嗨，我是 Eric，浪花科技的資深工程師。時間來到 2026 年，如果你還在手動幫 AI 下 Prompt，那你可能已經有點跟不上時代了。現在的開發者圈子裡，大家談論的不再是單純的 Copilot，而是能夠真正「落地執行」任務的 AI Agent（AI 代理人）。

今天要介紹的主角，就是近期在 GitHub 上殺紅眼、被社群暱稱為「龍蝦 AI」的 OpenClaw（前身包含 Molt AI 與 Clawdbot）。為什麼它會紅？因為它不像那些只會陪聊的 Chatbot，OpenClaw 是一個具備「手眼協作」能力、能操控電腦桌面、有持久記憶，甚至能自己寫程式擴充技能的數位員工。

這篇文章將帶你手把手在 Linux 環境（Ubuntu/Debian）下部署這套系統。老話一句，工程師的浪漫就是自己架設基礎設施，掌握 100% 的數據主權。

什麼是 OpenClaw？為什麼我們需要這隻「龍蝦」？

OpenClaw (https://openclaw.ai/) 是一個開源的通用型 AI 代理系統。它的核心概念是「主權歸於使用者」。不同於 SaaS 訂閱制的 AI 服務，OpenClaw 允許你將整個大腦部署在本地或私有雲上。

它具備以下幾個讓 2026 年開發者為之瘋狂的特性：

• 全平台通訊控制：你不需要坐在電腦前，透過 WhatsApp 或 Telegram 就能遠端遙控家裡的 OpenClaw 幫你查資料、跑腳本。
• 持久化記憶 (Persistent Memory)：它記得你上週交代過專案架構，不會聊兩句就「失憶」。
• 自主技能開發 (Autonomous Skill Dev)：這點最變態。如果它發現自己不會某個 API 串接，它會嘗試自己寫一段 Python Plugin 並掛載執行。
• 桌面操作能力：結合 Vision 模型（如 Claude 3.7 或 GPT-5 Vision），它能「看」懂你的螢幕並模擬滑鼠鍵盤操作。

環境準備：安全第一，別在裸機上跑！

在開始敲指令之前，Eric 必須先囉嗦一下。OpenClaw 擁有極高的系統權限。它能讀寫檔案、執行 Shell 指令，甚至操控瀏覽器。

為了你的資料安全，強烈建議不要直接在你的主力開發機（存有客戶私鑰或公司程式碼的那台）上直接運行。最理想的環境是：

• 一台專用的 Mac Mini (M4/M5 晶片最佳)。
• 或者，一個乾淨的 Linux 虛擬機 (VM) / VPS。
• 如果是 Windows 用戶，請務必使用 WSL2 (可參考我們之前的 Windows 部署文章)。

系統需求

• OS: Ubuntu 24.04 LTS 或 Debian 12+
• Python: 3.12 或更高版本 (2026 年的標配)
• RAM: 至少 16GB (如果要跑本地 LLM 則需更多)
• Disk: 50GB 以上 SSD

第一步：安裝基礎相依套件

首先，我們要把 Linux 的環境打理好。打開你的 Terminal，輸入以下指令更新系統並安裝必要的工具：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y git python3-pip python3-venv ffmpeg libsm6 libxext6

這裡特別安裝了 ffmpeg 和一些圖形庫，這是因為 OpenClaw 的視覺功能（Vision）需要處理截圖和影像串流。

第二步：下載原始碼與虛擬環境設定

接著，我們從 GitHub 將專案 Clone 下來。目前的 OpenClaw 專案結構已經非常模組化，安裝起來比 2024 年那時候的 Moltbot 簡單多了。

