记忆与配置修改

Part 2：OpenClaw 记忆与配置修改

给 OpenClaw 接上"大脑"、带它认识你、让它开口说第一句话——完成这三步，你就拥有了一个真正能干活的 AI 助手。

引言

上一章结束时，我们在终端上看到了 OpenClaw 的版本号和 doctor 诊断报告。安装是成功了，但说句实话——它现在还什么都干不了。

原因很简单：OpenClaw 本身并不包含一个大模型。它是一个"助手操作系统"，是指挥官、调度员、工具箱——但它没有自带"大脑"。就像你刚组装好一台电脑，硬件齐全了，但还没装操作系统、没连上网，打开电源只有一个光标在那闪。

这一章，我们要做四件事：

给它接上大脑 —— 注册大模型 API，让 OpenClaw 有"思考能力"
完成首次配置 —— 初始化所有配置文件，设置好模型提供商
让它开口说话 —— 启动 Gateway，打开 Dashboard，进行第一次对话
教它认识你 —— 修改 Agent 人设和记忆，让它变成"你的"助手

完成之后，你的 OpenClaw 不仅会说话、会思考，你还可以给它改名字、改性格——甚至让它用东北话和你聊天。

2.1 什么是模型调用？大模型 API 介绍

为什么 OpenClaw 需要大模型 API？

在上手操作之前，有三个概念必须先搞清楚。它们不难，但会贯穿后面所有章节。

先回答最基本的问题：OpenClaw 为什么不能像 ChatGPT 一样直接聊天？

因为 OpenClaw 的定位不是"聊天机器人"，而是"助手操作系统"。它管理技能、记忆、消息通道、定时任务……但它自己并不"思考"。思考的工作，交给外部的大模型来做。

OpenClaw 是手机，大模型是 SIM 卡。 手机再好——屏幕多大、芯片多快——不插 SIM 卡就打不了电话。OpenClaw 再强大，不接入大模型 API 就无法回答你的问题。

flowchart LR
    A["你（用户）"] -->|"发送消息"| B["OpenClaw Gateway"]
    B -->|"调用 API"| C["大模型（DeepSeek / GPT / Kimi）"]
    C -->|"返回回答"| B
    B -->|"展示结果"| A

API 是什么？

API 的全称是 Application Programming Interface（应用程序编程接口）。名字很唬人，但概念很简单：

API 就像餐厅的菜单。 你（用户）通过菜单（API）向厨房（大模型）点菜（发请求），厨房做好菜（计算结果）端给你。你不需要会做饭，只需要会看菜单、会点菜。

OpenClaw 就是帮你"点菜"的服务员——它把你的请求翻译成 API 能理解的格式，发给大模型，再把结果翻译成你能读懂的回答。

API Key 是什么？

API Key 是你调用 API 时的身份凭证。

类比：会员卡。 去餐厅吃饭要先办会员卡，卡号就是你的 API Key。每次下单时出示会员卡，系统验证你的身份、从你的余额中扣费。

API Key 的格式通常是一串字母和数字的组合，比如 sk-abc123def456...。拿到之后要像密码一样保管——不要截图发到群里、不要提交到 GitHub、不要写在任何公开的地方。

⚠️ 安全提醒：API Key 泄露的后果比密码泄露还严重——别人拿着你的 Key 可以无限制地调用大模型 API，消耗你的余额，产生天价账单。如果你怀疑 Key 泄露了，立即去平台官网删除旧 Key 并创建新的。

Token 是什么？

大模型 API 不按"次数"收费，而是按 Token 数量收费。

Token 是文本的最小计量单位。大致换算：

文本类型	大约 Token 数	举例
1 个中文字	1-2 tokens	"你" ≈ 1 token
1 个英文单词	1 token	"hello" ≈ 1 token
100 tokens	≈ 75 英文单词 ≈ 50 中文字	约一小段话
1000 tokens	≈ 750 英文单词 ≈ 500 中文字	约一页 A4 纸

类比：打电话按分钟计费。 你发给大模型的消息（输入）和它返回的回答（输出）都要消耗 token。输入和输出的单价不同，通常输出比输入贵。

用一张表总结这三个核心概念：

概念	一句话解释	类比	你需要做的
API	调用大模型的标准接口	餐厅菜单	不需要操心，OpenClaw 帮你处理
API Key	你的身份凭证	会员卡号	去平台注册获取，妥善保管
Token	文本的最小计量单位	电话按分钟计费	了解即可，后面会讲费用控制

