OpenClaw 二次开发完全指南

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OpenClaw开源AI网关系统开发指南，手把手教你打造个性化智能助手。

核心内容：
1. OpenClaw微核架构解析与技术栈详解
2. 从零搭建开发环境的完整流程
3. 自定义Skill开发的规范与实践

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

一、项目架构概览

1.1 核心定位

OpenClaw是一个开源、自托管的个人AI Agent网关系统，采用"微核+插件+网关"（Microkernel + Plugins + Gateway）架构设计，支持通过WhatsApp、Telegram、飞书等渠道与用户交互，并具备本地文件操作、系统命令执行等能力。

1.2 技术栈

1.3 系统架构图

1.4 数据流向图

二、开发环境搭建

2.1 环境要求

# 系统要求
- Node.js: ≥ 22.0.0
- OS: macOS / Linux (Windows需WSL2)
- RAM: ≥ 8GB (推荐16GB用于本地模型)
- 存储: ≥ 10GB 可用空间

# 可选依赖
- Ollama (本地模型支持)
- Docker (容器化部署)
- Git LFS (大文件管理)

2.2 源码获取与安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw

# 安装依赖
npminstall

# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，配置API Keys

2.3 项目结构

三、核心扩展点：Skill开发

Skill是OpenClaw的能力扩展单元，采用**MCP (Model Context Protocol)**协议或原生JSON定义。

3.1 Skill目录结构

3.2 Skill发现与加载流程

3.3 Skill选择算法流程

3.4 SKILL.md规范详解

---
emoji: 🛠️                       # Skill图标
requires:# 依赖声明
bins:# 二进制依赖
-"python3"
-"ffmpeg"
env:# 环境变量
-"MY_API_KEY"
config:# 配置文件字段
-"api_endpoint"
skills:# 前置Skill依赖
-"file-system"
---

# Skill名称

## 描述 (Description)
用自然语言描述此Skill的功能、适用场景和限制。这部分会被向量化用于Skill检索。

## 工具定义 (Tools)

### tool_name_1
**描述**: 工具的具体功能说明

**参数**:
-`param1` (string, required): 参数说明
-`param2` (number, optional): 参数说明，默认值: 10

**返回**:
-`success` (boolean): 执行状态
-`data` (object): 返回数据

**示例**:
\`\`\`json
{
  "param1": "示例值",
  "param2": 42
}
\`\`\`

### tool_name_2
...

## 使用说明 (Instructions)
1. 何时使用此Skill
2. 执行流程建议
3. 错误处理策略
4. 与其他Skill的配合

## 示例对话 (Examples)

**用户**: "帮我执行X操作"

**Agent思考**: 
> 用户需要X，我应该使用tool_name_1，参数为...

**函数调用**: 
\`\`\`
tool_name_1({"param1": "value"})
\`\`\`

**系统返回**: 
\`\`\`json
{"success": true, "data": {...}}
\`\`\`

**Agent回复**: "已成功完成X..."

## 失败处理 (Failure Handling)
- 错误码A: 处理策略
- 错误码B: 处理策略

## 权限要求 (Permissions)
-`files.read`: 读取本地文件
-`files.write`: 写入本地文件
-`shell.execute`: 执行系统命令
-`http.request`: 发起HTTP请求

3.5 实现脚本编写

JavaScript实现示例 (implementation.js)：

const{ execSync }=require('child_process');
const fs =require('fs');
const path =require('path');

module.exports ={
// 主入口：Agent运行时调用
asyncexecute_tool(tool_name, args, context){
const{ workspace, logger, config }= context;

switch(tool_name){
case'process_data':
returnawaitthis.processData(args, config);
case'generate_report':
returnawaitthis.generateReport(args, workspace);
default:
thrownewError(`未知工具: ${tool_name}`);
}
},

asyncprocessData(args){
const{ input_file, output_format ='json'}= args;

try{
// 验证文件存在
if(!fs.existsSync(input_file)){
return{
success:false,
error:`文件不存在: ${input_file}`
};
}

