这是我自己在搭建 OpenClaw 2.0 时整理的一份笔记。方向很明确：一个人 + 一群 Agent = 一支团队。无论你是写小说的、做短剧的，还是经营一人公司的，这篇笔记都按照"从零安装 → 日常使用 → 多角色协作 → 创作实战"的路径来写，尽量把坑都标出来。
一、OpenClaw 到底是什么
一句话：OpenClaw 是一个开源、免费、跑在你自己设备上的个人 AI 助理框架。它本身不是模型，而是一个"壳"（Gateway 网关）——你把 ChatGPT、Claude、Gemini 等云端模型的订阅或 API Key 接上去，或者接本地 Ollama / LM Studio 模型，它就变成一只 24 小时待命、能通过 Telegram、WhatsApp、Discord、Slack 等 20 多个聊天渠道跟你对话、替你干活的助手。
它的定位与 Claude Code、Codex CLI 这类编码 Agent 不同：OpenClaw 是模型中立的多通道个人/工作流助手，强项是"常驻、主动、能跨消息渠道干活"，而不是专注写代码。
几个关键数字（截至 2026 年 9 月）：
- GitHub 超过 38.8 万 stars，项目由非营利组织 OpenClaw Foundation 维护，MIT 协议、软件本身永久免费；
- 2.0（正式版本号 v2026.8.1）由 933 位贡献者完成、合并超过 16,000 个 PR，约占项目历史全部 PR 的一半；
- 真实成本在模型 API：轻度使用约 $5–30/月，重度多 Agent 自动化 $50–200/月，纯本地模型 $0（但需要 16GB+ 内存硬件）。
适合你吗？ 如果你是"想让 AI 常驻、自动做事、数据不出自己机器"的一人创作者或超级个体，OpenClaw 2.0 是目前最合适的开源选择；如果只是想要个聊天框，官方 ChatGPT/Claude App 更省事。
二、2.0 到底更新了什么（先看清楚再动手）
官方把这个版本称为"Accidentally 2.0"——团队原本只想简化安装和重做浏览器界面，结果一路把消息、记忆、技能、模型、自动化、插件、安全全部翻新了一遍，回头一看已经是 2.0 了。
对个人用户影响最大的变化：
面向 | 2.0 以前 | OpenClaw 2.0 |
首次安装 | 配置项多，偏工程师导向 | 优先侦测已有的 ChatGPT/Claude 登录、API Key、本地模型，选定后先实测连通再保存 |
浏览器界面 | 更像管理后台 | Control UI 重做为主工作台：打开即对话，575ms 级启动 |
工作追踪 | 长任务状态分散 | 耐久进度卡、Goals、子 Agent 活动、可编辑提示队列 |
会话管理 | 基本靠 Session 列表 | 全文搜索、回到命中上下文、分支/倒带 |
执行位置 | 绑定 Gateway 主机 | Session 可移到配对设备或云端 Worker |
多人协作 | 无 | Shared Session、成员权限四级（Read/Suggest/Draft/Participate） |
记忆 | 文件式 | Session/Transcript 迁移 SQLite，Active Memory、Dreaming、记忆来源管理 |
凭据 | 容易出现在聊天记录里 | 遮罩式凭据请求、受保护出口、共享 Secret Store |
自动化授权 | 长期授权范围难审查 | 针对"完全相同的操作"一次性授权，可审查、可撤销 |
两个破坏性变更，升级前必须知道：
- 内置 OpenProse 插件与
/prose命令被移除，.prose源文件会保留，需迁移到上游 Agent Skill；
codex/*、openai-codex/*模型路由全部迁移到openai/*。
两者都要靠
openclaw doctor --fix 处理，不能只更新完就直接开跑。三、从零安装：5 分钟跑通第一句话
3.1 环境要求
- Node.js 22.22.3+、24.15+ 或 25.9+（推荐 24，
node --version检查）；
- 任一模型来源：Anthropic/OpenAI/Google 等 API Key，或已有 ChatGPT/Claude 订阅（可 OAuth 桥接），或本地 Ollama/LM Studio；
- macOS、Linux、Windows 均可（Windows 推荐原生 Windows Hub 或 WSL2 Gateway）。
3.2 安装命令
装完跑引导（安装脚本通常会自动触发）：
引导会带你选模型、配 API Key、配置 Gateway，并安装守护进程让它常驻。可选步骤都可以先跳过，之后用