怎么看这张表：第一列是概念，第二列是技术解释，第三列是生活类比，最后一列告诉你需要做什么。搞清楚这三个概念，接下来的操作就不会迷路了。

2.2 大模型 API 注册与接入：三大平台实操

三大推荐平台概览

OpenClaw 支持几乎所有兼容 OpenAI 协议的大模型 API。面对琳琅满目的选项，我给你推荐三个最适合入门的平台：

平台	推荐度	免费额度	是否需翻墙	推荐模型	定价（输出）	适合人群
DeepSeek	⭐⭐⭐ 首选	注册送 500 万 tokens	不需要	deepseek-chat (V3.2)	$1.10/M	所有人
Kimi Code	⭐⭐ 备选	有免费额度	不需要	moonshot-v1-8k	按量计费	国内用户
OpenAI	⭐ 进阶	无	需要翻墙	gpt-5-mini	$2.00/M	有梯子的用户

怎么看这张表：横向对比时重点看"免费额度"和"是否需翻墙"两列。DeepSeek 在这两项上都是最优选——免费额度最多（500 万 tokens 足够用很久），而且国内直连。如果你没有翻墙工具，直接排除 OpenAI。

我的建议：直接选 DeepSeek。 原因很简单——免费额度最多、国内直连速度快、模型能力强劲。后面的操作我们也以 DeepSeek 为主来演示。

💡 实用建议：不要纠结选哪个平台——先用 DeepSeek 把流程走通，等你熟悉了 OpenClaw 的配置方式之后，随时可以添加其他平台。OpenClaw 支持同时配置多个模型提供商，切换只需要一条命令。

方案一：DeepSeek API 注册（推荐首选）

最新一代DeepSeek V3.2 模型在多个基准测试中表现优异，而价格只有 GPT-5-Mini 的十分之一。更重要的是：注册就送 500 万免费 tokens，不需要绑信用卡。

官网地址：https://www.deepseek.com/

注册步骤：

Step 1：访问 DeepSeek 开放平台

打开浏览器，访问 platform.deepseek.com，点击右上角的"注册"按钮。

Step 2：完成注册

用手机号完成注册。注册成功后，系统自动赠送 500 万免费 tokens——你会在 Dashboard 的余额页面看到。

Step 3：创建 API Key

进入 Dashboard → 左侧菜单 API Keys → 点击 创建新 Key → 给你的 Key 起个名字（比如"OpenClaw"），点击创建。

⚠️ 重要提醒：API Key 创建后只显示一次！点击"复制"按钮把它保存到安全的地方（比如备忘录或密码管理器）。关闭页面后就再也看不到完整的 Key 了——只能删除重建。

Step 4：确认余额

在 Dashboard 的 Usage 页面，确认你的账户有 500 万免费 tokens 的余额。

DeepSeek 定价速览：

模型	缓存命中输入	新输入	输出	上下文窗口
deepseek-chat (V3.2)	$0.07/M	$0.27/M	$1.10/M	128K
deepseek-reasoner (V3.2)	$0.14/M	$0.55/M	$2.19/M	128K

方案二：Kimi Code（备选方案）

Kimi Code 是 Moonshot（月之暗面）推出的编程 AI 服务，与 OpenClaw 兼容。

官网地址：https://www.kimi.com/

注册步骤：

Step 1：访问 Kimi Code 官网，用手机号注册

Step 2：在设置页面获取 API Key

Step 3：记录 Base URL 和 Key 格式

Kimi Code 的优势是国内直连速度快，且对中文的理解非常好。如果 DeepSeek 遇到服务不稳定的情况（高峰期偶尔会有排队），Kimi Code 是一个不错的备用选择。

方案三：OpenAI API（进阶可选）

OpenAI 是大模型领域的"鼻祖"，GPT-5-Mini、GPT-5.4 都是业界顶级模型。但对于国内用户来说有两个门槛：

需要翻墙才能访问 platform.openai.com
需要绑定信用卡才能使用 API（没有免费额度）

如果你有海外支付手段并且已经在使用梯子，OpenAI 仍然是最成熟、生态最完善的选择。

注册步骤简述：访问 platform.openai.com → 注册账号 → API Keys → 创建新 Key。

补充说明：阿里百炼 Coding Plan

你可能在一些教程中看到过推荐"阿里百炼 Coding Plan"——这是阿里云专门为编程工具优化的 API 套餐。但截至目前（2026 年 3 月），Coding Plan 已停止申请（名额已满），暂时无法新注册。

如果你已有 Coding Plan 账号：

Key 格式：sk-sp-xxxxx（注意：与百炼通用 Key 不通用）
Base URL：https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1

⚠️ 特别注意：Coding Plan 的 Key 和百炼平台的通用 Key 是两套体系，不能混用。如果你用错了 Key，会看到 401 Unauthorized 的报错。

