2026年OpenClaw多平台部署与投研应用

OpenClaw 多平台部署

在2025年2月发布的研究报告《如何使用DeepSeek提高投研效率——各类大语 言模型在金融领域的应用综述》中，我们团队以45页长文系统性地探讨了大语言模 型在投研领域的应用前景。 过去一年间，AI技术不断演进，各类旨在提升生产力的AI智能体（Agent）井喷 式涌现。其中，近期备受瞩目且广受好评的OpenClaw无疑是表现最为亮眼的佼佼者。 本文旨在深入解析OpenClaw在多平台的具体部署方案，并全面展示其在实际投研场 景中的进阶应用。 近年来，OpenClaw作为一个新兴的AI智能体，在开发者与研究社区中引起了广 泛关注。其核心优势在于将大语言模型的能力无缝融入用户的日常工作流中，同时 兼顾了隐私与执行效率。与传统的受限于封闭客户端的AI助手不同，OpenClaw通过 独特的架构设计，解决了AI落地应用中的交互摩擦、数据隐私以及上下文碎片化等 痛点。它之所以能够迅速获得青睐，主要归功于其在跨平台交互、本地执行力、数 据隐私保护以及持久化记忆等四个维度的创新突破。

首先，在交互模式上，OpenClaw实现了创新的跨平台通讯软件控制。该框架打 破了传统AI必须依赖专属客户端或网页端的形式，允许用户将其直接绑定至飞书、 钉钉、WhatsApp、Telegram等主流即时通讯软件中。这种设计不仅极大地降低了 用户的使用门槛，还赋予了系统极高的远程可用性。例如，用户在移动场景下，仅 需通过手机发送一条消息，即可唤醒并指令部署在家庭、办公室电脑或云端服务器 上的OpenClaw开启后台任务。这种“去中心化客户端”的交互逻辑，使得AI真正成 为了随时待命的助手。 其次，在执行层面，OpenClaw展现了强大的本地自动化与任务接管能力。它不 仅仅是一个文本生成工具，更是一个具备系统级操作权限的“数字员工”。通过与 本地环境的深度集成，OpenClaw能够自动执行过去需要人类繁琐手动操作的复杂任 务。无论是编写与运行本地脚本、处理与回复结构化邮件，还是对本地文件系统进 行整理与归档，甚至管理复杂的个人日程，它都能在本地环境中高效闭环。这种深 度的执行力显著提升了人机协同的生产效率。 针对当前日益受到重视的隐私与安全问题，OpenClaw坚持“本地优先” （Local-first）的架构设计，捍卫了用户的数据主权。与高度依赖大型科技公司云端 服务器的商业AI产品不同，OpenClaw可以完全部署在用户个人的硬件设备上。它具 备极高的跨平台兼容性，不仅支持MacOS、Windows和Linux系统，还可以通过 Docker容器化部署或运行在树莓派等轻量级设备中。在这种架构下，用户所有的敏 感信息、系统配置文件以及所有的交互历史日志，均被安全地加密并存储在本地物 理硬盘中，从根本上阻断了数据外泄和被用于商业模型训练的风险。 最后，OpenClaw突破了传统大模型往往具有上下文容易丢失的限制，构建了持 久的系统“记忆力”。网页版或云端AI通常在每次刷新或开启新会话时就会面临“失 忆”问题，而OpenClaw则通过在本地生成并维护详细的会话日志与全局配置文件来 管理状态。这种持久化机制赋予了框架长期记忆的能力，使其能够在长周期的交互 中，逐步学习并记住用户的工作习惯、个性化偏好以及特定项目的上下文背景，从 而提供更加精准、连贯且高度个性化的智能服务。

（一）Windows 平台部署

要在Windows平台更加平稳地运行OpenClaw，建议使用适用于Linux的 Windows子系统（Windows Subsystem for Linux 2，WSL2）。在部署OpenClaw 时，采用WSL2主要是为了满足其对类Unix运行环境的底层需求。OpenClaw的核心 网关服务依赖Linux的systemd机制以维持后台守护进程的长期稳定运行。同时， OpenClaw的部分Node.js扩展模块在构建阶段需调用特定于Linux的C++编译工具 链。若直接在Windows原生环境中进行部署，通常会面临复杂的路径解析错误及底 层编译环境缺失等问题。借助WSL2，可直接为OpenClaw提供标准化的Linux运行 环境，从而有效规避跨平台适配造成的系统不稳定与依赖冲突。 在Windows命令提示符中输入wsl以安装WSL2基本组件，重启电脑后输入 wsl.exe –install Ubuntu-22.04，即快捷可安装Ubuntu-22.04子系统。

