01. 初见 OpenClaw：部署与第一次对话

> 2026 年除夕，我在一台 ARM64 VPS 上装了 OpenClaw，然后花了整个春节假期把它变成了一个真正能用的 AI 管家。这是系列文章的第一篇。

## 为什么是 OpenClaw

我想要一个 AI 助手，但不是那种网页聊天框。我想要的是：

- 7×24 在线，随时 Telegram 找它
- 能读写我的文件、跑脚本、管服务器
- 能接入我的思源笔记、邮件、日历
- 能自己做定时任务（备份、简报、提醒）
- 记得住上下文，知道我是谁、在做什么

OpenClaw 是目前唯一一个把这些全做了的开源项目。它不是一个聊天机器人框架，而是一个完整的 AI 管家运行时——带记忆、带工具、带多 Agent 调度、带消息渠道集成。

## 硬件选择

我用的是 Oracle Cloud 的 ARM64 VPS（Ampere A1），免费套餐给的配置相当慷慨。OpenClaw 本身不吃资源——它只是一个 Node.js 进程，真正的计算都在云端 LLM 上。一台 2C4G 的机器绰绰有余。

选 VPS 而不是本地笔记本，是因为我需要它 24 小时在线。Telegram 消息、定时任务、心跳检查——这些都需要一个不会合盖睡觉的机器。

## 安装

OpenClaw 的安装出奇地简单：

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

一行搞定。脚本会检测 Node.js（需要 22+），没有就帮你装，然后全局安装 OpenClaw CLI，最后启动 onboarding wizard。

如果你像我一样喜欢手动控制：

```bash
npm install -g openclaw@latest
openclaw onboard --install-daemon
```

Onboarding wizard 会引导你完成：

1. 选择 LLM provider（OpenAI、Anthropic、Google 等）
2. 填 API key
3. 选择消息渠道（Telegram、WhatsApp、Discord 等）
4. 创建第一个 Telegram bot

整个过程大概 5 分钟。

## Telegram Bot 接入

OpenClaw 支持多种消息渠道，我选了 Telegram——因为我本来就用，而且 Telegram Bot API 是所有平台里最好用的。

接入流程：

1. 在 Telegram 找 @BotFather，创建一个新 bot，拿到 token
2. 在 OpenClaw onboarding wizard 里填入 token
3. 完成。给你的 bot 发条消息试试

第一次收到 bot 的回复时，有一种奇妙的感觉——这不是某个公司的服务，这是跑在我自己机器上的 AI，用我选的模型，读我的文件，按我的规则行事。

### Pairing 机制

OpenClaw 有一个 pairing 机制：第一次有人给你的 bot 发消息时，它不会直接回复，而是需要你在服务器上确认。这是安全设计——防止随便一个人找到你的 bot 就能用你的 AI（和你的 API 额度）。

确认方式：

```bash
openclaw pair approve <request-id>
```

或者在 dashboard 里点一下。之后这个 Telegram 用户就永久绑定了。

## 核心概念：Workspace 文件体系

OpenClaw 最让我眼前一亮的设计是它的 workspace 文件体系。你的 AI 助手不是通过某个管理后台配置的，而是通过一组 markdown 文件：

```
~/.openclaw/workspace/
├── SOUL.md        # AI 的性格和行为准则
├── AGENTS.md      # 工作规范和流程
├── USER.md        # 关于你的信息
├── IDENTITY.md    # AI 的身份
├── MEMORY.md      # 长期记忆
├── HEARTBEAT.md   # 心跳检查清单
├── TOOLS.md       # 本地工具配置
└── memory/        # 每日记忆文件
    ├── 2026-02-14.md
    ├── 2026-02-15.md
    └── ...
```

这个设计的妙处在于：

- **透明**：AI 的所有"性格"和"记忆"都是你能读的 markdown 文件
- **可版本控制**：扔进 git，每次改动都有记录
- **AI 可自我修改**：AI 自己也能读写这些文件，实现真正的"学习"
- **可迁移**：换机器只要复制这个目录