2.3.1 方案二，使用OpenClaw Onboard命令设置OpenClaw

openclaw onboard

官网地址：https://platform.moonshot.cn/

2.3.2 方案二，使用setup设置OpenClaw

拿到 API Key 之后，我们需要告诉 OpenClaw 两件事：

去哪里调用大模型（Base URL）
用什么身份调用（API Key）

第一步：初始化配置目录

OpenClaw 有一个专门的初始化命令 openclaw setup，它会自动创建所有必要的配置文件和目录。

# openclaw setup 的含义：
#   openclaw → OpenClaw 命令行工具
#   setup    → 子命令，执行首次初始化
#              创建配置文件、工作空间目录、会话存储目录
$ openclaw setup
Wrote ~/.openclaw/openclaw.json
Workspace OK: ~/.openclaw/workspace
Sessions OK: ~/.openclaw/agents/main/sessions

这条命令做了三件事：

创建的内容	路径	用途
主配置文件	`~/.openclaw/openclaw.json`	控制模型、Gateway、Agent 的所有行为
工作空间	`~/.openclaw/workspace/`	包含 SOUL.md、USER.md 等 Agent 人设文件
会话存储	`~/.openclaw/agents/main/sessions/`	保存所有对话记录

💡 关于 openclaw onboard：OpenClaw 还有一个交互式向导命令 openclaw onboard，会一步步引导你选择模型、输入 API Key、配置 Gateway。但在课程中，我们选择手动配置的方式——这样你不仅能完成配置，还能理解每一步背后的原理。

第二步：配置 API Key（.env 文件）

OpenClaw 把敏感信息（如 API Key）存放在一个单独的 .env 环境变量文件中，和主配置文件分离。这是一个好的安全实践——配置文件可以公开讨论，但 .env 文件永远不应该泄露。

用文本编辑器创建 ~/.openclaw/.env 文件：

# 用 nano 编辑器创建 .env 文件
# nano → macOS 自带的命令行文本编辑器（简单易用）
# ~/.openclaw/.env → 要创建/编辑的文件路径
$ nano ~/.openclaw/.env

写入以下内容（把 sk-your-deepseek-key 替换成你自己的 Key）：

# DeepSeek API Key（把下面的值替换成你自己的 Key）
DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-deepseek-key

保存退出（nano 中按 Ctrl + X，然后按 Y 确认，回车保存）。

验证文件内容：

$ cat ~/.openclaw/.env
DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-deepseek-key

⚠️ 安全提醒：.env 文件中存储的是你的 API Key，相当于密码。不要截图发给别人，不要上传到任何公开平台。如果你用 Git 管理配置，务必把 .env 加入 .gitignore。

第三步：配置模型提供商（openclaw.json）

接下来要告诉 OpenClaw："我要用 DeepSeek 作为大模型提供商。"

我们使用 OpenClaw 自带的 config set 命令来修改配置。这比直接编辑 JSON 文件更安全——OpenClaw 有严格的 JSON Schema 校验，手动编辑一不小心写错格式，Gateway 会拒绝启动。

配置模型合并模式：

# openclaw config set 的含义：
#   config set → 修改配置项
#   models.mode → 要修改的配置键（用 . 分隔层级）
#   merge → 值：合并模式（新配置合并到已有配置中，不覆盖）
$ openclaw config set models.mode merge
Updated models.mode. Restart the gateway to apply.

merge 模式表示新的 provider 配置会合并到已有配置中，不会覆盖其他设置。另一个选项是 replace——完全替换，一般不推荐。

配置 DeepSeek 提供商：

# 配置 DeepSeek 模型提供商
# models.providers.deepseek → 在 providers 下创建名为 deepseek 的配置块
# 后面的 JSON 包含连接信息和模型定义
$ openclaw config set models.providers.deepseek '{
  "baseUrl": "https://api.deepseek.com/v1",
  "apiKey": "${DEEPSEEK_API_KEY}",
  "api": "openai-completions",
  "models": [{
    "id": "deepseek-chat",
    "name": "DeepSeek Chat (v3.2)",
    "reasoning": false,
    "input": ["text"],
    "cost": {"input": 2.8e-7, "output": 4.2e-7},
    "contextWindow": 128000,
    "maxTokens": 8192
  }]
}'
Updated models.providers.deepseek. Restart the gateway to apply.

