这可能是最简单本地部署Openclaw的方案
这可能是最简单本地部署Openclaw的方案
1 分钟本地部署 + 3 分钟连接飞书 + 50 skills + 安全权限划分。智谱的 AutoClaw 让 500 块上门安装本地 Openclaw 的行当，彻底凉了。
✍️ 作者: 大刘
📝 编辑: 大刘
🎨 排版: 大刘
我这个月花了整整一周，写了篇 2万字的 OpenClaw 部署教程。
发出去之后，评论区画风是这样的："太难了，有没有傻瓜式安装的？"
说实话，我当时看到的时候，心态是崩的。但转念一想，确实，对大多数人来说，光是"打开终端"这四个字，就已经劝退了。不是教程写得不好，是门槛本身就不该存在。
后来，网上催生了门生意，有人开价 500 块上门装虾，这事吧，有点荒唐——装个开源免费的软件，比装空调还贵。但说合理也合理：你得会 Linux 命令行，得装 Node.js 22+，得配 API Key，得开端口，得搞 Webhook 回调……OpenClaw 硬件要求低得离谱，单核 CPU、1GB 内存就能跑，但安装配置的门槛才是真正的拦路虎。一个开源产品最先赚到钱的人，不是开发者，是安装工。
不过今天，这事儿凉了。
智谱出了个叫 AutoClaw 的东西，中文名叫"澳龙"。一键安装，免费，本地部署。跟装微信一样简单。
我花了 3 分钟装好，然后花了半天折腾出了一堆有意思的玩法。**
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负责任的说，这可能是我觉得在当下，最傻瓜、最简单、最一键、也最安全的本地部署龙虾的方式，注意，是本地部署，不是云端。
说说安装过程
打开官网：https://autoglm.zhipuai.cn/autoclaw。打开下载页面，选 Mac 版（Windows 也有），下载一个安装包。双击，安装，打开。好了，你的电脑上已经有一个本地部署的虾了，结束，就这么简单啊，500 省了。
第一次打开的时候，它会让你选一个模型。默认就是 Pony-Alpha-2——智谱专门为 Agent 场景调的模型（我自己用下来下来反应非常快，几乎5秒就回），后面细说。选完，直接开始对话。界面很干净，左边是对话列表，右边是对话窗口，底部是输入框。没什么学习成本，会用微信就会用这个。
而且，可以直接自己构建不同的 Agent 分身，分开使用，各司其职。
内置了免费额度，连 API Key 都不用自己填。你要是问我"那收费吗"——软件本身免费，内置的模型额度用完了，要么充值继续用智谱的，要么切到别家的模型用自己的 Key。但刚上手试玩，免费额度完全够了。
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模型这块多说两句。
AutoClaw 不绑定任何一家模型。内置的 Pony-Alpha-2 是默认推荐，但你也可以切到 DeepSeek、Kimi、MiniMax，随便换。这点跟 KimiClaw 不一样——KimiClaw 是绑死在 Kimi 生态里的，你想用别的模型？不好意思，没这个选项。
50+ 预制 Skills 也是开箱即用，不需要自己去 ClawHub 上一个个淘、一个个配。虽然 ClawHub 上已经有 13,000 多个 Skills 了，但对新手来说，"太多"和"没有"是一样的——你不知道该装哪个。AutoClaw 帮你选好了一批最常用的。
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还有个飞书接入，值得单独说。（我还是把他起名“小牛虾🦞”）。
用过 KimiClaw 飞书版的朋友可能知道那套流程：去飞书开放平台创建应用、配权限、填 AppID 和 Secret、订阅事件回调……话不多说，光看教程就得半小时，实际操作可能一两个小时。
AutoClaw 的飞书接入是怎么做的呢？点一下"连接飞书"，扫个码，授权，完事。自动的。看起来是用上了 Browser-Agent 能力（这个也是 AutoClaw 特有的），直接操作浏览器帮你解决所有事情。看看这是我连飞书的过程：
