小龙虾食用指北

在🦞的世界，Token是第一生产力。

从年前cladbot出现时mac mini抢购潮，到Github的star数登顶，这只龙虾只用了60天。记录一下我在mac mini上养龙虾的过程，也探讨一下为什么龙虾这么火。先叠甲，以下纯粹是我个人体验和观点，你杠算你赢。

首先，安装这个在命令行敲一下就完事了，难的是后面的配置。尤其是一开始要花钱买token，这个可以说是龙虾的关键部分。你一个agent集合体没有大模型接入token就跟无根草木一样，你问它什么它只会说连接失败。于是就有了推广团体买token发车，尤其是OpenAI和Claude这些热门闭源大模型。开源大模型开发商一看，年前我花钱请你喝奶茶，年后你钱全砸去买国外大模型的API，这不是打我脸？但是想把用户挽回除了砸钱，还要让你配置更方便，于是直接卖云服务。你花一杯奶茶钱买我一个远程配置好的龙虾，你只要下个飞书或者钉钉配置一下就好了，至于token吗？先送你一个月的，用完你再来买。好家伙，之前的流量大厂一看坐不住了，我当年是聊天软件致敬鼻祖，你这么玩抢流量不是跟我掀桌子吗？马上安排聊天软件接入bot。通过聊天软件远程控制人工智能干活，这不妥妥滴新质生产力吗？剩下一堆卖机场的看这玩意好啊，你要用Claude之类的不买梯子能行吗？于是各大社媒争相推广，人人获利的世界达成了。打工人拿起手机一看，这才是人工智能，帮我干活，帮我挣钱，不就是token吗？买！

以上纯属我个人臆测，请勿对号入座，谢谢！

安装和卸载

因为之前装过nodejs开发环境，参考官网，我选择直接用npm安装。Linux平台也可以先装npm再用下面的命令安装：

npm i -g openclaw

Windows平台可以考虑先装WSL再装Openclaw。因为配置时踩了很多坑，所以我这里先说一下怎么卸载干净，来源依然是官方文档：

openclaw uninstall
npm uninstall -g openclaw

好了，到这里就已经在shell里完成安装或者卸载了。接下来是关键的一步，配置大模型，需要提前买好token了。

大模型选择

像我这么爱折腾的人，当然是为大家准备好免费的Token了，快来夸夸我（此处应有广告）。国内使用当然是要用最适合中国宝宝体质的国内服务器了——LongCat（美团打钱！！！）。每天有5,000,000 Tokens的免费额度，日常使用是没问题，重度用户可能还是要氪金。用自己的美团账号登录就ok，在网页创建自己的API Key并保存好。然后使用下面的命令”上车”：

openclaw onboard

然后选Yes，Onboarding mode选QuickStart，Model/auth provider选Skip，Filter models by provider选All providers，后面一路Skip就行。配置完成后在命令就可以用TUI和gateway对话了，但是这时候LongCat还没有接入。先用Ctrl+D关掉对话框，编辑~/.openclaw/openclaw.json里的内容，参考官方教程。复制粘贴后记得把之前保存的API Key填入。然后使用下面的命令重启Gateway和开启对话：

openclaw gateway restart
openclaw tui

至此，已经可以正常使用了。拥有公网IP的小伙伴记得只开Local，遵循“黑暗森林”生存法则！

还有一个英伟达的开放平台也可以免费使用，但是在verify时手机号经常不能收到短信，需要多刷几次，这里也给出该平台在openclaw.json里的配置例子：

{
  ... 其他内容不要改
  "models": {
   "providers":{
        "英伟达nvidia": {
            "baseUrl": "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
            "apiKey": "替换成你的 key,
            "api": "openai-completions",
            "models": [
              {
                "id": "moonshotai/kimi-k2.5",
                "name": "moonshotai/kimi-k2.5",
                "reasoning": true,
                "input": [
                  "image",
                  "text"
                ],
                "cost": {
                  "input": 0,
                  "output": 0,
                  "cacheRead": 0,
                  "cacheWrite": 0
                },
                "contextWindow": 200000,
                "maxTokens": 16384
              }
            ]
        }
        ... 其他内容不要改
    }
    ... 其他内容不要改
  }
}

还有赛博菩萨的Workers AI可以参考这里，等我研究完再补充。

配置tools

OpenClaw的3.2版本更新修复了一些安全性问题，限制了agent使用tools的权限，导致你去让它装skills时它不会exec，反而让你去把命令粘贴到命令行运行。

解决方法是把~/.openclaw/openclaw.json里的tools.profile改为coding，如下：

...
"tools": {
    "profile": "coding"   
  },
...

然后重启gateway就可以了。Channel里的配置我使用了tg，因为web接口简单方便，这部分先省略。

客户端连不上gateway

macOS上有gui客户端，但是有时候会连不上gateway，说要pair才行。我也是摸索了很久，偶然发现在.openclaw/devices/目录下有两个文件，清空这两个文件，然后重启gateway，就会弹出pair的对话框，点击approve就行。 其实，更多时候我们是使用openclaw dashboard在网页上对话。有时候可以通过远程iMessage、飞书、telegram等平台来远程发送指令。

让龙虾去上学

探索人类与 AI Agent 如何共同学习——最佳实践、上手指南，以及持续生长的技能库。 只需要发送

阅读https://botlearn.ai ，并按照说明加入botlearn

就可以让龙虾去上学啦！

但是，我实测发现好像并不会，可能是模型的原因，龙虾并不会按照说明自动学习。。。

量化交易

这部分涉及到一些安全性问题，密钥和交易权限等，建议普通用户不要碰。

最后说一说，其实龙虾要养好需要一定的成本，一些普通vibe coding任务完全可以交给codex和claude code来。其它某些内容创作和实用性工具还依赖于权限和skills开发，普通用户配置起来确实需要一定门槛，包括学习成本和money。但是，未来在安全和skills丰富后，仍然不妨碍它成为新的生产力工具，毕竟从自然语言到自动任务执行，这本来就是一个从未有过的巨大创新！

时间仓促，简单写写，后续想到一些再补充吧。