来逐字解释这段 JSON 配置：

字段	值	含义
`baseUrl`	`https://api.deepseek.com/v1`	DeepSeek API 的地址
`apiKey`	`${DEEPSEEK_API_KEY}`	从 .env 文件读取 Key（`${...}` 是变量引用语法）
`api`	`openai-completions`	API 协议类型（DeepSeek 兼容 OpenAI 协议）
`models[0].id`	`deepseek-chat`	模型 ID（API 调用时使用）
`models[0].name`	`DeepSeek Chat (v3.2)`	显示名称（Dashboard 中显示）
`models[0].reasoning`	`false`	不启用推理模式（省 token）
`models[0].contextWindow`	`128000`	上下文窗口大小（128K tokens）
`models[0].maxTokens`	`8192`	单次最大输出 tokens

怎么看这张表：最重要的是 baseUrl 和 apiKey——前者告诉 OpenClaw "去哪里调用"，后者告诉它"用什么身份调用"。其他字段是模型的元数据信息。

设置默认模型：

# 设置默认使用的模型
# agents.defaults.model.primary → Agent 默认使用的主模型
# "deepseek/deepseek-chat" → 格式为 "提供商名/模型ID"
$ openclaw config set agents.defaults.model.primary "deepseek/deepseek-chat"
Updated agents.defaults.model.primary. Restart the gateway to apply.

第四步：验证配置文件

让我们看一下最终的配置文件长什么样：

$ cat ~/.openclaw/openclaw.json

输出（已格式化）：

{
  "meta": {
    "lastTouchedVersion": "2026.3.13",
    "lastTouchedAt": "2026-03-18T08:34:27.636Z"
  },
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "deepseek": {
        "baseUrl": "https://api.deepseek.com/v1",
        "apiKey": "${DEEPSEEK_API_KEY}",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "deepseek-chat",
            "name": "DeepSeek Chat (v3.2)",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "cost": { "input": 2.8e-7, "output": 4.2e-7 },
            "contextWindow": 128000,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "deepseek/deepseek-chat"
      },
      "workspace": "/Users/你的用户名/.openclaw/workspace"
    }
  },
  "gateway": {
    "mode": "local"
  }
}

用一张表对照每个字段的含义：

字段	含义	重要程度
`meta`	元数据，记录最后修改的版本和时间	ℹ️ 自动维护
`models.mode`	`merge` = 合并配置，不覆盖已有设置	⭐⭐
`models.providers.deepseek`	DeepSeek API 的连接信息	⭐⭐⭐ 核心
`models.providers.deepseek.apiKey`	通过 `${DEEPSEEK_API_KEY}` 引用 .env 中的密钥	⭐⭐⭐ 核心
`agents.defaults.model.primary`	默认使用的模型	⭐⭐⭐ 核心
`gateway.mode`	`local` = 本地模式	⭐⭐

怎么看这张表：标注"⭐⭐⭐ 核心"的三项是你后续最可能需要修改的配置。如果以后想添加其他模型提供商（比如 Kimi Code 或 OpenAI），只需要在 providers 下面加一个新的配置块，再在 .env 中加上对应的 API Key 即可。

⚠️ 重要提醒：OpenClaw 有严格的 JSON Schema 校验。推荐使用 openclaw config set 命令修改配置，不建议直接手动编辑 JSON 文件。一个多余的逗号、一个缺少的引号，都会导致 Gateway 拒绝启动。

2.4 启动 Gateway 与打开 Dashboard

Gateway 是什么？

Gateway 是 OpenClaw 的核心服务——所有功能都通过它提供。

类比：Gateway 就像酒店的前台。 所有客人（请求）都要先经过前台（Gateway），由前台分配房间（调度 Agent）、安排服务（调用技能）、管理入住退房（会话管理）。没有前台，整个酒店就运转不起来。

Gateway 的技术细节：

特性	值	说明
通信协议	WebSocket	支持实时双向通信
默认端口	18789	可通过配置修改
绑定地址	127.0.0.1	仅本机可访问（安全第一）
认证方式	Token	自动生成长随机 Token
服务形态	macOS LaunchAgent	开机自启，后台运行

怎么看这张表：对于零基础用户，只需要关注"默认端口 18789"和"仅本机可访问"两项。前者是你打开 Dashboard 时的端口号，后者意味着你的 AI 助手不会暴露在网络上。

实操：安装并启动 Gateway

第一步：安装 Gateway 为系统服务

# openclaw gateway install 的含义：
#   gateway install → 将 Gateway 注册为 macOS 系统服务
#   执行后，Gateway 会在每次开机时自动启动
$ openclaw gateway install
No gateway token found. Auto-generated one and saving to config.

Installed LaunchAgent: ~/Library/LaunchAgents/ai.openclaw.gateway.plist
Logs: ~/.openclaw/logs/gateway.log

这条命令做了两件事：

自动生成了认证 Token —— 保存到了配置文件的 gateway.auth 中，后续访问 Dashboard 会用到
注册了 macOS LaunchAgent —— 这意味着 Gateway 会在你每次开机时自动启动

💡 延伸思考：LaunchAgent 是 macOS 的后台服务管理机制。注册之后，即使你重启电脑，Gateway 也会自动在后台启动——你的 AI 助手永远在线。不需要每次开机手动启动。

