OpenClaw 实操：30分钟搭建你的第一个 AI Agent 自动化工作流

最近 OpenClaw 在技术圈很火。这是一个开源的 AI Agent 框架，让你可以用自然语言描述任务，AI 自动调用工具完成。

本文将手把手教你：

在本地部署 OpenClaw
搭建第一个自动化工作流
接入自定义工具（以查询服务器状态为例）

全程 30 分钟，有手就行。

一、OpenClaw 是什么？

核心能力

自然语言任务：「帮我查一下服务器负载」→ 自动执行
工具调用：代码执行、文件操作、API 调用、浏览器控制
多 Agent 协作：复杂任务分解给多个子 Agent
安全沙箱：代码在隔离环境运行

适用场景

DevOps 自动化（监控、部署、排查）
数据分析（自动抓取、清洗、可视化）
内容运营（自动生成、发布、数据追踪）
个人助理（日程管理、信息汇总）

二、环境准备

系统要求

Linux/macOS/Windows (WSL2)
Python 3.10+
Docker（可选，推荐）

安装步骤（5分钟）

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw

# 2. 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate

# 3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 4. 配置 API Key
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"

# 5. 启动 OpenClaw
python -m openclaw

看到以下输出表示成功：

✓ OpenClaw server started on http://localhost:8000
✓ Web UI available at http://localhost:8000/ui
✓ Ready to accept tasks

三、搭建第一个工作流：服务器监控助手

目标

让 AI 自动查询服务器状态，并在负载过高时发送告警。

Step 1: 创建工具定义

创建 tools/server_monitor.py：

import subprocess
from openclaw import tool

@tool
def get_server_load():
    \"\"\"
    获取服务器负载信息
    Returns: CPU、内存、磁盘使用率
    \"\"\"
    cpu = subprocess.run(["top", "-bn1"], 
                        capture_output=True, text=True)
    # ... 解析逻辑
    return {"cpu": 45.2, "memory": 67.8, "disk": 32.1}

@tool  
def send_alert(message: str):
    \"\"\"发送告警通知\"\"\"
    print(f"🚨 ALERT: {message}")
    return {"sent": True}

Step 2: 配置 Agent

创建 agents/monitor_agent.yml：

name: ServerMonitor
model: gpt-4-turbo
system_prompt: |
  你是一个服务器监控助手。
  定期检查服务器负载，如果超过 80% 发送告警。

tools:
  - tools.server_monitor.get_server_load
  - tools.server_monitor.send_alert

Step 3: 运行工作流

# 启动 Agent
python -m openclaw.agent --config agents/monitor_agent.yml

# 输入任务
>> 检查服务器状态，如果负载过高就发告警

AI 会自动执行：

调用 get_server_load() 获取状态
分析返回数据
如果超过阈值，调用 send_alert()

四、进阶：多 Agent 协作

                    ┌─────────────────┐
                    │   Orchestrator  │
                    │   (任务调度)     │
                    └────────┬────────┘
                             │
        ┌────────────────────┼────────────────────┐
        │                    │                    │
   ┌────▼────┐         ┌────▼────┐         ┌────▼────┐
   │ Monitor │         │ Analyst │         │  DevOps │
   │  (监控)  │         │ (分析)  │         │ (执行)  │
   └────┬────┘         └────┬────┘         └────┬────┘
        │                    │                    │
        └────────────────────┼────────────────────┘
                             │
                    ┌────────▼────────┐
                    │   Report/Send   │
                    │   (结果输出)     │
                    └─────────────────┘

五、实战案例

案例 1：自动化数据分析报告

每天早上 9 点，自动查询数据库、生成图表、撰写报告、发送到钉钉群。

案例 2：智能客服

监控客服系统消息，AI 自动回复常见问题，复杂问题转人工。

案例 3：DevOps 自动化

监控 GitHub PR，自动 code review、运行测试、部署到 staging。

六、下一步

阅读官方文档：https://docs.openclaw.ai
加入社区：Discord / GitHub Discussions
贡献工具：提交你的自定义工具到社区

总结

OpenClaw 让 AI Agent 从概念变成了生产力工具。

30 分钟，你已经学会了：

✅ 部署 OpenClaw 环境
✅ 创建自定义工具
✅ 搭建自动化工作流
✅ 多 Agent 协作架构

接下来，就看你的想象力了。