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| 編輯推薦: |
0基础打造24h干活的数字员工! 您是否厌倦了AI只会 “聊天”,却无法替您干活、解决问题? 当重复的文件整理、繁琐的流程审批、耗时的系统操作占据工作日常,您是否渴望一位能自主执行、高效落地的数字员工? Open Claw,近期爆火。这款开源、本地优先的超级AI Agent,正以 “任务执行” 为核心,打破AI“只说不做”的局限,让语言指令直接转化为实际操作。从零基础部署到复杂技能开发,从办公自动化到跨平台任务编排,从个人效率提升到企业工作流程重构,它的潜力远超想象,可以24h替您干活!可谓“一键安装,一键启用”。 本书以零基础读者为阅读对象,以“入门到精通” 为脉络,系统讲解OpenClaw的核心原理、安装配置方法以及实用操作技巧。 本书没有晦涩术语,只有清晰步骤;没有空泛理论,只有落地案例,堪称一本OpenClaw快速入门到熟练“工作助手”的操作指南! 当然,强调“实用”的同时,本书也兼顾了“安全”,并把它作为一个前提来看待。因为,能力越强,对安全边界的要求也越高。 理解它、掌握它,并在安全边界内使用它,这个超级AI Agent才能更好的发挥作用!
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| 內容簡介: |
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本书以零基础读者为对象,从AI与Agent基础认知入手,系统讲解OpenClaw的核心原理、安装配置方法以及实用操作技巧,帮助读者理解AI Agent的工作逻辑,并通过清晰的提示词方法,让AI能够稳定执行具体任务。在此基础上,书中设计了大量贴近日常工作的实操案例,涵盖办公自动化、资料整理、招聘辅助、内容创作、数据分析、生活事务管理以及批量任务处理等多个应用场景,是一本OpenClaw快速入门并成为“工作助手”的操作指南。本书还包含了WorkBuddy、ArkClaw在内的国内头部“龙虾”软件,帮助读者快速上手,安全应用。
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| 關於作者: |
乔剑,北京大学计算机技术硕士,曾工作于国家级智库,从事人工智能、大数据、数字经济等产业研究。也曾于腾讯公司任职,并从事产业研究工作。主持或深度参与多项产业标准制定编写多项行业研究报告。曾出版多部畅销书籍。
林知远,北京大学硕士,人工智能应用实践者与大模型方法论研究者。曾在Google、腾讯、字节跳动、美团、滴滴从事AI产品研发与智能系统设计工作,参与多项大模型相关产品的架构设计与能力升级,主导或深度参与智能推荐、智能创作、自动化运营等方向的系统落地,相关项目覆盖千万级用户场景与规模化商业应用。多部AI畅销书作者,作品持续位居相关平台畅销榜单,读者覆盖高校学生、体制内从业者、内容创作者与企业管理者等群体。曾受邀为北京大学、清华大学、浙江大学等高校师生开展人工智能专题讲座与方法培训。著有《Deepseek应用操作大全——从入门到精通》、《Manus应用与AI Agent设计——从入门到精通》、《DeepSeek超级学习手册——提示词设计、多场景应用、工具深度融合》、《豆包:从入门到精通》等。
刘源,毕业于西安交通大学,UI设计师。曾在字节跳动、腾讯等公司从事UI设计和用户运营工作,为1000余家淘宝、拼多多、京东、抖音商家提供全套广告产品设计服务,打造过多个爆品。著有《智能体一本通:打造你的全能助手》等畅销书。
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| 目錄:
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第1章 AI与Agent认知:从聊天模型到执行型助手
1.1 从生成式AI到AI Agent:为什么AI开始“能做事” 1.2 大模型如何驱动AI Agent 1.3 OpenClaw的核心能力:读取文件、调用工具与执行任务 1.4 AI Agent的能力边界与适用场景
第2章 提示词方法论:让OpenClaw稳定执行任务
2.1 提示词基础:让AI理解任务目标 2.2 结构化提示词:角色、任务与流程设计 2.3 多步骤任务提示词设计方法 2.4 降低AI幻觉:让执行结果更可靠 2.5 降低AI味:让AI生成内容更自然
第3章 OpenClaw快速上手:从安装到第一个任务
3.1 OpenClaw工具结构与运行逻辑 3.2 用OpenClaw自动整理电脑文件夹 3.3 用OpenClaw生成每日工作总结
第4章 信息整理助手:自动整理资料与文件
4.1 OpenClaw信息整理能力概述 4.2 自动提取PDF资料重点并生成摘要 4.3 汇总多份Word文档并生成资料报告
第5章 职场办公助手:让重复工作自动完成
5.1 OpenClaw在办公场景中的应用逻辑 5.2 自动生成会议纪要与行动清单 5.3 自动整理邮件并生成待办事项列表
第6章 招聘与人事助手:OpenClaw处理HR事务
6.1 AI在招聘流程中的应用方式 6.2 职场助手:Open Claw化身你的HR实习生 6.3 自动整理员工信息并生成员工档案表
第7章 内容创作助手:AI辅助写作与创作