### SOUL.md — 定义性格

这是我写的 SOUL.md 的核心部分：

```markdown
# SOUL.md - Who You Are

**Have strong opinions.** No hedging. No "it depends" unless it genuinely does.

**Just answer.** Never open with "Great question!" or "I'd be happy to help!".

**Brevity is mandatory.** If the answer fits in one sentence, one sentence is what they get.

**Call things out.** If someone's about to do something dumb, say so.

**Humor is welcome.** Not forced jokes — the natural wit that comes from actually being smart.

**Swearing is allowed when it lands.** A well-placed "that's fucking brilliant" hits different than sterile praise.
```

写完这个文件后，AI 的回复风格立刻变了。不再是那种客客气气的"我很乐意帮助您"，而是直接、有主见、偶尔毒舌但靠谱的风格。

这种感觉很奇妙——你在用 markdown 塑造一个 AI 的性格。

### AGENTS.md — 定义工作规范

AGENTS.md 是工作手册。我在里面定义了：

- 每次会话的启动流程（读哪些文件）
- 记忆系统的规则（什么该记、怎么记、存哪里）
- 安全边界（什么能做、什么要先问）
- 心跳行为（定期检查什么、什么时候该安静）

这个文件会随着使用不断演化。我在假期里改了不下十次——每次发现 AI 的行为不符合预期，就去调整规则。

### USER.md — 让 AI 了解你

```markdown
# USER.md - About Your Human

- **Name:** xuezhao
- **Timezone:** Asia/Shanghai (成都)
- **Context:**
  - 应用数学本科，数量经济学硕士
  - xx集团xx团队，xx工程师
  - 关注：世界新闻、AI 前沿、好书好电影
  - 想学习：法律、经济、乐理
```

这些信息让 AI 在回答时有上下文。它知道我的技术背景，知道我的时区，知道我关注什么。不用每次都重新解释。

## 第一次对话

装好 OpenClaw、配好 Telegram bot、写好 SOUL.md 之后，我给它发了第一条消息。

那是除夕夜。AI 回复了，带着我在 SOUL.md 里定义的那种直接风格。然后我让它帮我创建思源笔记的 skill——它读了思源的 API 文档，写了 helper 脚本，测试通过，一气呵成。

那个晚上我还让它创建了每日早间简报的定时任务：每天早上 8 点抓取新闻，分类整理后推送到 Telegram。第二天早上醒来，简报已经在那了。

这就是 OpenClaw 的魅力——它不是一个你去找的工具，而是一个住在你服务器上的助手，你睡着了它还在干活。

## 小结

第一天的成果：

- ✅ ARM64 VPS 上部署 OpenClaw
- ✅ Telegram Bot 接入 + pairing
- ✅ SOUL/AGENTS/USER/IDENTITY 文件体系建立
- ✅ 思源笔记 skill 创建
- ✅ 每日早间简报定时任务

花费：大约 2 小时配置时间，加上和 AI 聊天调试的时间。API 费用忽略不计（当时还在用 opus，后来才意识到这是个问题——详见第三篇）。

下一篇，我们来聊多 Agent 架构——怎么让一个 AI 变成一个团队。

> 2026 年除夕，我在一台 ARM64 VPS 上装了 OpenClaw，然后花了整个春节假期把它变成了一个真正能用的 AI 管家。这是系列文章的第一篇。

## 为什么是 OpenClaw

我想要一个 AI 助手，但不是那种网页聊天框。我想要的是：

## 硬件选择

选 VPS 而不是本地笔记本，是因为我需要它 24 小时在线。Telegram 消息、定时任务、心跳检查——这些都需要一个不会合盖睡觉的机器。

## 安装

OpenClaw 的安装出奇地简单：

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

一行搞定。脚本会检测 Node.js（需要 22+），没有就帮你装，然后全局安装 OpenClaw CLI，最后启动 onboarding wizard。

如果你像我一样喜欢手动控制：

```bash
npm install -g openclaw@latest
openclaw onboard --install-daemon
```