openclaw configure 回来补。3.3 2.0 引导的聪明之处
新版引导的第一步是"看你电脑里已经有什么"：已有的 Claude Code / Codex CLI 登录态、
OPENAI_API_KEY / ANTHROPIC_API_KEY 环境变量、Ollama/LM Studio 里已加载、支持工具且上下文 ≥16K 的本地模型。选定后系统会用真实补全实测连通性，通过才保存，避免"配完跑不起来"。本地模型发现绝不会擅自下载模型。如果你用 Claude 订阅但 Gateway 机器上没装 Claude CLI：在任何装了 Claude Code 的机器上跑
claude setup-token，把输出令牌粘贴到 Anthropic setup-token 一栏即可。3.4 验证
在 Control UI 聊天框里发一句话，能收到回复就通了。想用手机聊，最快是接 Telegram（只需一个 BotFather 机器人令牌）。
四、老用户升级（这一节能救命）
2.0 把会话和对话记录迁移到了 SQLite，升级顺序不能反：
注意事项：
- 大量旧会话迁移时原始文件、临时 SQLite 和目标数据库可能同时存在，系统盘要留足空间；
- 降级不是无损操作：2.0 之后新建的会话不会出现在旧版里，回退前要先用新版 CLI 恢复兼容旧格式的数据；
- 遇到 "Split brain installs"（新旧版本共存导致 Gateway 拒绝启停）：检查 PATH 里的旧版二进制，重新安装服务；
- Windows 升级报
EBUSY：先停掉所有 OpenClaw 进程和占用~/.openclaw的终端再操作。
五、日常使用：把助手"养"进你的聊天软件
5.1 接入渠道
支持 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Google Chat、Signal、iMessage、Microsoft Teams、Matrix、飞书、Zalo、WebChat 等 20+ 渠道。 以 Telegram 为例：
环境变量
TELEGRAM_BOT_TOKEN 优先级更高。国内用户飞书/钉钉可参考社区教程的集成方案。5.2 人设与记忆（创作者的关键）
工作区根目录是
~/.openclaw/workspace，里面几个 Markdown 文件就是助手的"灵魂"：AGENTS.md— 行为规矩；
SOUL.md— 性格与人设；
USER.md— 你是谁、你的偏好；
TOOLS.md— 工具使用说明。
改这几个文件就能把默认的"龙虾"变成你想要的任何角色。技能放在
workspace/skills/<name>/SKILL.md。2.0 的记忆系统升级为：Active Memory（回复前主动取回相关旧上下文）、Grounded Dreaming（后台整理带来源的长期记忆）、Memory Ownership（可查看来源、排除特定会话、用
openclaw memory forget 删除派生记忆）。注意默认值：背景记忆 Dreaming、自学习 Skill 自动应用、私人对话回忆、会话跨空闲持久化这四项默认开启，介意的话装完第一件事去记忆设置里关掉对应开关。
5.3 常用命令速查
在任意聊天渠道里直接发：
/status— 会话状态（模型 + token）
/new//reset— 重置会话
/compact— 压缩上下文
/think high— 提升思考强度
/usage tokens— 显示用量
/btw— 2.0 新增的"侧边小对话"，问无关小问题不污染主 transcript
5.4 成本控制
- 按任务分模型：简单通知/摘要用 Haiku/mini 档，复杂推理才上 Opus/Ultra，账单能砍一半；
- 实测显示 2.0 的执行方式是"大步少轮"：LLM 请求次数减少 38%、全程未触发上下文压缩，但单次输入 token 约为 1.x 的 2.25 倍——长任务更稳，但未必更省，重度用户要盯
/usage；
- 已有 ChatGPT Plus / Claude Pro 订阅可直接桥接，不必单独买 API。
六、高阶玩法一：多 Agent 与多角色管理
这是本笔记的重点。OpenClaw 的多 Agent 是"第一公民"能力，思路是：一个 Gateway，多个分身，每个分身有独立工作区、会话和渠道绑定。
6.1 三种多角色模式
模式 A：多 Agent 常驻分身。 用