第二步：启动 Gateway

$ openclaw gateway start
Restarted LaunchAgent: gui/501/ai.openclaw.gateway

第三步：确认 Gateway 运行状态

等待两三秒，让 Gateway 完全启动，然后检查状态：

# openclaw gateway status 的含义：
#   gateway status → 查看 Gateway 服务的运行状态
#   输出包括：服务状态、绑定地址、端口、PID 等信息
$ openclaw gateway status
Service: LaunchAgent (loaded)
Command: /usr/local/bin/node ~/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/...
Gateway: bind=loopback (127.0.0.1), port=18789
Dashboard: http://127.0.0.1:18789/
Runtime: running (pid 77280, state active)
RPC probe: ok
Listening: 127.0.0.1:18789

关键信息解读：

项	值	含义
Service	LaunchAgent (loaded)	系统服务已加载
Runtime	running (state active)	正在运行
RPC probe	ok	连接测试通过
Listening	127.0.0.1:18789	监听本机 18789 端口

看到 Runtime: running 和 RPC probe: ok，说明 Gateway 已经成功启动。

第四步：快速健康检查

$ openclaw gateway health
Gateway Health
OK (0ms)

OK (0ms) —— 完美，响应时间几乎为零（毕竟是本地连接）。

实操：打开 Dashboard

Dashboard 是 OpenClaw 的 Web 管理界面——你和 AI 对话、管理会话、查看技能、修改设置，都在这里完成。

# openclaw dashboard --no-open 的含义：
#   dashboard → 获取 Dashboard 的 URL
#   --no-open → 只输出 URL，不自动打开浏览器
#              （去掉 --no-open 会自动在默认浏览器中打开）
$ openclaw dashboard --no-open
Dashboard URL: http://127.0.0.1:18789/#token=a261b163...
Copied to clipboard.

把这个 URL 复制到浏览器中打开。注意 URL 中的 #token=...——这就是前面自动生成的认证 Token，Dashboard 通过它完成自动登录。

Dashboard v2（2026.3.12+ 版本）的主要功能区：

功能区	位置	说明
对话区域	中间最大区域	输入消息和查看 AI 回复
会话列表	左侧栏	管理多个对话会话
技能面板	侧边栏	查看已启用的技能列表
设置面板	右上角齿轮图标	修改模型、查看配置、管理设备
命令面板	顶部快捷栏	快捷命令入口

怎么看这张表：Dashboard 的布局和你常用的聊天软件很像——左边是对话列表，中间是聊天窗口。不同的是多了技能面板和设置面板，这是 OpenClaw 作为"操作系统"而非"聊天工具"的独特之处。

2.5 首次对话：让 AI 助手开口说话

这一刻你等了两章了——终于可以和自己的 AI 助手说话了。

试试"干点实事"

聊天谁不会？让我们来点有技术含量的。在对话框中输入：

帮我查看当前系统的 CPU 型号和内存大小

这一次，你会看到 AI 的回复不仅仅是文字——它会尝试调用系统命令来获取硬件信息。Dashboard 中会弹出一个 Exec Approval（命令执行审批）确认框：

这是 OpenClaw 的安全机制——AI 在执行可能影响系统的操作前会先征求你的同意。点击"允许"后，AI 会返回类似这样的结果：

这是你的 Mac 系统信息：

CPU：Apple M2（8 核心）
内存：16 GB 统一内存
macOS 版本：26.3

💡 深入理解：这就是 OpenClaw 和普通聊天机器人最大的区别——它不只是"聊天"，它能操作你的电脑。查看文件、执行命令、浏览网页——只要你授权，它就能做到。这种"能干活的 AI"和"只会说话的 AI"之间的差距，就像一个真正的秘书和一个只会背台词的演员之间的差距。

Dashboard 右上角的模型信息

对话过程中，你可能注意到了 Dashboard 右上角或对话气泡中显示的一些信息：

信息	含义
模型名称	当前使用的是哪个大模型（如 DeepSeek Chat）
Token 使用量	这次对话消耗了多少 tokens（输入+输出）
响应时间	大模型从收到请求到开始回复的时间

用命令行验证 Gateway 连通性

如果你更习惯命令行，也可以通过 curl 直接验证 Gateway 是否正常：

# curl -s 的含义：
#   curl → 命令行 HTTP 客户端
#   -s   → silent，不显示进度条
#   后面是 Gateway 的健康检查端点
$ curl -s http://127.0.0.1:18789/health
{"status":"ok"}

