OpenClaw - 自托管 AI 智能助手平台

OpenClaw 教程 — 安装 OpenClaw、对接 TokenFactory，快速搭建自托管 AI 助手。开源项目，支持 Telegram、Discord、WhatsApp 等多渠道集成。

项目介绍

OpenClaw 是一个开源、自托管的个人 AI 助手平台，将消息应用连接到运行在你自己硬件上的 AI 代理。专为开发者和高级用户设计，无需交出数据控制权即可拥有自主 AI 助手。

官方主页：https://openclaw.ai
项目文档：https://docs.openclaw.ai
GitHub：https://github.com/openclaw/openclaw

OpenClaw 完全开源，你可以在 OpenClaw 的 GitHub 仓库浏览源码、提交 Issue 或参与贡献。本教程涵盖安装、配置，以及将 OpenClaw 对接 TokenFactory 的完整步骤。

🌟 核心特性

多渠道集成

多渠道集成：支持 Telegram、Discord、WhatsApp、iMessage 等多种消息渠道，也可通过插件扩展更多平台
单一网关：通过一个 Gateway 进程统一管理所有渠道
语音支持：支持 macOS/iOS/Android 语音交互
Canvas 界面：可渲染交互式 Canvas 界面

自托管与数据安全

完全自托管：运行在你自己的机器或服务器上
开源透明：MIT 开源协议，代码完全透明
数据本地化：上下文和技能存储在你的本地计算机，而非云端

智能代理能力

持续运行：支持后台常驻运行，拥有持久记忆
计划任务：支持 cron 定时任务
会话隔离：按代理/工作区/发送者隔离会话
多代理路由：支持多代理协同工作
工具调用：原生支持工具调用和代码执行

📦 接入前准备

准备信息

Node.js 22 或更高版本
一个可用的 TokenFactory 地址（通常以 /v1 结尾）
一个可用的 TokenFactory API Key

在开始接入 TokenFactory 之前，建议先按 OpenClaw 官方当前推荐流程把 Gateway 和 Control UI 跑起来。这样后续排查问题时，更容易区分是 OpenClaw 本身未启动，还是模型提供商配置有误。

1. 安装 OpenClaw（macOS/Linux）

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

其他安装方式可参考 OpenClaw 官方文档：Getting Started。

2. 运行引导向导

openclaw onboard --install-daemon

该向导会完成基础认证、Gateway 设置，以及可选的渠道初始化。这里的目标是先把 OpenClaw 跑起来，后面再把默认模型切到 TokenFactory。

3. 检查 Gateway 与 Control UI

openclaw gateway status

openclaw dashboard

如果浏览器能打开 Control UI，说明 OpenClaw 基础运行已经正常。这个阶段不需要先配置 Telegram、Discord、飞书等消息渠道。

4. 定位配置文件

OpenClaw 的配置文件通常位于 ~/.openclaw/openclaw.json，你可以在引导向导生成的基础上继续修改。

路径相关环境变量

如果你把 OpenClaw 跑在专用服务账号下，或希望自定义配置/状态目录，可以使用：

OPENCLAW_HOME
OPENCLAW_STATE_DIR
OPENCLAW_CONFIG_PATH

详细说明见官方环境变量文档：Environment Variables。

🚀 使用 TokenFactory 作为模型提供商

OpenClaw 支持通过 models.providers 接入自定义或兼容 OpenAI 接口的模型网关。对于 TokenFactory，最常见的做法是把它作为一个自定义 provider 加进配置里，再把默认模型指向 tokenfactory/模型ID。

接入思路

在 models.providers 下声明一个 tokenfactory provider
将 baseUrl 指向你的 TokenFactory 地址，并确保包含 /v1
将 api 设为 openai-completions
在 models 中列出你希望 OpenClaw 使用的模型 ID
在 agents.defaults.model.primary 中把默认模型切到 tokenfactory/...

推荐做法：用环境变量保存密钥

先在当前 shell、服务环境，或 OpenClaw 可读取的 .env 中提供你的 TokenFactory 密钥：

export TOKENFACTORY_API_KEY="sk-your-tokenfactory-key"

然后在 openclaw.json 里补充或修改以下片段：

{
  models: {
    mode: "merge",
    providers: {
      tokenfactory: {
        baseUrl: "https://<your-tokenfactory-domain>/v1",
        apiKey: "${TOKENFACTORY_API_KEY}",
        api: "openai-completions",
        models: [
          { id: "gemini-2.5-flash", name: "Gemini 2.5 Flash" },
          { id: "kimi-k2.5", name: "Kimi K2.5" },
        ],
      },
    },
  },

  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: "tokenfactory/gemini-2.5-flash",
        fallbacks: ["tokenfactory/kimi-k2.5"],
      },
      models: {
        "tokenfactory/gemini-2.5-flash": { alias: "flash" },
        "tokenfactory/kimi-k2.5": { alias: "kimi" },
      },
    },
  },
}

这不是一份必须原样照抄的完整配置，而是接入 TokenFactory 最关键的部分。只要 provider、模型 ID 和默认模型引用对应正确，OpenClaw 就能通过 TokenFactory 调用你暴露出来的模型资源。

关键配置说明

配置项	说明
`models.mode`	建议设为 `merge`，在保留 OpenClaw 内置 provider 的同时追加 `tokenfactory`
`models.providers.tokenfactory.baseUrl`	你的 TokenFactory 地址，通常需要带上 `/v1`
`models.providers.tokenfactory.apiKey`	TokenFactory 密钥，推荐通过 `${TOKENFACTORY_API_KEY}` 注入
`models.providers.tokenfactory.api`	对于 TokenFactory 这类 OpenAI 兼容网关，使用 `openai-completions`
`models.providers.tokenfactory.models`	这里列出的模型 ID 必须与你的 TokenFactory 实际暴露的模型名称一致
`agents.defaults.model.primary`	默认主模型，格式必须是 `provider/model-id`
`agents.defaults.model.fallbacks`	备选模型列表，主模型失败时自动切换
`agents.defaults.models`	可选，用来给模型起别名，方便在 UI 或会话里引用

验证是否接入成功

完成配置后，回到 Control UI 或重新打开：

openclaw dashboard

如果你能在 OpenClaw 中正常发起对话，并且默认模型已经变成 tokenfactory/...，说明接入成功。你也可以使用：

openclaw models list

确认 tokenfactory/ 前缀的模型已经出现在可选列表中。

常见问题

baseUrl 没带 /v1：这是最常见的接入错误之一。
模型 ID 填错：primary 和 fallbacks 必须与 models.providers.tokenfactory.models 里的 id 对应。
密钥只在当前终端生效：如果 Gateway 以后台服务运行，请确保服务进程也能读取 TOKENFACTORY_API_KEY。
想前台排障：可使用官方前台运行方式 openclaw gateway --port 18789 观察日志与报错。