这意味着什么呢？意味着从安装好AutoClaw，1 分钟你就可以在飞书里直接给虾发消息，让它帮你干活。
OK，我的小牛虾🦞准备就绪了。不过还是基础版本，再看看 Autoclaw 中的 Skills，50+ 预制 Skills 也是开箱即用，不需要自己去 ClawHub 上一个个淘、一个个配。虽然 ClawHub 上已经有 13,000 多个 Skills 了，但对新手来说，"太多"和"没有"是一样的——你不知道该装哪个。AutoClaw 帮你选好了一批最常用的。我这里也按照自己过往的使用习惯整理了下，全是内置的。
分类数量代表 Skills办公协作与文档4飞书文档读写、飞书云盘、HTML 演示文稿内容写作与自媒体14文案写作、社媒排期、SEO 内容、视频剪辑AI 引擎与自动化4自我迭代 Agent、Obsidian 知识图谱、工作流编排编程与开发运维4编程 Agent、自动化测试、Agent 开发咨询监控与智能分发4Newsletter 摘要、RSS 精选、市场调研金融投研与量化2回测策略、A 股分时图分析学术研究2AMiner 论文检索、学术论文写作安全防御3主机审计、密码管理、Skill 安全扫描营销增长1SEO 全站体检
还有个很重要的地方，是我觉得Autoclaw做得很好的地方，就是大家总担心本地部署会不安全，它里面提供了一个功能：限制文件访问范围。啥意思，就是它自动的帮你划分了，哪里能碰，哪里不能碰，安全问题迎刃而解。
如果说原版 OpenClaw 是一座需要你自己搭脚手架才能爬的山，AutoClaw 就是给这座山装了缆车。风景一样，但你不用先学攀岩了。
而且关键的是——不降智。AutoClaw 跑的就是完整版 OpenClaw，不是什么阉割版、精简版。同样的 Skills，同样的能力，只是把安装过程给你省了。
接下来是最有意思的部分——我开始“养”这只🦞了。第四个案例真的是王炸级别，可以玩出花的。
案例 1：晨间简报 + 竞品监控
定位：日常实用型，展示定时任务能力。
我给虾下了这么一条指令：
"每天早上 8 点，帮我整理 AI 行业、消费电子、出海三个方向的新闻简报，发到飞书，整理成文档。另外，每天下午 3 点，去看看 APPLE 的官网有没有更新产品，有的话截图发我。"
设置过程不到一分钟。虾确认了几个细节，然后说搞定了。
我当时半信半疑。定时任务这种东西，以前我用 Crontab + Python 脚本搞过，光调通就花了一晚上。
早上 8 点 03 分，飞书弹了消息。三个板块，每个板块 5-7 条新闻，带摘要和原文链接。格式清晰，重点加粗，甚至还标注了"热度"和"与你相关度"。下午 3 点，竞品监控也来了——截了张图，附了段文字说明"首页新增了一个产品入口，疑似新功能灰度中"。
我看到，我的电脑真自动打开网页，开始浏览并记录了，绝了。这就是 Browser-Agent 的能力吗，服气。
然后就给出我他的发现。小牛虾，牛啊！
确实好用。
虾帮你铺开了信息面，但哪条值得深挖，你得自己判断。 它是个靠谱的信息搬运工，还是一个编辑。
话说回来，以前每天自己刷半小时新闻，现在 3 分钟扫一遍简报就够了。省下的时间是真的。
案例 2：让虾帮我运营小红书
这真的是我觉得对我而言最有用的部分。作为公众号博主，小红书是必须同步运营的平台。但说实话，每天想选题、写文案、做封面图，太耗精力了。公众号的文章动辄五六千字，小红书要的是完全不同的表达方式——短、碎、有 emoji、口语化。每次都得切换一下大脑的工作模式。
所以我给虾布置了一套组合拳：
第一步："去小红书搜 AI 工具相关的热门笔记，分析最近什么选题火，给我 5 个选题建议。"
第二步："用第 3 个选题，帮我写一篇小红书图文，要求口语化、有 emoji、800 字以内。"
第三步："根据这篇文案，帮我生成一张小红书封面图。"
虾自己把几个 Skill 串起来了——搜索 Skill 找热点、写作 Skill 出文案、图片 Skill 做封面。整个流程不需要我手动切换工具。
