前言

在 AI 大模型遍地开花的今天，越来越多的开发者希望将 ChatGPT、Claude、DeepSeek 等 AI 能力接入到自己的 Telegram、微信、Discord、飞书等即时通讯平台中。但每个平台的 API 不同、每个模型的接口不同，重复造轮子的工作量巨大。

本文介绍一个开源项目 OpenClaw（龙虾）——一个 AI 消息网关，支持 25+ 消息频道和 30+ AI 模型。通过 Docker 部署，5 分钟内即可完成从零到可用的全流程。

一、OpenClaw 是什么

OpenClaw 是一个开源的自托管 AI 消息网关，核心功能：

• 统一对接 25+ 消息频道：Telegram、微信、Discord、QQ、飞书、Slack、WhatsApp、iMessage、Microsoft Teams 等
• 统一对接 30+ AI 模型：ChatGPT、Claude、DeepSeek、Ollama 本地模型等
• 支持智能故障转移：主模型不可用时自动切换备用模型
• 自动化能力：Hooks、定时任务、Webhooks
• MIT 开源协议：免费使用，商用友好

项目地址：https://github.com/openclaw/openclaw
中文文档：https://longxia.best

二、环境准备

2.1 硬件要求

• 如果使用云端 AI 模型（ChatGPT、Claude、DeepSeek 等），对硬件几乎没有要求，1 核 1G 的 VPS 也能跑
• 如果使用 Ollama 本地模型，建议 NVIDIA GPU 12GB+ 显存，或 Mac M 系列 16GB+ 内存

2.2 软件要求

• Docker 20.10 及以上
• Docker Compose 2.0 及以上（推荐）

三、Docker Compose 部署（推荐）

3.1 克隆仓库直接启动

git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw
docker-compose up -d

3.2 手动创建 docker-compose.yml

如果只想拉镜像不想克隆整个仓库，可以手动创建配置文件：

services:
  openclaw:
    image: ghcr.io/openclaw-ai/openclaw:latest
    container_name: openclaw
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "18789:18789"   # Gateway WebSocket 核心通信端口
      - "3000:3000"     # Web UI 控制台
    volumes:
      - ~/.openclaw:/root/.openclaw      # 配置文件、API Key、会话状态
      - ~/openclaw/workspace:/workspace  # 项目文件与技能
    environment:
      - NODE_ENV=production

然后执行：

docker-compose up -d

四、Docker Run 一行命令部署

不使用 Docker Compose 的情况下，也可以直接运行：

docker run -d --name openclaw --restart unless-stopped \
  -p 18789:18789 -p 3000:3000 \
  -v ~/.openclaw:/root/.openclaw \
  -v ~/openclaw/workspace:/workspace \
  ghcr.io/openclaw-ai/openclaw:latest

五、端口与卷挂载说明

5.1 端口映射

端口	用途	说明
18789	Gateway WebSocket	频道和客户端连接的核心通信端口
3000	Web UI	浏览器控制台，配置和会话监控

5.2 卷挂载

宿主机路径	容器路径	说明
~/.openclaw	/root/.openclaw	配置文件、API Key、会话状态
~/openclaw/workspace	/workspace	项目文件和项目级技能

六、Docker 镜像版本选择

镜像标签	大小	适用场景
latest	~500MB	标准版，包含全部功能
slim	~200MB	轻量版，不含浏览器/媒体工具
sandbox	~600MB	隔离技能执行环境
sandbox-browser	~1.2GB	Sandbox + 内置 Chromium，浏览器自动化

镜像同时支持 linux/amd64 和 linux/arm64 架构。

七、部署验证

容器启动后，访问以下地址：

• Web 控制台：http://localhost:3000/
• WebSocket 端点：ws://localhost:18789/

打开 Web 控制台后，按照引导完成初始化配置：

1. 选择 AI 模型供应商（Claude / ChatGPT / DeepSeek / Ollama）
2. 填入对应的 API Key
3. 连接消息频道（以 Telegram 为例，填入 BotFather 给的 Token 即可）

八、连接 Telegram Bot 示例

1. 在 Telegram 中搜索 @BotFather，发送 /newbot 创建新 Bot
2. 按提示设置 Bot 名称，获取 Bot Token
3. 在 OpenClaw Web 控制台中添加 Telegram 频道，填入 Token
4. 向你的 Bot 发送一条消息，验证 AI 回复是否正常

九、AI 模型配置建议

场景	推荐模型	说明
新手入门	Claude / GPT-4o	稳定性好，响应速度快
低成本使用	DeepSeek	充值 10 元可以使用很长时间
隐私敏感	Ollama 本地模型	完全免费，数据不出本机

可以同时配置多个模型供应商，设置优先级和 failover 策略。

十、常用运维命令

# 查看实时日志
docker compose logs -f openclaw

# 更新到最新版本
docker compose pull
docker compose up -d

# 停止服务
docker compose down

# 查看容器状态
docker ps | grep openclaw

总结

OpenClaw 提供了一种统一的方式来管理多平台 AI 机器人。核心优势在于：

1. 频道覆盖广：25+ 消息平台开箱即用
2. 模型选择多：30+ AI 模型灵活切换
3. 部署简单：Docker 一行命令
4. 数据自主：自托管，MIT 开源

如果你正在寻找一个统一管理 AI Bot 的方案，OpenClaw 是一个值得尝试的选择。

项目官网：https://longxia.best
GitHub：https://github.com/openclaw/openclaw

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