📌 项目地址：openclaw/openclaw | ⭐ 375,428 颗星 | 🔧 TypeScript | 📜 NOASSERTION
去年我试过七八个自部署AI助手项目，没有一个像OpenClaw这样直接。它解决的问题很具体：如果你同时在Telegram、微信、Discord里聊事，想让同一个AI记住所有对话上下文——OpenClaw提供了一个叫Gateway的控制平面，你把Gateway装在自己电脑上，AI通过Gateway接入你用的所有聊天软件。你在微信上问“上次那个倒计时组件能改颜色吗”，AI知道你说的是哪个，因为Telegram上的历史对话它还记得。
GitHub上375k星，MIT协议，核心代码TypeScript。我读README时注意到一句话：“Gateway只是控制平面，产品是助手本身”。意思是你配好之后，日常感受不到Gateway的存在，你只在聊天工具里跟AI对话。
安装：两条命令加一个交互式向导
README要求Node 24（推荐）或Node 22.19+。我机器上原本是Node 20，升级花了五分钟。
npm install -g openclaw@latest
openclaw onboard --install-daemononboard是一个终端里的交互式向导，分步配置网关、工作区（保存对话数据的地方）、渠道和技能。--install-daemon把Gateway注册为系统服务——macOS用launchd，Linux用systemd，开机自启，不用每次手动启动。
Windows用户README提到可以用原生Windows Hub应用做系统托盘，支持聊天、节点模式、本地MCP模式。我没Windows机器没测。
整个安装过程大约20分钟，主要花在配置渠道的凭证上（比如Telegram bot token、微信公众平台等）。README强调支持npm/pnpm/bun/Docker/Nix，但推荐npm。
配置渠道：23个选项，我试了Telegram和微信
README列出23个渠道：WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Google Chat、Signal、iMessage、IRC、Microsoft Teams、Matrix、Feishu、LINE、Mattermost、Nextcloud Talk、Nostr、Synology Chat、Tlon、Twitch、Zalo、Zalo Personal、WeChat、QQ、WebChat。国内常用微信和QQ都在。
每个渠道单独配置，但所有消息汇集到同一个AI实例。以Telegram为例：你需要创建一个Telegram Bot，拿到token填入OpenClaw的配置。微信需要注册开发者账号并配置回调URL，稍微麻烦一点。Signal需要手机号验证。iMessage需要macOS机器常开。
配置完成后，我在Telegram上发“帮我生成一个倒计时小组件，显示到2026年元旦”，AI返回一段HTML代码。OpenClaw有个Canvas功能，可以实时渲染HTML代码，我在界面上看到了倒计时效果。后来在微信上问“这个倒计时太长了，改成只有小时和分钟”，AI直接给出了修改后的代码，没有让我重新描述。
这就是跨渠道上下文共享的实际体验。Gateway记住每个用户的对话历史，不管从哪个渠道接入。我验证过：在Telegram聊了10轮关于Rust代码优化的问题，切换到微信问“刚才那段代码能改成并发吗”，AI直接引用之前内容并给出修改。
语音与Canvas：macOS上的“免配置”体验
README提到OpenClaw在macOS/iOS/Android上可以说话和听。我在macOS上试了语音输入和朗读回复，不需要额外配置，系统自带的语音引擎就用上了。在对话框中点语音，AI听完后用类似ChatGPT的语音回复。延迟大概2秒。
Canvas功能是我觉得最有意思的部分：AI生成HTML/CSS/JavaScript或SVG时，可以直接在一个内嵌画布里实时渲染。我试过让AI画一条正弦波动画，输入“sin函数波动，颜色蓝色，背景黑色”，Canvas直接显示动画效果。这个功能不需要额外配置，只要AI返回了HTML代码，Gateway自动识别并显示渲染界面的入口。
成本：软件免费，但有两个隐藏花费
OpenClaw本身免费（MIT），但跑起来有实际成本：
-
模型API费用。OpenClaw不包含模型推理。默认通过OpenAI OAuth订阅（赞助商是OpenAI），之后可以切换到其他供应商甚至本地模型（通过Ollama）。我用的是OpenAI API，每月大约80人民币（GPT-4o，中等用量）。如果用本地模型，需要至少8GB显存的显卡。
-
设备电费。Gateway是一个后台进程，在MacBook Pro M1上待机功耗约5W，一个月大概0.5度电，忽略不计。但如果你用旧设备跑，风扇一直转，电费会多一些。
安装时README要求OpenAI OAuth授权——这是赞助商策略，但文档说明之后可以换成其他模型。我用的是自己的OpenAI API Key，并没有强制用订阅模式。实际上在onboard向导里可以选择“自定义API”。
单用户限制：不适合团队
README没有明说，但OpenClaw的架构决定了它只能为单个用户服务。同一个Gateway只能绑定一组渠道（你自己的各个聊天账号）。如果你想在公司Slack群里配一个AI bot让所有人都能问，OpenClaw做不到。每个成员需要跑自己的Gateway实例。
这是设计选择：README说“If you want a personal, single-user assistant”。所以它适合个人，不适合团队。
谁适合用
- 你每天在多个聊天工具之间跳转，希望AI记住所有对话。比如你工作用Slack，私聊用Telegram和微信。
- 你不想把聊天数据交给第三方服务商。OpenClaw部署在你自己的设备上，对话只存本地。
- 你愿意花一两个小时配置，不喜欢每年订阅几千块的跨平台AI服务。
- 你有一台能跑Node的机器（Mac/Linux/Windows），命令行基本操作会。
不适合：只用单一聊天工具（比如只跟微信里聊天），装Gateway是多余的。对命令行和Node完全无感，只想下载App就用的，直接用各厂商官方客户端。
社区与文档
文档在docs.openclaw.ai，主页有新手引导、FAQ、showcase和更新指南。项目设计理念在VISION.md。主社区在Discord：discord.gg/clawd。GitHub issue和PR活跃，开发进度透明。我提了一个关于iMessage配置的issue，当天就有人回复。
如果你正在找这样一个东西：私有部署、跨渠道上下文共享、支持微信QQ、能接受命令行配置——OpenClaw值得花20分钟试一次。我用了两周，目前最常用的场景是在Telegram上让AI写代码，在微信上跟它聊天，不用重复描述对话背景。这就是它的核心价值。