openclaw agents add 创建多个助手，再用 bindings 把不同渠道/账号/联系人路由给不同分身。比如 Telegram 上的"主编"账号、Discord 上的"运营"账号，各自独立人设和记忆。模式 B：Sub-Agent 跑腿。 主 Agent 把工作拆出去，让多个子 Agent 并行执行，再持续观察子任务状态和文件变化。2.0 的持久化进度卡保证刷新页面后依然能看到每个子 Agent 跑到哪一步。实验性的 Swarm 模式可以一次拉起多个子 Agent 并行处理独立子任务、汇总结构化结果。
模式 C：Agent 互相发消息。 通过
sessions_list（发现活跃会话）、sessions_history（取回记录）、sessions_send（跨会话发消息，支持回复乒乓）这几个会话工具，Agent 之间可以协作，不必经你中转。6.2 2.0 的多人协作与角色权限
2.0 加入 Team Operator Roles：管理员可以给成员配置角色——能创建/运行哪些 Agent、能看/操作别人的哪些 Session、最高 Operator 权限，甚至新会话是否强制跑在沙箱里。别人创建的会话可以细分为"看不到 / 只读 / 可操作"。
共享会话权限四级：Read（只读）→ Suggest（建议）→ Draft（草稿）→ Participate（直接参与），可以邀请他人进入正在进行的任务、带完整上下文交接。
⚠️ 一条安全红线：官方明确说这些是协作控制，不是多租户隔离。一个 Gateway = 一个信任边界。互不信任的人必须分开 Gateway、分开凭据，最好分开主机。对一人公司来说这反而是好消息——所有"团队成员"都是你的分身，天然在同一信任边界内。
6.3 沙箱
默认主会话工具直接跑在宿主机上（只有你一个人用，无所谓）；群组/非主会话建议设
agents.defaults.sandbox.mode: "non-main"，让它们跑在 Docker 沙箱里，默认允许 bash/process/read/write 等，拒绝 browser/canvas/nodes/cron 等高危工具。七、高阶玩法二：自动化与主动工作
创作者最需要的是"我不在的时候它也在干活"。
- Cron / 定时任务：2.0 的自动化任务默认绑定发起它的对话，定时任务不再脱离上下文；
- `/loop`：让 Agent 按固定时间或自身节奏持续检查某件事；
- Workboard / Goals：把任务和自动化连成流水线，前一项完成自动触发下一项；
- Webhook + 邮件触发：IMAP 收到符合条件的新邮件可直接启动对应任务；
- 自动化一次性授权：对"完全相同的操作"批准一次长期有效，操作内容变了必须重新批准——避免"每天读一份报表"悄悄膨胀成"读整个磁盘"。
八、实战：一人小说创作者的 Agent 编制
以写网文/小说为例，我给自己配了这样一个"编辑部"：
落地要点：
- 设定库即记忆。把世界观、人物、伏笔都写成 workspace 里的结构化 Markdown，设定管家 Agent 的 Active Memory 会跨会话记住"第三章埋了什么伏笔"，写第两十章时主动提醒回收。
- 分支/倒带 = 多版试写。2.0 可以从任意已保存的用户消息建立新分支、把对话倒回某个节点再试另一种写法，旧路线完整保留。同一段剧情可以分出"悲情版"和"爽感版"对比。注意倒带只回滚聊天上下文，不会自动撤销已写入的文件——重要版本要靠 Git 管。
- 进度卡盯长任务。让写手 Agent 后台连写三章时，进度卡会持续显示它写到哪、改了哪些文件，刷新页面也不丢。
- 会话全文搜索。三个月前讨论过的某个配角设定，直接搜关键词就能回到当时的上下文，不用翻聊天记录。
- 成本分层。设定查询、摘要类任务走便宜模型，正文创作才上旗舰模型。
九、实战：一人短剧团队的 Agent 编制
短剧的关键是"选题 → 剧本 → 分镜 → 发布 → 复盘"的流水线：
支撑能力：
- 2.0 内建媒体能力：官方
video_generate/music_generate与 ComfyUI provider 可直接用，openclaw infer是统一的 model/image/audio/tts/video CLI 入口；
- 选题简报可以配 TTS + 生成的封面图，早上刷牙时用语音听完昨日数据和今日选题（社区已有大量 morning briefing 实践）；
- 数据复盘走 Swarm 并行：多个子 Agent 分别分析完播率、评论情感、涨粉来源，汇总成结构化报告；
- 自学习 Skill 会把验证有效的流程固化成可复用技能，经 Skill Workshop 审查后应用——你的"爆款方法论"会越攒越厚。
十、安全清单（一人公司也要认真做）
Agent 能碰你的文件、浏览器、账号和钱，权限本身就是风险：
