澳洲幸运5 别把 AI 锁在浏览器里: 我如何用 Clawdbot 把本地电脑变成全能管家?

有时候我觉得自己像是在给 AI 打工。

想问个代码问题？打开 ChatGPT 网页版。想总结个文档？切到 Claude。想处理工作消息？又得切回 Slack 或 Teams。这些 AI 都很强，但它们都被困在了浏览器的一个个标签页里，离我真实的生活——尤其是当我离开电脑那一刻——太远了。

什么是 OpenClaw？

简单来说，OpenClaw （原 Clawdbot）是一个开源的智能助手平台，最核心的区别在于：它运行在你自己的计算机上。OpenClaw 是一个运行在你本地电脑上的智能助手平台，但它能渗透进你所有的聊天软件里。无论您身在何处，WhatsApp、Telegram、Discord、Slack 还是 Teams，您的 AI 助手都会伴您左右。

它不是云端那个看不见摸不着的 SaaS 服务，而是一个实实在在跑在你本地（或者你的私有服务器）里的程序。更妙的是，它是一个“桥梁”。它一头连接着你最强大的 AI 模型（无论是 OpenAI、Claude，还是你本地运行的 Llama），另一头则直接连通了你最常用的聊天应用——WhatsApp、Telegram、Discord、Slack 乃至 Teams。

这句话听起来可能有点抽象，让我翻译一下：这意味着你不再需要打开电脑，也不需要登录那个总是让你输入验证码的网页版 ChatGPT。你的本地电脑（无论是哪台 24小时开机的 Mac Mini，还是家里的高性能 PC）变成了你的私有服务器，而你手机里的聊天软件，就是它的遥控器。

这不仅仅是“方便”，这是对数据掌控权的彻底回归。这就意味着，无论我身在何处，只要掏出手机发条消息，家里那台性能怪兽就在为我服务。

从技术层面来说：

开源与自托管 — 代码在你控制的机器上执行，可检查、可修改、可扩展，MIT 开源许可。

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多渠道交互 — 你可以通过 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Signal、iMessage 等渠道聊天即可执行任务。

执行真实动作 — 它可以不仅仅生成文字，还能操作浏览器、执行文件、调度任务，甚至操纵本地应用。

用户隐私优先 — 默认所有任务在本地执行，不会将数据发到第三方云端。

在 2025 年底到 2026 年初，OpenClaw 从 Clawdbot（还有名为 Moltbot 的时期）走到现在的品牌，获得了极高的关注，在 GitHub 上迅速积累超过十万星标，短时间吸引了大量开发者和爱好者。

为什么我离不开它？真实的“周日救火”案例

光说概念没意思，我给你们讲讲上周日真实发生在我身上的事。

那天我正陪朋友在外面排队吃火锅，前面还有 30 桌，但我心情很放松，甚至把 MacBook Pro 都留在了车里。就在这时候，我的手机 Slack 突然响了——那个令人心惊肉跳的 Devops 报警频道。

情况是这样的：

我们跑在测试环境的一个微服务挂了，报错日志显示是数据库连接池爆满。如果是以前，幸运5我得立刻冲回车里拿电脑，连热点，VPN 拨号，SSH 连服务器，然后敲命令排查。朋友肯定会翻白眼，这顿火锅大概率是吃不香了。

但这次，我有 OpenClaw。

我在家里那台常年不关机的 Ubuntu 主机上部署了 OpenClaw，并且配置了它与我 Slack 私信的权限，同时给了它访问本地 Docker 和日志文件的能力。

我是怎么操作的：

第一步：唤醒

我没有离开排队的队伍，只是切到了 Slack 的私信界面，给我的 Bot（我叫它 "Jarvis"）发了一条消息：

“嘿，我看到报警了。帮我查一下 payment-service 容器现在的最后 20 行日志是什么？”

第二步：执行（OpenClaw 的高光时刻）

注意，这里没有云端 API 的介入。OpenClaw 在我几公里外的家里接收到了指令，它直接调用了我预设的 docker logs 工具（这是一个本地 Tool Use 能力）。

3 秒钟后，它在 Slack 里回复了我一串日志截图和总结：

“日志显示大量 Connection timed out。看起来是有一个慢查询把连接池占满了。需要我执行重启脚本吗？”

第三步：解决

我回了一个字：

“准。”（或者 "Do it."）

OpenClaw 立即在本地终端执行了 docker restart payment-service，并顺手运行了一个健康检查脚本。

第四步：收工

一分钟后，它回复：

“服务已重启，健康检查通过，当前连接数恢复正常。好好吃火锅吧。”

整个过程，我甚至没有把手机横过来。

为什么这很酷？

你看，这个场景里有两个关键点，是那些云端 AI 做不到的：

本地权限（Local Access）： OpenClaw 跑在我的电脑上，所以它能直接操作我的本地环境、访问我的本地文件、运行我的脚本。它不是飘在天上的云，它是接地气的管家。

跨平台渗透（Cross-Platform）： 我在 Slack 上跟它说话，但下一次我可能在 Telegram 上让它帮我从本地的 Obsidian 笔记库里找一篇文章发给我。它把所有的聊天软件都变成了一个统一的入口。

如何上手？

其实配置 OpenClaw 比你想象的要简单得多。

你不需要是技术大牛，只要你会一点点 Python 或者能看懂 JSON 配置就行。

拉取代码：从 GitHub 上 Clone 我们的仓库。

配置连接器：在 config.yaml 里填入你的 Telegram Bot Token 或者 Slack App Token。

选择大脑：你可以让它连接 OpenAI 的 API，也可以（像我一样）让它连接本地运行的 Llama 3 或 Qwen 2.5（通过 Ollama）。

定义工具：这是最好玩的部分。你可以写一个简单的 Python 函数，比如“查询天气”、“重启电脑”或者“搜索本地文档”，然后告诉 OpenClaw 怎么用。

OpenClaw 的定位：不只是聊天，而是行动

我总结了一个核心观点：

OpenClaw 的价值在于将语言理解和实际执行连接起来。

大多数强大的大模型，比如 GPT 或 Claude，它们的擅长是生成语言和推理。但它们本身并不控制你的电脑，也不直接执行流程。OpenClaw 把这些模型放到你自己的运行时里，再加上一层消息路由、任务执行、持久上下文管理，令 AI 能够真正落实任务。

你可以想象成：

GPT = 强大的思考者

OpenClaw = 一个有“手”和“耳朵”的助手

你的聊天应用 = 你的指令界面

它们合起来，才形成了真正可行动的 AI 体验。