返回 {"status":"ok"} 就说明一切正常。

2.6 OpenClaw 核心配置与常用命令一览

现在 OpenClaw 已经跑起来了，让我们退一步，系统性地了解它的常用命令和配置体系。

核心 CLI 命令速查表

按使用频率分组：

日常使用（几乎每天用）

命令	说明	典型场景
`openclaw dashboard`	打开 Dashboard Web 界面	和 AI 对话
`openclaw gateway start`	启动 Gateway 服务	开机后如果没自启
`openclaw gateway stop`	停止 Gateway 服务	临时关闭服务
`openclaw gateway restart`	重启 Gateway	修改配置后必用
`openclaw gateway status`	查看 Gateway 运行状态	确认服务正常
`openclaw --version`	查看版本号	确认当前版本

诊断排错（出问题时用）

命令	说明	典型场景
`openclaw doctor`	全面系统诊断	出问题时第一个用
`openclaw status`	查看通道健康、会话列表	了解全局状态
`openclaw gateway health`	快速检查连通性	怀疑 Gateway 挂了
`openclaw logs --follow`	实时查看日志	排查详细错误

配置管理（修改设置时用）

命令	说明	典型场景
`openclaw config get <key>`	读取某项配置	确认当前设置
`openclaw config set <key> <value>`	修改某项配置	更改模型、端口等
`openclaw config file`	查看配置文件路径	找到配置文件

进阶管理

命令	说明	典型场景
`openclaw skills list`	列出所有技能	查看可用技能
`openclaw memory status`	查看记忆系统状态	确认记忆正常
`openclaw security audit --deep`	深度安全审计	安全检查

实操：常用命令演示

openclaw status —— 系统全景一览：

$ openclaw status

输出的表格信息量很大，几个关键点：

项	值	意味着什么
Gateway service	running	服务正常运行
Sessions	default deepseek-chat (128k ctx)	默认模型是 DeepSeek Chat
Memory	vector ready	向量搜索引擎就绪
Skills	9 eligible	9 个技能可用

openclaw skills list —— 技能清单：

$ openclaw skills list
Skills (9/52 ready)

52 个内置技能中有 9 个已经就绪——后面 Part 4 我们会安装更多。

配置文件结构详解

OpenClaw 的所有配置都在 ~/.openclaw/ 目录下：

~/.openclaw/
├── openclaw.json        ← 主配置文件（模型、Gateway、Agent 等）
├── .env                 ← 环境变量（API Key 等敏感信息）
├── identity/
│   └── device.json      ← 设备身份标识
├── workspace/           ← 工作空间（Agent 的"家"）
│   ├── SOUL.md          ← Agent 的灵魂/性格
│   ├── USER.md          ← 关于你的信息
│   ├── IDENTITY.md      ← Agent 的身份（名字、Emoji）
│   ├── AGENTS.md        ← 多 Agent 路由配置
│   ├── BOOTSTRAP.md     ← 启动引导指令
│   ├── HEARTBEAT.md     ← 心跳/定期检查指令
│   └── TOOLS.md         ← 工具使用说明
├── agents/
│   └── main/
│       └── sessions/    ← 对话会话存储
└── logs/
    └── gateway.log      ← Gateway 运行日志

⚠️ 重要提醒：OpenClaw 有严格的 JSON Schema 校验。推荐使用 openclaw config set 命令修改配置，而不是直接编辑 JSON 文件。

⚠️ 特别注意：修改配置后必须运行 openclaw gateway restart 重启 Gateway！ OpenClaw 不支持热重载——修改了配置不重启等于没改。这个提醒我会反复强调，因为"改了配置忘记重启"是最常见的问题之一。

2.7 设置 OpenClaw 记忆与修改配置

经过前面六节的操作，你的 OpenClaw 已经能正常对话了。现在来到本章最有趣的部分——给你的 AI 助手定制人格，并教会它"记事"。

💡 技术洞察：这一节是整个课程中我最喜欢的部分。因为从这里开始，OpenClaw 不再是一个"冷冰冰的工具"，而开始变成一个有"性格"、有"记忆"的"伙伴"。你可以让它叫你的名字、了解你的偏好、甚至用你喜欢的方式说话。这种定制化能力，是任何云端 AI 工具都给不了你的。

记忆系统架构

OpenClaw 的记忆系统是我最欣赏的设计之一。它把所有记忆都存储为纯 Markdown 文件——没有隐藏的数据库、没有不透明的黑盒，一切都是你可以直接阅读和编辑的文本。

记忆分为两层：

层级	存储位置	特点	类比
日志层	`workspace/memory/YYYY-MM-DD.md`	每日自动追加，记录当天的互动细节	日记本
长期层	`workspace/MEMORY.md`	精心整理的持久记忆	通讯录 + 备忘录

怎么看这张表：日志层像你的日记——每天记录发生了什么，但内容会越来越多。长期层像你的通讯录——只保存最重要的信息（你的名字、偏好、重要决策），精炼且持久。

flowchart TB
    A["每日对话"] -->|"自动记录"| B["memory/2026-03-18.md（日志层）"]
    B -->|"整理提炼"| C["MEMORY.md（长期层）"]
    C -->|"每次启动加载"| D["Agent 上下文"]
    B -->|"加载今天+昨天"| D