文案质量出乎意料。选题踩中了热点，语气也确实像小红书的风格，不像公众号那样端着。但需要自己改几句——有些表达太"AI味"了，缺少个人辨识度。你能看出来是机器写的，缺了点"人味"。
封面图嘛……
翻车了。 整体有点空，审美上只能打 6 分。发小红书的话，得自己用 Canva 再优化一下。
但你换个角度想：选题分析 + 文案初稿 + 封面草图，以前我得花 两个小时。现在虾帮我把 80% 的体力活干了，剩下 20% 的审美和灵魂我自己加。这个效率提升是实打实的。
案例 3：沙发建站——追剧的时候，虾把个人网站搭好了
定位：创意惊艳型，展示异步生产力 + 代码执行能力。
这个案例是今天最让我觉得"有点未来感"的。
我一直想重新搞一下个人网站。之前用的是 WordPress，模板老旧，加载速度慢，每次想改点什么都得开电脑、连服务器、折腾半天。结果就一直拖着，拖了大半年。
今天上午起床，窝在床上休息。突然想起来这事，顺手在飞书上给虾发了条消息：
"帮我把飞书里的文章导出来，搭一个个人博客。风格要简约、蓝色系风格模式。" 还加了一点我常用的 css。
发完继续看剧。
二十分钟后，飞书弹消息：任务完成。
我点开一看——网站真的跑起来了。6 篇文章 迁移过来了，蓝色系风格有了，**
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SEO meta 标签都填了。
说实话，我当时的感觉很奇妙。就好像你出门前随口跟室友说了句"帮我把快递拆了"，回来发现快递不仅拆了，还分好类摆到了该放的地方。
你不需要坐在电脑前才能"工作"。你在追剧，虾在写代码。你回过神来，活干完了。这叫异步生产力。
我觉得这个方向才是 Agent 真正让人兴奋的地方——不是你坐在电脑前一问一答地"聊天"，而是你把任务丢给它，该干嘛干嘛去，活完了它来找你。
以前说"AI 提效"，你脑海里的画面是什么？是一个人坐在电脑前，对着聊天窗口反复提问。本质上还是人在围着工具转。
AutoClaw + 飞书的组合让我看到了另一种可能：工具围着人转。你在通勤地铁上发条消息，虾在你的电脑上干活。你在开会，虾在后台跑数据。你睡觉了，虾帮你排好了明天的日程。
这才像话。
案例 4：浏览器自动化——虾替我操控浏览器
这个真的是王炸压轴级，AutoGLM-Browser-Agent + Pony-Alpha-2。
前面三个案例，虾干的活都是"在后台跑"的——你看不到它怎么干，只看到结果。
这个案例不一样。
AutoClaw 集成了智谱的 AutoGLM-Browser-Agent——虾能帮你操控浏览器。打开网页、输入关键词、滑动页面、点击按钮、提取数据，你能看到它在干，就像有人远程控制了你的浏览器。
我给了它一个任务：
"帮我去京东、拼多多搜 AirPods Pro 3，把价格、评分、销量汇总成表格发我。顺便看看哪家有优惠券。"
然后我就坐在那儿看。真打开各个网站开始“看”了。
虾自动打开了浏览器，先去京东——输入搜索词、点击搜索、翻了两页商品列表、把价格和评分记下来。然后切到拼多多——同样的操作。整个过程行云流水，光看这个画面就够科幻的。你就坐那儿看着鼠标自己在屏幕上移动、自己在搜索框里打字——有种看恐怖片的既视感，但方向相反，是惊喜。
两个平台的数据拿到了，汇总成了一张整齐的对比表格——商品名、价格、店铺评分、月销量、有无优惠券，一目了然。关键是，送不送充电线都给我说了！
但这里有个关键发现。
一开始我用的是默认模型跑这个任务，中间卡了一次——虾在拼多多搜索结果页面"迷路"了，不知道该点哪个元素，停了十几秒才继续。
我切到 Pony-Alpha-2 重新跑了一遍。
明显更流畅。 工具调用更稳，中间不会"愣住"。以前用默认模型跑到一半会停下来想一下下一步干嘛，Pony-Alpha-2 像是提前规划好了路线，一路推到底。
但翻车也来了。 我后来又试了淘宝——打开页面，弹出登录框。虾卡住了。涉及账号登录态的操作，目前还搞不定。验证码、反爬机制也是一样。这不是 AutoClaw 的问题，是所有浏览器自动化方案的通病。