7.1 OpenClaw在内容创作中的应用方式 7.2 生成公众号文章初稿 7.3 生成短视频脚本
第8章 数据与报表助手:自动生成结构化分析
8.1 OpenClaw的数据处理能力 8.2 整理Excel数据并生成统计表 8.3 生成数据分析报告
第9章 生活效率助手:AI帮你处理日常事务
9.1 AI生活助手的应用场景 9.2 自动规划旅行行程与预算 9.3 自动生成家庭采购清单
第10章 批量任务自动化:一次处理大量工作
10.1 批量任务执行逻辑 10.2 批量整理文件并自动分类 10.3 批量生成文章摘要
第11章 AI副业实践:利用OpenClaw创造收入
11.1 AI副业模式与工作方式 11.2 批量生成自媒体选题库 11.3 生成调研报告并提供咨询服务
第12章 AI Agent时代:人与AI协作的新模式
12.1 AI Agent技术的发展趋势 12.2 人机协作的新工作模式 12.3 AI工具对职业结构的影响 12.4 普通人如何建立AI工作流能力
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| 內容試閱:
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第3章 OpenClaw 快速上手:从安装到第一个任务很多人在接触一个新工具时,最先遇到的并不是复杂的问题,而是最基础的几步:环境搭不起来,依赖反复报错,运行流程模糊。时间往往就在这些看似简单却反复卡住的细节里被消耗掉。对刚接触OpenClaw 的人来说,这种不确定感同样存在:工具到底如何落地?真正跑起来需要哪些关键环节?哪些地方最容易出问题?只有当安装顺利完成、配置逐步清晰,第一个任务真正执行起来时,整个系统的运作逻辑才开始变得可感、可控。从“装好能跑”到“知道为什么能跑”,往往就是理解一个工具的起点,也是后续效率提升的基础。本章思维导图如图3-1 所示。 [if gte vml 1]> 3.1 OpenClaw 的工具结构与运行逻辑 OpenClaw 的设计理念源自“大脑与身体分离”的智能体架构。它本身不包含大语言模型,但通过标准化接口接入外部模型获得思考能力,再借助内置的工具模块将思考结果转化为系统操作。理解这一结构,有助于用户在配置和使用时准确把握每个模块的作用。 3.1.1 使用OpenClaw 作为自动化助手的优势在传统自动化工具中,用户需要手动编写脚本或规则,才能完成文件整理、数据抓取等重复性工作。这类工具缺乏灵活性,一旦任务场景发生变化,就需要重新调整代码。OpenClaw 借助大模型的推理能力,能够理解自然语言指令并自主拆解为可执行步骤,大幅降低了自动化任务的实施门槛。 OpenClaw 的优势体现在4 个核心维度。第一,它支持本地优先部署,所有数据均保存在用户自己的设备上,无须上传至第三方服务器,从根本上保障了隐私安全。第二,它具备多渠道接入能力,用户可以通过微信、飞书等常用即时通讯软件工具与AI 交互,无须切换应用界面。第三,OpenClaw 拥有长期记忆系统,能够记录用户的工作习惯、偏好和重要信息,并在后续任务中主动调用这些记忆优化执行效果。第四,它支持“7×24”小时后台运行,通过心跳机制定时检查任务状态,实现无人值守的自动化处理。 3.1.2 OpenClaw 的核心结构OpenClaw 的整体架构4 个关键模块,它们各自承担不同的职责,通过标准化的接口协同工作。这四大模块共同构成了一个完整的“Agent 运行时”系统,从消息接收、协议适配到路由分发、上下文组装,再到技能注入与流式执行,形成了一套闭环的任务处理链路。 第一,Gateway 网关模块是整个系统的控制平面,负责接收来自不同渠道的用户指令。无论是通过命令行、即时通信软件还是Web 界面发出的消息,都会被Gateway 进行处理。Gateway同时承担着会话管理和工具调度的职责,是连接用户与AI 智能体的桥梁。根据OpenClaw 官方架构文档,Gateway 采用单例模式设计,每台主机只运行一个Gateway 实例,它是唯一需要长期与各消息平台连接的服务。 默认情况下,Gateway会在本地启动WebSocket服务,监听”127.0.0.1:18789”端口。控制平面客户端(包括macOS 应用、CLI 命令行工具、Web 管理界面)通过WebSocket连接到Gateway,实现实时双向通信。 Gateway的职责还包括以下方面。 ● 维护提供商连接。管理微信(通过Baileys 库)、Slack、Discord 等多个消息平台的持久连接。 ● 协议验证。所有入站消息帧都会根据JSON Schema 进行验证,确保格式正确性。 ● 事件分发。发出agent、chat、presence、health、heartbeat、cron等系统事件,供客户端订阅。 设备配对与信任管理。所有客户端在连接时需提供设备身份标识,新设备需要配对批准,Gateway会为后续连接颁发设备令牌。 第二,Brain 模型接入模块是OpenClaw 获取思考能力的入口。它本身不包含大模型,但预留了标准化的API 接口,可以接入市面上几乎所有主流大语言模型。用户可以根据需求在配置文件中指定使用的模型,例如,选择Claude处理复杂推理任务,选择Kimi 处理日常事务以降低成本,或通过Ollama 接入Llama等开源模型实现完全本地化运行。
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