- 装完先跑
openclaw security audit，检查入站访问、工具爆炸半径、网络暴露；曾有 2 万多个实例因无认证暴露公网被扫描到；
- Gateway 默认绑 loopback，远程访问走 Tailscale Serve/Funnel 或 SSH 隧道，别裸暴露端口；
- DM 默认是配对模式：陌生人发消息只会收到配对码，
openclaw pairing approve <code>才放行；
- 敏感操作（付款、删数据、对外发信）保留人工确认；别无脑给 root——Meta 一位主管授权 Claw 整理邮箱，结果它越删越起劲，她只能冲到机器前手动终止；
- 凭据走 2.0 的遮罩式凭据请求，值不进聊天记录和模型上下文；可选 1Password broker 做逐项审批；
- 把收到的外部消息当不可信输入（防 prompt injection），涉及外部内容源的流程用强模型 + 严格工具策略。
十一、月度维护清单
检查项 | 频率 | 动作 |
配置备份 | 每次修改后 | 复制 `.openclaw` 目录，建议纳入 Git |
用量账单 | 每周 | `/usage tokens`，砍掉低价值 cron |
权限规则 | 每月 | 删掉不再使用的工具授权、网络白名单 |
记忆文件 | 每月 | 检查是否混入敏感信息，清理过期记忆 |
升级 | 看版本说明 | 先备份 → `update --dry-run` → update → `doctor --fix` |
十二、我的结论
OpenClaw 2.0 升级的不是"模型更聪明"，而是 Agent 的工作环境：更容易开始、进度可见、上下文可留存、任务可交接、权限可审计。对一人公司来说，它的真正意义是让你可以雇佣一整支"数字员工"队伍——主编、写手、审稿、运营、数据分析——而工资单只是每月几十美元的 API 账单。
上手建议按这个节奏：先用最小配置跑通一个真实场景（比如每天早上的选题简报），确认可靠后再加第二个 Agent，逐步长成完整编制。别第一天就把所有权限全开——功能与复杂度是同一枚硬币的两面。
参考来源
- OpenClaw 官方博客《OpenClaw 2.0, Accidentally》与 v2026.8.1 发布说明：https://openclaw.ai/blog / https://docs.openclaw.ai/releases/2026.8.1
- OpenClaw 官方文档（入门指南、新手引导）：https://docs.openclaw.ai/zh-CN/start/getting-started
- GitHub 仓库 openclaw/openclaw：https://github.com/openclaw/openclaw
- 软件玩家《OpenClaw 2.0 正式登場》：https://pcrookie.com/openclaw-2-0-intro-2026/
- 喵蝦的奇幻世界《OpenClaw 2.0 深度解析》：https://dotblogs.com.tw/topcatclaw/2026/09/01/093532
- 厚德载物（博客园）《OpenClaw 2.0 发布：史上最大更新》：https://www.cnblogs.com/hellojackyleon/p/22779326
- AI星球《OpenClaw 2.0 评测》：https://www.aixq.cc/66332.html
- 雷峰网（网易号转载）《全网最硬核 OpenClaw 2.0 实测》：https://www.163.com/dy/article/L62CVIBD05118HA4.html
- clawmax/openclaw-easy-tutorial-zh-cn（多 Agent 中文教程）：https://github.com/clawmax/openclaw-easy-tutorial-zh-cn
- xianyu110/awesome-openclaw-tutorial：https://github.com/xianyu110/awesome-openclaw-tutorial
- SiliconANGLE: OpenClaw 2.0 release coverage：https://siliconangle.com/2026/08/31/openclaw-just-gave-everyone-version-2-0-and-it-comes-with-major-updates/
*笔记整理日期：2026-09-08，对应 OpenClaw v2026.8.1（2.0）。项目更新极快，具体命令与配置以官方文档为准。*