快速入门与配置

CLI 初始化项目

安装完成 OpenClaw 后，使用 CLI 工具初始化一个新项目是最快捷的起步方式。在终端中执行以下命令：

openclaw init my-chatbot

该命令会在当前目录下创建 my-chatbot 文件夹，并自动生成项目骨架代码和默认配置文件。初始化过程中，CLI 会以交互方式询问以下信息：

1. 项目名称：默认使用输入的目录名
2. 使用的 AI 模型：可选择 Anthropic Claude 或 OpenAI GPT
3. 默认平台：可选择 Telegram、Discord 或使用内置 Web Chat
4. 包管理器：支持 npm、yarn 和 pnpm

回答完这些问题后，项目即创建完成。

项目结构说明

初始化后的项目结构如下：

my-chatbot/
├── openclaw.config.ts      # 主配置文件，配置模型、机器人、插件等
├── bots/                     # 机器人实例目录
│   └── my-bot.ts             # 示例机器人逻辑文件
├── plugins/                  # 自定义插件目录
│   └── hello-world.ts        # 示例插件文件
├── prompts/                  # 提示词模板目录
│   └── system.md             # 系统提示词模板
├── data/                     # 运行时数据目录（会话、日志等）
├── .env                      # 环境变量文件（API Key 等敏感信息）
├── package.json              # 项目依赖配置
├── tsconfig.json             # TypeScript 配置
└── README.md                 # 项目说明文档

各文件/目录的作用如下：

主配置文件详解

openclaw.config.ts 是 OpenClaw 项目的核心配置文件，几乎所有行为都在这里定义。以下是一个完整的配置示例：

import { defineConfig } from 'openclaw';

export default defineConfig({
  // AI 模型配置
  model: {
    provider: 'anthropic',
    model: 'claude-sonnet-4-20250514',
    apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
    maxTokens: 4096,
    temperature: 0.7,
  },

  // 机器人实例列表
  bots: [
    {
      name: 'my-assistant',
      platform: 'telegram',
      token: process.env.TELEGRAM_BOT_TOKEN,
      systemPrompt: '你是一个友好的 AI 助手，用中文回答用户的问题。',
      allowGroups: true,
      adminIds: ['123456789'],
    },
  ],

  // 插件配置
  plugins: [
    {
      name: 'logger',
      package: '@openclaw/plugin-logger',
      options: { level: 'info' },
    },
  ],

  // 会话管理
  session: {
    strategy: 'memory',     // 可选: memory | redis | database
    ttl: 1800,              // 会话超时时间（秒）
    maxContext: 20,         // 最大上下文轮数
  },
});

配置项说明：

• model.provider：大模型提供商，目前支持 anthropic 和 openai
• model.model：具体模型名称，如 claude-sonnet-4-20250514、gpt-4o
• model.maxTokens：每次生成的最大 token 数
• bots[].platform：机器人部署的平台，支持 telegram、discord、wecom、lark、dingtalk、slack
• bots[].systemPrompt：系统提示词，定义机器人的角色和行为风格
• session.strategy：会话存储策略，memory 适合开发，redis 适合生产

配置你的第一个机器人

以下示例配置了一个基于 Claude 模型的 Telegram 客服机器人：

import { defineConfig } from 'openclaw';

export default defineConfig({
  model: {
    provider: 'anthropic',
    model: 'claude-sonnet-4-20250514',
    apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
  },
  bots: [
    {
      name: 'customer-service',
      platform: 'telegram',
      token: process.env.TELEGRAM_BOT_TOKEN,
      systemPrompt: `你是一家电商公司的客服代表。
你的职责是：解答用户咨询、处理订单问题、提供退换货指导。
请始终保持礼貌和专业，使用中文回复。`,
      temperature: 0.5,
    },
  ],
});

配置完成后，在项目根目录创建 .env 文件填入真实的 API Key：

ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxxxxxxxxx
TELEGRAM_BOT_TOKEN=7234567890:AAHxxxxxxxxxxxx

启动开发模式

一切准备就绪后，运行以下命令启动开发服务器：

openclaw dev

启动成功后，终端会显示类似以下输出：

[OpenClaw] Development server starting...
[OpenClaw] Model: claude-sonnet-4-20250514 (anthropic)
[OpenClaw] Platform: telegram | Bot: customer-service
[OpenClaw] Web Chat: http://localhost:3000
[OpenClaw] Press Ctrl+C to stop

Web Chat 界面测试

OpenClaw 内置了 Web Chat 界面，方便在开发阶段快速测试。打开浏览器访问 http://localhost:3000，即可看到一个简洁的聊天界面。你可以直接在界面上输入消息，观察机器人的回复效果。Web Chat 模式无需配置任何外部平台，是最快捷的测试方式。

在下一章中，我们将深入了解 OpenClaw 的系统架构和核心概念，帮助你从原理层面理解框架的工作方式。