// 执行处理逻辑
const rawData = fs.readFileSync(input_file,'utf8');
const processed =this.transform(rawData);

return{
success:true,
output: processed,
format: output_format
};
}catch(error){
return{
success:false,
error: error.message
};
}
},

transform(data){
// 具体业务逻辑
return data.toUpperCase();
}
};

Python实现示例 (implementation.py)：

import json
import os
from typing import Dict, Any

classSkillHandler:
def__init__(self, config: Dict, workspace:str):
        self.config = config
        self.workspace = workspace

defexecute_tool(self, tool_name:str, args: Dict)-> Dict[str, Any]:
if tool_name =="analyze_csv":
return self.analyze_csv(args["file_path"])
elif tool_name =="generate_chart":
return self.generate_chart(args["data"], args["chart_type"])
else:
raise ValueError(f"Unknown tool: {tool_name}")

defanalyze_csv(self, file_path:str):
import pandas as pd
try:
            df = pd.read_csv(file_path)
return{
"success":True,
"summary":{
"rows":len(df),
"columns":list(df.columns),
"stats": df.describe().to_dict()
}
}
except Exception as e:
return{"success":False,"error":str(e)}

四、渠道扩展：自定义Adapter开发

如需接入企业微信、钉钉等国内平台，需开发自定义Channel Adapter。

4.1 Adapter架构关系

4.2 微信Adapter示例

// src/adapters/wechat-adapter/adapter.ts
import { GatewayAdapter, Message, Channel } from '@openclaw/gateway';
import { Wechaty } from 'wechaty';

export class WechatAdapter extends GatewayAdapter {
  private bot: Wechaty;

  async initialize(config: AdapterConfig): Promise {
    this.bot = new Wechaty({ name: 'openclaw-wechat' });

    // 监听消息
    this.bot.on('message', async (msg) => {
      if (msg.self()) return;

      const message: Message = {
        id: msg.id,
        text: msg.text(),
        sender: {
          id: msg.talker().id,
          name: msg.talker().name()
        },
        channel: {
          platform: 'wechat',
          id: msg.room()?.id || msg.talker().id,
          name: msg.room()?.topic() || '私聊'
        },
        timestamp: new Date(),
        attachments: msg.type() === this.bot.Message.Type.Image 
          ? [{ type: 'image', url: await msg.toFileBox().toBase64() }]
          : []
      };

      this.onMessage(message);
    });

    await this.bot.start();
  }

  async sendMessage(channel: Channel, text: string): Promise {
    const contact = await this.bot.Contact.find({ id: channel.id });
    if (contact) {
      await contact.say(text);
    } else {
      const room = await this.bot.Room.find({ id: channel.id });
      await room?.say(text);
    }
  }

  async disconnect(): Promise {
    await this.bot.stop();
  }
}

4.3 Adapter注册流程

五、记忆系统扩展

5.1 记忆存储层次结构

5.2 记忆检索流程

5.3 自定义记忆检索实现

// 扩展记忆检索策略
import { MemoryRetriever } from '@openclaw/memory';

class CustomMemoryRetriever extends MemoryRetriever {
  async retrieve(query: string, context: Context): Promise {
    // 1. 向量检索长期记忆
    const longTerm = await this.vectorSearch(query, {
      index: 'memory-markdown',
      topK: 3
    });

    // 2. 关键词检索中期记忆
    const mediumTerm = await this.keywordSearch(query, {
      path: 'summaries/',
      dateRange: [context.today - 30, context.today]
    });

    // 3. 精确匹配短期记忆
    const shortTerm = await this.exactMatch(query, {
      sessionId: context.sessionId,
      lastN: 5
    });

    // 4. 重排序
    return this.rerank([...longTerm, ...mediumTerm, ...shortTerm], query);
  }
}