现阶段浏览器自动化做不到"完全放手"。但那些反复打开网页、复制粘贴的体力活，它能帮你扛掉一大半。
这个方向，我觉得是 Agent 最有想象力的地方——不是聊天，是真的帮你干活。
聊聊 Pony-Alpha-2
既然提到了，单独拎出来说说这个模型。
还记得 2 月初 OpenRouter 上那个匿名模型吗？突然冒出来一匹黑马，代号 Pony Alpha，盲测表现惊人，在代码和 Agent 任务上把一众大厂模型按在地上摩擦。全网都在猜是谁家的。
后来证实了——智谱 GLM-5。
Pony-Alpha-2 是它的进化版，专门为 Agent 场景做了深度优化。不是换个名重新发布，是真改了东西的。这个是专门为龙虾跑的一个模型，很厉害，是市面上几乎最好的选择，目前就在这个客户端能用到。
用了一天下来，三个感受：
第一，工具调用稳。 多步骤任务不掉链子。让它连续调用搜索、文件读写、代码执行、浏览器操控，中间不会突然"忘了"自己在干嘛。
第二，响应快。 体感比用其他模型快一截，尤其是在多轮对话、多工具调用的场景下，等待时间明显短。
第三，任务规划能力强。 你给它一个模糊的目标，它会自己拆步骤、自己推进。不需要你一步步喂指令。
别的模型像实习生——你得盯着它一步步做。Pony-Alpha-2 像老员工——告诉它目标，它自己知道怎么干。
当然，这是在 Agent 场景下的感受。写文章、闲聊这些，各家模型差距没那么大。但一旦涉及到多步骤、多工具的自动化任务，模型底座的差距就出来了。
举个具体的：我让虾帮我整理一个行业报告，需要先搜索资料，再提取关键数据，然后生成图表，最后排版成 PDF。用别的模型跑到第三步卡了，问我"你想要什么格式的图表？"——兄弟，你就不能自己判断吗？换 Pony-Alpha-2，一路推到底，中间没问过我一个问题。
这就是"会干活"和"会聊天"的区别。
和云端方案比起来呢？
不做正经横评了，说说体感。
对比一些云端的方案，但有三点让我更倾向 AutoClaw：
第一，模型不绑定。 AutoClaw 随便切模型——今天用 Pony-Alpha-2，明天觉得 DeepSeek 便宜换 DeepSeek，后天 MiniMax 出了新模型换 MiniMax。选择权在你手上。
第二，数据在本地。 我的飞书数据、客户信息、个人笔记——不出我的电脑。用云端方案的时候，你的数据多多少少要过别人的服务器。介不介意因人而异，但至少 AutoClaw 给了你一个"不过"的选项。
第三，免费。 软件免费装，内置模型有免费额度。花不花钱、花多少钱，你自己定。
当然，云端方案也有云端的好处——不占你电脑资源，不用担心本地环境问题，团队协作更方便。
各有取舍，看你在意什么。我个人更在意自由度和数据安全，所以选 AutoClaw。你要是在意省事、不想管本地环境，云端方案也完全OK。
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三个月前，OpenClaw 还是极客的玩具。
一个月前，装一只虾要 500 块。
今天，3 分钟，免费。
OpenClaw 的 GitHub Star 已经突破 28.7 万，超过了 React，成了 GitHub 上 Star 最多的软件项目。不到半年时间，从一个极客圈的玩具，变成了全球开发者票选的"最想用的工具"。
但"最想用"和"人人能用"之间，差着一条鸿沟。
这条鸿沟叫安装门槛。
AutoClaw 做的事情，本质上就是把这条鸿沟填平了。
不是降低门槛——是消灭门槛。
Agent 时代的入场券，终于不用排队买了。
以前，你用不用龙虾，取决于你懂不懂命令行。现在，取决于你想不想用。光是这一步变化，就值得所有人关注。
你的虾，会长成什么样？
我挺好奇的。
你的虾在干什么？话不多说，我得把我的小牛虾🦞，改个名字，就叫牛马虾🦞吧～
大家评论去给点想法，我来评论这个想法能不能用虾🦞自动化出来～
以上，既然看到这里了，
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