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OpenClaw（开源AI智能体框架）的官方使用方式如下：

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项目简介

OpenClaw是一个基于大语言模型的开源AI智能体框架，专注于任务分解、工具调用和自主执行，核心特点：

• 模块化设计：支持自定义工具、记忆系统、知识库
• 多模型支持：兼容 OpenAI、Claude、本地模型等
• 任务自动化：可拆解复杂任务并分步执行

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快速开始

安装

cd openclaw
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

配置

# 复制环境变量模板
cp .env.example .env
# 编辑.env文件，添加API密钥
OPENAI_API_KEY=sk-xxx

基本使用

from openclaw import OpenClaw
# 初始化智能体
agent = OpenClaw(
    model="gpt-4",
    tools=["web_search", "calculator"]  # 启用工具
)
# 执行任务
result = agent.run("查询北京天气并计算华氏度")

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核心功能

工具调用

# 自定义工具示例（tools/weather.py）
class WeatherTool:
    name = "get_weather"
    def run(self, location: str):
        # 调用天气API
        return f"{location}: 25°C"

任务链

# 复杂任务分解
plan = agent.plan("分析黄金价格趋势并生成报告")
# 自动分解为：
# 1. 搜索黄金价格数据
# 2. 调用数据分析工具
# 3. 生成Markdown报告

记忆系统

agent.enable_memory(
    type="redis",  # 支持redis/vector_db
    retention_days=7
)

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配置说明

关键配置项：

config = {
    "model": "gpt-4-turbo",      # 模型选择
    "temperature": 0.3,          # 创造性控制
    "max_steps": 20,             # 最大执行步骤
    "fallback_model": "claude-3" # 备用模型
}

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部署方式

本地运行

# 启动Web界面（可选）
python web_ui.py --port 7860

Docker部署

docker run -p 8080:8080 openclaw/openclaw:latest

API服务

curl -X POST http://localhost:8080/run \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"task": "总结arXiv最新AI论文"}'

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进阶使用

自定义工作流

from openclaw.workflow import SequentialWorkflow
workflow = SequentialWorkflow(
    steps=["research", "analyze", "report"],
    agent=agent
)

监控与日志

# 查看执行日志
tail -f logs/openclaw.log
# 监控面板（需要Prometheus配置）
open http://localhost:3000/dashboard

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官方资源

• GitHub仓库：https://github.com/openclaw-ai/openclaw
• 文档：https://docs.openclaw.ai
• Discord社区：https://discord.gg/openclaw
• 示例集合：/examples 目录

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常见问题

1. 工具调用失败 → 检查API权限和网络连接
2. 记忆不持久 → 确认数据库配置
3. 任务卡住 → 调整 max_steps 或简化任务

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注意事项

• 生产环境建议配置速率限制和错误重试
• 敏感任务建议开启 human-in-the-loop 审核
• 定期更新依赖：pip install --upgrade openclaw

标签： GitHub 克隆