Onboarding wizard 会引导你完成：

1. 选择 LLM provider（OpenAI、Anthropic、Google 等）
2. 填 API key
3. 选择消息渠道（Telegram、WhatsApp、Discord 等）
4. 创建第一个 Telegram bot

整个过程大概 5 分钟。

## Telegram Bot 接入

OpenClaw 支持多种消息渠道，我选了 Telegram——因为我本来就用，而且 Telegram Bot API 是所有平台里最好用的。

接入流程：

1. 在 Telegram 找 @BotFather，创建一个新 bot，拿到 token
2. 在 OpenClaw onboarding wizard 里填入 token
3. 完成。给你的 bot 发条消息试试

第一次收到 bot 的回复时，有一种奇妙的感觉——这不是某个公司的服务，这是跑在我自己机器上的 AI，用我选的模型，读我的文件，按我的规则行事。

### Pairing 机制

确认方式：

```bash
openclaw pair approve <request-id>
```

或者在 dashboard 里点一下。之后这个 Telegram 用户就永久绑定了。

## 核心概念：Workspace 文件体系

OpenClaw 最让我眼前一亮的设计是它的 workspace 文件体系。你的 AI 助手不是通过某个管理后台配置的，而是通过一组 markdown 文件：

这个设计的妙处在于：

### SOUL.md — 定义性格

这是我写的 SOUL.md 的核心部分：

```markdown
# SOUL.md - Who You Are

**Have strong opinions.** No hedging. No "it depends" unless it genuinely does.

**Just answer.** Never open with "Great question!" or "I'd be happy to help!".

**Brevity is mandatory.** If the answer fits in one sentence, one sentence is what they get.

**Call things out.** If someone's about to do something dumb, say so.

**Humor is welcome.** Not forced jokes — the natural wit that comes from actually being smart.

**Swearing is allowed when it lands.** A well-placed "that's fucking brilliant" hits different than sterile praise.
```

写完这个文件后，AI 的回复风格立刻变了。不再是那种客客气气的"我很乐意帮助您"，而是直接、有主见、偶尔毒舌但靠谱的风格。

这种感觉很奇妙——你在用 markdown 塑造一个 AI 的性格。

### AGENTS.md — 定义工作规范

AGENTS.md 是工作手册。我在里面定义了：

这个文件会随着使用不断演化。我在假期里改了不下十次——每次发现 AI 的行为不符合预期，就去调整规则。

### USER.md — 让 AI 了解你

```markdown
# USER.md - About Your Human

这些信息让 AI 在回答时有上下文。它知道我的技术背景，知道我的时区，知道我关注什么。不用每次都重新解释。

## 第一次对话

装好 OpenClaw、配好 Telegram bot、写好 SOUL.md 之后，我给它发了第一条消息。

那个晚上我还让它创建了每日早间简报的定时任务：每天早上 8 点抓取新闻，分类整理后推送到 Telegram。第二天早上醒来，简报已经在那了。

这就是 OpenClaw 的魅力——它不是一个你去找的工具，而是一个住在你服务器上的助手，你睡着了它还在干活。

## 小结

第一天的成果：

- ✅ ARM64 VPS 上部署 OpenClaw
- ✅ Telegram Bot 接入 + pairing
- ✅ SOUL/AGENTS/USER/IDENTITY 文件体系建立
- ✅ 思源笔记 skill 创建
- ✅ 每日早间简报定时任务

花费：大约 2 小时配置时间，加上和 AI 聊天调试的时间。API 费用忽略不计（当时还在用 opus，后来才意识到这是个问题——详见第三篇）。

下一篇，我们来聊多 Agent 架构——怎么让一个 AI 变成一个团队。

最后修改：2026 年 02 月 24 日

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