# 建立專案目錄
mkdir -p ~/ai-agents
cd ~/ai-agents

# Clone 專案 (請以官方最新 repo 為主)
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git

# 進入目錄
cd openclaw

# 建立 Python 虛擬環境 (強烈建議，避免汙染系統 Python)
python3 -m venv venv

# 啟動虛擬環境
source venv/bin/activate

看到 Terminal 前面出現 (venv) 字樣，就代表我們安全了。

第三步：安裝 Python 依賴與配置金鑰

這一步是許多新手最容易卡關的地方。OpenClaw 依賴大量的 Python 庫來實現「手眼協作」。

# 升級 pip
pip install --upgrade pip

# 安裝相依套件
pip install -r requirements.txt

# 如果你要使用瀏覽器自動化功能，還需安裝 Playwright
playwright install
playwright install-deps

設定 API 金鑰 (Configuring the Brain)

OpenClaw 的「大腦」目前主流還是推薦使用 API 模式（雖然它也支援 Ollama 本地模型，但目前 Claude 3.7 Opus 在複雜任務規劃上還是王者）。

複製範例設定檔：

cp .env.example .env

使用 nano .env 編輯設定檔，填入你的金鑰。以下是 Eric 的建議配置：

# LLM Provider 設定
LLM_PROVIDER=anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-api03-...
# 備用大腦 (可選)
OPENAI_API_KEY=sk-proj-...

# 記憶體資料庫設定 (預設使用 ChromaDB)
MEMORY_BACKEND=chroma

# 系統權限設定 (設為 true 允許自動執行 Shell，請小心)
ALLOW_SHELL_EXECUTION=true

第四步：通訊軟體整合 (WhatsApp / Telegram)

這是 OpenClaw 最大的賣點——無頭模式 (Headless) 操控。你出門在外，只要用手機傳訊息，家裡的電腦就會開始工作。

以 Telegram 為例：

1. 在 Telegram 找 @BotFather 申請一個新的 Bot Token。
2. 獲取你自己的 User ID (找 @userinfobot)，這是為了設定白名單，以免你的 AI 被陌生人玩壞。

回到 .env 檔案加入：

TELEGRAM_BOT_TOKEN=123456789:ABCdefGhI...
ALLOWED_USER_IDS=987654321

第五步：啟動你的數位員工

一切準備就緒，深呼吸，啟動它：

python main.py --interface telegram

如果看到 Terminal 顯示 [INFO] OpenClaw Agent is listening...，恭喜你！你的 Linux 機器裡現在住著一隻隨時待命的龍蝦 AI 了。

實戰應用演示

現在，你可以拿起手機，對著你的 Telegram Bot 下指令。以下是幾個 Eric 常用來測試它「智商」的場景：

1. 信箱大掃除

指令：「幫我檢查 Gmail，把所有『電子報』或『促銷』類別的信件標示為已讀並歸檔，但如果有來自『浪花科技』的信件請置頂。」

OpenClaw 會透過 API 或甚至直接開啟瀏覽器操作 Gmail 介面來完成這項任務。

2. 自動化排程

指令：「幫我把下週三下午兩點的時間空下來，如果有會議衝突，請幫我寫信禮貌地婉拒並建議改期。」

3. 進階技能開發 (Skill Injection)

這是最酷的部分。如果你要求它做一件它不會的事，例如「幫我抓取目前比特幣的價格並畫成圖表」，它會分析這需要什麼 Python 庫，然後自己寫一段 script，自己執行，最後回傳圖表給你。這就是我們所說的「自主技能開發」。

結語：從 Copilot 到 Agent 的思維躍遷

安裝 OpenClaw 只是第一步。作為工程師，我們正在見證軟體開發模式的根本性轉變。以前我們寫 Code 是為了給機器執行，現在我們部署 Agent，是為了讓機器「幫我們寫 Code 並執行」。

雖然 OpenClaw 強大，但也請記住：能力越大，責任越大。請確保你的 API Key 額度設定了上限，並且不要隨意讓它擁有 root 權限去操作你的生產環境資料庫。把它當作一個聰明但不一定總是細心的實習生，給予適當的監督，它將成為你最強大的資產。

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