在Windows命令提示符中输入wsl进入Ubuntu-22.04子系统，输入curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash即可自动安装OpenClaw。

然后将OpenClaw路径加入环境变量，在命令行中分别输入echo 'export PATH="/home/lintao/.npm-global/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc与source ~/.bashrc。 接下来便是对OpenClaw的具体配置。首先，OpenClaw是一个智能体中枢，它 需要调用具体的大模型来作为大脑。对于调用的大模型，既可以选择各类云端大模 型，也可以选择本地运行的大模型（如基于Ollama）。 比如，通过SiliconFlow（硅基流动），可以方便地调用上百款云端大模型。对 于Ollama的安装，可在其官网（https://ollama.com/download/windows）直接选择 客户端下载，安装完毕后选择所需模型配置即可，如ollama run qwen3:8b。

然后是对OpenClaw的通信配置。通过连接飞书等即时通信软件，可以实现 OpenClaw的移动端使用。

进入飞书开放平台，在开发者后台中使用“创建企业自建应用”功能，填写自 定义的应用名称与应用描述，然后在“添加应用能力”中选择添加“机器人”，在 OpenClaw依次输入App ID、App Secret等信息，使用openclaw gateway restart命 令重启网关，在飞书“权限管理”中赋予权限以及设置“长连接”和“接收信息”， 然后进行版本发布。在飞书中与机器人首次对话时，会出现配对码，将相应信息在 命令行中输入即可完成所有配置。

（二）Mac 平台部署

在 Mac 平 台 安 装 OpenClaw ， 建 议 先 单 独 通 过 /bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)"命令从清华源 安装MacOS的包管理工具homebrew，并通过echo 'eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"' >> /Users/<你的用户名>/.zprofile和eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"命令将homebrew路径加入环境变量。运行完成后，输入brew -v，如果能 输出版本号（比如Homebrew 5.x.x），则说明homebrew安装成功。 由于MacOS本身即为类Unix系统，因此Mac平台部署OpenClaw的剩余流程基 本与上述WSL环境完全一致，参考上述步骤即可，这里不作赘述。

（三）云端平台部署

除了在本地的Windows、Mac等平台部署外，还可以通过腾讯云、阿里云、百 度云、火山引擎等云服务器快速一键部署。

OpenClaw 投研应用

OpenClaw是一种高度模块化的智能体（AI Agent）架构，旨在通过大语言模型 （LLM）的逻辑推理能力与本地执行引擎的深度耦合，实现跨越数字与物理环境的 复杂任务自动化。该体系以智能体核心（Agent Core）为调度中枢，协同管理用于 维持长期记忆与领域知识的本地工作区（Workspace）、支持多模态交互的接入渠 道（Channels），以及作为物理执行介质的技能工具箱（Skills）。依托标准化的函 数调用（Function Calling）机制，该框架使得大模型能够突破单一的文本生成局限， 安全且自主地操控外部数据库、API服务及本地操作系统，从而完成从意图理解、任 务规划到物理执行的完整闭环。

本文以最基础的官方系统技能“读取文件”（read_file）为例，对上述框架中 “技能（Skill）”模块的底层运作机制进行介绍。在OpenClaw中，各项技能均严格 遵循“接口声明”与“本地执行”相分离的双层架构设计：

1. 接口声明层（面向模型）： 该层主要用于约束与引导大语言模型。它通过符合 OpenAPI规范的数据结构，向大模型清晰定义了技能的功能属性与必填参数（例 如目标文件的路径file_path）。当大模型在上下文中判断需要获取本地数据时， 会输出包含特定参数的结构化指令，而非自然语言回复。 2. 物理执行层（面向宿主机）： 该层隐藏于框架底层，负责接收并解析大模型生 成的结构化指令。一旦拦截到调用请求，核心调度器会将其转化为宿主机环境 （如 Python 运行环境）下的真实I/O调用操作，访问本地系统并读取指定文件。 3. 反馈闭环：执行完毕后，底层代码会将读取到的文件文本（或系统抛出的异常 报错信息）作为“观察结果（Observation）”重新注入大模型的上下文记忆中， 驱动模型进行下一步的分析与决策。 基于上述高解耦与高扩展性的插件化设计，OpenClaw的应用边界并不局限于基 础的文件操作或代码执行。研究人员与开发者可直接访问官方技能生态社区 （https://clawhub.ai/），根据具体的需求，检索、下载并集成各类定制化的进阶技 能（Skills），从而快速构建出具备特定领域专业能力的专属AI智能体。