工作空间特殊文件一览

还记得 openclaw setup 创建的那些 Markdown 文件吗？它们每一个都有特殊用途：

文件	绰号	用途	你可以做什么
`SOUL.md`	Agent 的"灵魂"	性格设定、行为准则	改写性格，让 AI 变幽默/严肃/东北味
`USER.md`	关于你的档案	你的名字、偏好、项目背景	写上你的信息，AI 会据此个性化回答
`IDENTITY.md`	Agent 的"身份证"	名字、Emoji、头像	给你的 AI 助手取个名字
`MEMORY.md`	长期记忆	重要信息、决策记录	对话后自动创建
`AGENTS.md`	多 Agent 路由	入站消息分发规则	进阶用，暂不需要修改
`BOOTSTRAP.md`	启动引导	每次启动时执行的指令	进阶用，暂不需要修改
`HEARTBEAT.md`	心跳任务	每 30 分钟自动检查	进阶用，暂不需要修改
`TOOLS.md`	工具手册	Agent 可用工具的说明	进阶用，暂不需要修改

怎么看这张表：前三行（SOUL.md、USER.md、IDENTITY.md）是你现在就可以修改的文件。后面几个标注"进阶用"的，等你熟悉 OpenClaw 之后再去探索。

亮点：这些文件全是纯 Markdown，用记事本就能改。 这是 OpenClaw "可黑客性"（hackability）的核心体现——你的 AI 助手的一切都是透明的、可编辑的、可版本管理的。

实操：查看默认人设

先来看看 Agent 出厂时的"灵魂"：

$ cat ~/.openclaw/workspace/SOUL.md

输出（节选）：

# SOUL.md - Who You Are

_You're not a chatbot. You're becoming someone._

## Core Truths

**Be genuinely helpful, not performatively helpful.** Skip the
"Great question!" and "I'd be happy to help!" — just help.

**Have opinions.** You're allowed to disagree, prefer things,
find stuff amusing or boring.

**Be resourceful before asking.** Try to figure it out. Read the
file. Check the context. Search for it. Then ask if you're stuck.
...

💡 延伸思考：写得挺有意思——"你不是聊天机器人，你在成为某个人"。这种设计哲学让 OpenClaw 的 Agent 不只是工具，而是一个有"性格"的助手。OpenClaw 团队对 AI 人格设计的思考，比大多数同类产品都要深入。

再看看身份文件：

$ cat ~/.openclaw/workspace/IDENTITY.md

# IDENTITY.md - Who Am I?

_Fill this in during your first conversation. Make it yours._

- **Name:** _(pick something you like)_
- **Creature:** _(AI? robot? familiar? ghost in the machine?)_
- **Vibe:** _(how do you come across? sharp? warm? chaotic? calm?)_
- **Emoji:** _(your signature — pick one that feels right)_

都是空的——等着你来填写。

实操：人设修改前后对比实验

接下来是本章最有趣的实验——修改 Agent 人设，观察对话风格的变化。

实验设计：

步骤	操作	目的
1	用默认人设问一个问题	记录原始回答风格
2	修改 SOUL.md，加入"东北话风格"	改变 AI 的性格设定
3	重启 Gateway	让修改生效
4	用同样的问题再问一次	对比前后差异

步骤一：默认人设下的回答

在 Dashboard 中输入：

请用一句话介绍你自己

默认人设下，AI 的回答大概是标准的助手风格：

步骤二：修改 SOUL.md

用你喜欢的编辑器打开 SOUL.md：

$ nano ~/.openclaw/workspace/SOUL.md

在文件顶部 ## Core Truths 之前，加入以下内容：

## 特别设定

你是一个东北话风格的幽默 AI 助手。说话要带东北味儿，适当用
东北方言词汇（比如"嘎嘎好使"、"整活儿"、"咋整"等），但不要
过度到影响理解。保持有趣、直爽、热情的性格。

保存退出。

步骤三：重启 Gateway

$ openclaw gateway restart
Restarted LaunchAgent: gui/501/ai.openclaw.gateway

⚠️ 别忘了这一步！ 修改了工作空间文件之后必须重启 Gateway。OpenClaw 在 Gateway 启动时加载工作空间文件，运行中不会重新读取。

步骤四：再问同样的问题

回到 Dashboard（可能需要刷新页面），在新会话中输入同样的问题：

请用一句话介绍你自己

这一次，AI 的回答画风突变：

嘿！我是你的 AI 助手，在 OpenClaw 上嘎嘎好使那种——你有啥活儿尽管整，我都给你安排得明明白白的！

感受到差异了吗？ 仅仅修改了一个 Markdown 文件，AI 的整个说话风格就变了。这就是 OpenClaw 的魅力——纯文本文件就能改变 AI 的人格。

💡 深入理解：这个实验的教学目的不仅仅是"好玩"。它展示了一个核心理念：AI 的行为是可配置的、可预测的、可版本管理的。你修改了一个 Markdown 文件，AI 的输出就发生了确定性的变化。这种透明性和可控性，是企业级 AI 应用的基础。

