假设你想写一篇关于量子计算的博客

openclaw openclaw解答 2026-04-09 2

OpenClaw是一个开源、本地优先、AI增强的任务管理系统，它通过将复杂任务分解为树状结构，并利用本地AI模型或API（如Ollama, OpenAI, DeepSeek等）来辅助执行和规划任务，帮助你实现目标的“超级个体”工作流。

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其核心哲学是：任何复杂任务都可以被分解为更小的、可执行的子任务，直到达到“原子”级别。

以下是完整的使用方法：

核心概念与工作流程

在开始前,先理解几个关键概念，其工作流程如下：

flowchart TD
    A[开始: 输入核心目标] --> B[创建主任务]
    B --> C[使用Claude/DeepSeek<br>生成初始任务树]
    C --> D{人工审核与调整<br>任务树结构}
    D -- 结构不佳 --> C
    D -- 结构合理 --> E[执行叶子任务]
    subgraph E [执行循环]
        F[获取待执行任务] --> G[思考与分析<br>（可选AI辅助）]
        G --> H[执行行动<br>（代码、写作、搜索等）]
        H --> I[总结结果并标记完成]
    end
    I --> J{所有同级任务完成？}
    J -- 否 --> F
    J -- 是 --> K[回溯并总结父任务]
    K --> L{是否为根任务？}
    L -- 否 --> J
    L -- 是 --> M[项目完成]

关键概念解析：

任务树：你的项目结构，根节点是你的最终目标，分支是子任务，叶子节点是可立即执行的最小任务单元。
状态：
- pending：待执行。
- executing：正在执行（通常自动设置）。
- completed：已完成。
- abandoned：已放弃。
执行器：负责运行叶子任务的实际代码（如运行Python脚本、调用Shell命令等）。

安装与初始化

环境准备

Python 3.8+
Git

克隆项目

git clone https://github.com/allwefantasy/open-claw.git
cd open-claw

安装依赖

pip install -r requirements.txt

配置AI模型（关键步骤）

OpenClaw的强大之处在于AI辅助规划与思考,你需要配置一个AI后端。编辑 config.yaml 文件：

方案A：使用本地模型（推荐，隐私好）

model:
  provider: "ollama" # 使用Ollama
  model_name: "qwen2.5:7b" # 或其他你下载的模型，如 llama3.2, deepseek-coder:6.7b
  base_url: "http://localhost:11434" # Ollama默认地址

方案B：使用云端API（如DeepSeek）

model:
  provider: "openai"
  model_name: "deepseek-chat" # 或 "gpt-4"
  base_url: "https://api.deepseek.com" # DeepSeek的API端点
  api_key: "your-deepseek-api-key-here" # 你的API密钥

如何获取/运行Ollama？

访问 https://ollama.com 下载并安装。

终端运行 ollama run qwen2.5:7b 第一次会自动拉取模型。

基础使用方法

创建你的第一个任务项目

运行后,OpenClaw会自动调用你配置的AI模型，将你的目标分解成一个初步的任务树，并保存在 tasks 目录下（每个项目一个JSON文件）。

查看与编辑任务树

# 查看任务列表
python main.py --list
# 查看特定任务的树状结构（例如任务ID为1）
python main.py --view 1
# 手动编辑任务（例如调整、添加子任务）
python main.py --edit 1

在编辑模式下,你可以：

使用 a 添加子任务。
使用 d 删除任务。
使用 e 编辑任务描述。
使用 s 切换任务状态。

执行任务

# 开始执行任务ID为1的项目，AI会自动从第一个pending的叶子任务开始
python main.py --execute 1

执行时,对于每个叶子任务，OpenClaw会：

思考：调用AI分析这个任务该如何完成。
行动：根据任务类型，可能调用Python代码执行器、Shell命令或进行网络搜索（需额外配置）。
将执行结果总结并保存，标记任务为 completed。
回溯：当一个任务的所有子任务都完成后，自动回溯并总结父任务。

示例交互流程：

任务: “收集量子计算的最新研究进展”
-> AI思考: “我需要搜索arXiv和主流科技媒体，关键词包括‘quantum supremacy’, ‘error correction 2024’...”
-> AI行动: (如果配置了搜索工具) 执行网络搜索，获取摘要。
-> AI总结: “已找到三篇关键论文和两篇媒体报道，主要进展集中在纠错码和NISQ设备应用...”
-> 任务状态更新为: completed

继续与监控

# 如果执行中断，再次运行--execute会从上次停止的地方继续
python main.py --execute 1
# 实时查看执行日志
tail -f open_claw.log

高级功能与技巧

自定义执行器：
- 你可以为特定类型的任务编写自定义执行器,一个“编写Python脚本”的任务，可以配置执行器来自动运行并测试该脚本。
- 修改 executors 目录下的代码或 config.yaml 中的执行器配置。
任务类型与标签：
- 给任务打上标签（如 research, coding, writing），AI和自定义执行器可以根据标签采取不同策略。
人工干预与审核：
- AI生成的计划可能不完美。定期使用 --view 和 --edit 进行检查和调整至关重要，你可以合并过于琐碎的任务，或拆分不够清晰的任务。
利用历史：

每个任务的“思考”和“都会被记录，当执行类似任务时，AI可以参考之前的历史记录，做出更明智的决策。
多项目管理：
- --list 可以列出所有项目，通过不同的任务ID管理多个并行项目。

常用命令速查表

命令	功能	示例
`python main.py "<目标>"`	创建新任务项目并生成初始计划	`python main.py "开发一个TODO CLI应用"`
`python main.py --list`	列出所有任务项目
`python main.py --view <id>`	查看任务树状结构	`python main.py --view 2`
`python main.py --edit <id>`	交互式编辑任务树	`python main.py --edit 2`
`python main.py --execute <id>`	开始/继续执行任务	`python main.py --execute 2`
`python main.py --execute <id> --task <sub_id>`	执行特定子任务	`python main.py --execute 2 --task 2.1`