六、AI Provider扩展

6.1 Provider架构

6.3 Provider运行时调用序列

6.3 接入国产大模型（通义千问示例）

// src/providers/qwen-provider.ts
import { BaseProvider, ChatMessage, StreamResponse } from './base';

export class QwenProvider extends BaseProvider {
  async chat(messages: ChatMessage[], options: ChatOptions): Promise {
    const response = await fetch('https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation', {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Authorization': `Bearer ${this.apiKey}`,
        'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: JSON.stringify({
        model: options.model || 'qwen-max',
        input: {
          messages: messages.map(m => ({
            role: m.role,
            content: m.content
          }))
        },
        parameters: {
          result_format: 'message',
          max_tokens: options.maxTokens,
          temperature: options.temperature
        }
      })
    });

    return this.parseStream(response);
  }

  // 实现Tool Calling适配
  parseToolCalls(response: any): ToolCall[] {
    // 适配Qwen的tool_call格式到OpenClaw标准格式
    return response.output.choices[0].message.tool_calls.map(tc => ({
      id: tc.id,
      type: 'function',
      function: {
        name: tc.function.name,
        arguments: tc.function.arguments
      }
    }));
  }
}

// 注册Provider
ProviderRegistry.register('qwen', QwenProvider);

6.4 Auth Profile故障转移机制

配置示例：

# config/auth-profiles.yaml
profiles:
-name:"qwen-primary"
provider:"qwen"
api_key:"${QWEN_KEY_1}"
priority:1

-name:"qwen-backup"
provider:"qwen"
api_key:"${QWEN_KEY_2}"
priority:2
rate_limit:# 限流配置
requests_per_minute:60

-name:"DeepSeek-fallback"
provider:"deepseek"
api_key:"${DS_KEY}"
priority:3

settings:
auto_rotate:true
cooldown_seconds:60# 失败后的冷却时间

七、调试与测试

7.1 本地调试配置

// .vscode/launch.json
{
"version":"0.2.0",
"configurations":[
{
"name":"Debug OpenClaw",
"type":"node",
"request":"launch",
"runtimeExecutable":"npx",
"runtimeArgs":["tsx","src/main.ts"],
"env":{
"NODE_ENV":"development",
"LOG_LEVEL":"debug"
},
"sourceMaps":true,
"outFiles":["${workspaceFolder}/dist/**/*.js"]
}
]
}

7.2 Skill单元测试

// tests/skills/my-skill.test.ts
import { SkillTester } from '@openclaw/testing';
import MySkill from '../../skills/custom/my-skill';

describe('MySkill', () => {
  const tester = new SkillTester(MySkill);

  it('should process data correctly', async () => {
    const result = await tester.invoke('process_data', {
      input_file: './test-data/sample.csv',
      output_format: 'json'
    });

    expect(result.success).toBe(true);
    expect(result.data).toHaveProperty('summary');
  });

  it('should handle file not found', async () => {
    const result = await tester.invoke('process_data', {
      input_file: './non-existent.txt'
    });

    expect(result.success).toBe(false);
    expect(result.error).toContain('不存在');
  });
});

八、性能优化建议

8.1 Token消耗优化策略

8.2 并发处理架构

九、部署架构

9.1 Docker Compose部署架构

Dockerfile：

# Dockerfile
FROM node:22-alpine

WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci --only=production

COPY dist/ ./dist/
COPY skills/ ./skills/

ENV NODE_ENV=production
ENV OPENCLAW_HOME=/app/data

VOLUME ["/app/data", "/app/skills"]

EXPOSE 18789

CMD ["node", "dist/main.js"]

9.2 高可用部署架构

十、最佳实践 checklist

10.1 Skill开发检查项

10.2 关键注意事项

参考资源

• 官方文档: https://docs.openclaw.ai

• GitHub仓库: https://github.com/openclaw/openclaw

• MCP协议规范: https://modelcontextprotocol.io

• 社区中文文档: https://openclaw-docs.dx3n.cn