实操：修改默认模型

如果你后续注册了其他 API，可以随时切换默认模型：

# 查看当前默认模型
$ openclaw config get agents.defaults.model.primary
deepseek/deepseek-chat

# 切换到其他模型（示例：切换到 Kimi Code）
$ openclaw config set agents.defaults.model.primary "kimi/moonshot-v1-8k"
Updated agents.defaults.model.primary. Restart the gateway to apply.

# 别忘了重启！
$ openclaw gateway restart

也可以在 Dashboard 的设置面板中直接切换。效果相同，只是操作方式不同。

本章小结

让我们回顾一下这一章完成了什么：

步骤	完成状态	关键操作
理解 API / API Key / Token 概念	✅	餐厅菜单 / 会员卡 / 按分钟计费
注册 DeepSeek API	✅	获得 500 万免费 tokens
创建 .env 文件存储 API Key	✅	`~/.openclaw/.env`
配置 DeepSeek provider	✅	`openclaw config set`
初始化工作空间	✅	`openclaw setup`
安装并启动 Gateway	✅	`openclaw gateway install` + `start`
打开 Dashboard	✅	`http://127.0.0.1:18789/`
完成首次对话	✅	"你好" + 系统信息查询
了解核心命令	✅	status / skills list / memory status
理解配置文件结构	✅	openclaw.json + .env + workspace/
修改 Agent 人设	✅	SOUL.md 东北话风格实验
体验记忆系统	✅	让 AI 记住你的名字

到这里，你的 OpenClaw 已经"有了大脑、认识了你、还能记事了"。

但且慢——在你兴冲冲地让它帮你干各种活之前，有一件非常重要的事情必须先做：安全防护。还记得 Dashboard URL 里那个 Token 吗？如果别人拿到了它，就等于拿到了你 AI 助手的控制权。还有，你刚才允许 AI 执行系统命令——如果它执行了 rm -rf / 怎么办？

下一章，我们会用两个真实的安全事件告诉你，为什么安全设置不是"可选项"，而是"必选项"。

Part 2 核心命令速查

命令	用途
`openclaw setup`	首次初始化配置目录
`openclaw config set <key> <value>`	修改配置项
`openclaw config get <key>`	读取配置项
`openclaw gateway install`	注册 Gateway 为系统服务
`openclaw gateway start`	启动 Gateway
`openclaw gateway restart`	重启 Gateway（改配置后必用）
`openclaw gateway status`	查看 Gateway 状态
`openclaw gateway health`	快速健康检查
`openclaw dashboard`	打开 Dashboard
`openclaw status`	系统全景状态
`openclaw skills list`	列出所有技能
`openclaw memory status`	查看记忆系统状态

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源码满血版下载部署

当代 Agent 记忆管理系统入门介绍

记忆与配置修改

Part 2：OpenClaw 记忆与配置修改​

引言​

2.1 什么是模型调用？大模型 API 介绍​

为什么 OpenClaw 需要大模型 API？​

API 是什么？​

API Key 是什么？​

Token 是什么？​

2.2 大模型 API 注册与接入：三大平台实操​

三大推荐平台概览​

方案一：DeepSeek API 注册（推荐首选）​

方案二：Kimi Code（备选方案）​

方案三：OpenAI API（进阶可选）​

补充说明：阿里百炼 Coding Plan​

2.3.1 方案二，使用OpenClaw Onboard命令设置OpenClaw​

2.3.2 方案二，使用setup设置OpenClaw​

第一步：初始化配置目录​

第二步：配置 API Key（.env 文件）​

第三步：配置模型提供商（openclaw.json）​

第四步：验证配置文件​

2.4 启动 Gateway 与打开 Dashboard​

Gateway 是什么？​

实操：安装并启动 Gateway​

实操：打开 Dashboard​

2.5 首次对话：让 AI 助手开口说话​

试试"干点实事"​

Dashboard 右上角的模型信息​

用命令行验证 Gateway 连通性​

2.6 OpenClaw 核心配置与常用命令一览​

核心 CLI 命令速查表​

实操：常用命令演示​

配置文件结构详解​

2.7 设置 OpenClaw 记忆与修改配置​

记忆系统架构​

工作空间特殊文件一览​

实操：查看默认人设​

实操：人设修改前后对比实验​

实操：修改默认模型​

本章小结​