最新资讯

OpenClaw 构建指南：打造智能多工具编排运行时框架

引言

在 AI 应用开发的浪潮中，如何让智能体具备连接多个外部工具、处理复杂工作流的能力？答案就是 OpenClaw——一个为智能体设计的多工具编排运行时框架。本文将详细介绍如何从零开始构建 OpenClaw，让你的 AI 智能体能够连接微信、Slack、邮件等各种工具，实现真正的自动化工作流。

什么是 OpenClaw？

核心定位

OpenClaw 是连接智能体与外部工具的运行时框架，负责工具注册、调用编排、消息路由等基础设施。

设计理念

OpenClaw 遵循以下核心原则：

• 关注点分离：运行时管理 vs 业务逻辑 vs 工具实现
• 可扩展性：轻松接入新工具，支持插件化架构
• 智能驱动：通过大模型的 Function Calling 机制自动选择和调用工具
• 灵活路由：支持多输入源监听和多输出目标路由

OpenClaw 的能力

• ✅ 多渠道输入监听（微信、钉钉、Slack、邮件、Webhook 等）
• ✅ 工具注册与发现（动态加载和管理工具）
• ✅ 智能编排（大模型驱动的工具调用链）
• ✅ 输出路由（根据策略决定响应发送位置）
• ✅ 会话状态管理（维护对话上下文）
• ✅ 错误恢复与重试机制

OpenClaw 不是什么

• ❌ 智能体本身（不负责理解、推理、生成）
• ❌ 工具库（不实现具体的工具功能）
• ❌ 独立应用（是运行时框架，为智能体提供基础设施）

整体架构

系统架构图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    OpenClaw 运行时框架                         │
│                                                              │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │           输入源管理器（多渠道监听）                     │   │
│  │  • 微信 API • 钉钉 API • Slack API • 邮件 • Webhook   │   │
│  └────────────────────┬─────────────────────────────────┘   │
│                       ↓ 统一消息格式                           │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │              路由与编排引擎                             │   │
│  │  • 意图识别 • 工具选择 • 调用编排 • 结果聚合          │   │
│  └────────────────────┬─────────────────────────────────┘   │
│                       ↓                                      │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │              工具注册表（Tool Registry）                │   │
│  │  ┌──────────────┬──────────────┬──────────────┐       │   │
│  │  │ wechat-tool  │ slack-tool   │  email-tool  │ ...   │   │
│  │  └──────────────┴──────────────┴──────────────┘       │   │
│  └────────────────────┬─────────────────────────────────┘   │
│                       ↓                                      │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │              大模型（智能引擎）                         │   │
│  │  • 理解意图 • 选择工具 • 生成参数 • 整合结果           │   │
│  └────────────────────┬─────────────────────────────────┘   │
│                       ↓                                      │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │              输出路由器                                 │   │
│  │  • 返回原输入源 • 多路输出 • 条件路由                  │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
         ↓                                          ↓
    外部工具                                  外部系统
   （API调用）                                （消息发送）

核心组件说明

目录结构

OpenClaw 完整目录结构

openclaw/
├── openclaw/                    # 核心框架代码
│   ├── __init__.py
│   ├── core/                    # 核心组件
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── input_manager.py     # 输入源管理器
│   │   ├── orchestration.py     # 编排引擎
│   │   ├── tool_registry.py     # 工具注册表
│   │   ├── llm_client.py        # 大模型客户端
│   │   ├── output_router.py     # 输出路由器
│   │   └── session_manager.py   # 会话管理器
│   ├── tools/                   # 内置工具实现
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── wechat/
│   │   ├── slack/
│   │   └── email/
│   ├── config/                  # 配置文件
│   │   ├── settings.yaml
│   │   └── tools.yaml
│   ├── storage/                 # 存储层（会话、状态）
│   │   ├── session_store.py
│   │   └── state_manager.py
│   └── utils/                   # 工具函数
│       ├── __init__.py
│       └── logger.py
├── tools/                       # 外部工具（插件式）
│   ├── wechat-tool/
│   ├── slack-tool/
│   └── email-tool/
├── config/                      # 配置目录
│   ├── openclaw.yaml
│   └── tools/
│       ├── wechat.yaml
│       ├── slack.yaml
│       └── email.yaml
├── scripts/                     # 脚本工具
│   ├── start.sh
│   └── install.sh
├── tests/                       # 测试
│   ├── test_tool_registry.py
│   ├── test_orchestration.py
│   └── test_output_router.py
├── requirements.txt             # Python 依赖
├── setup.py                     # 安装脚本
├── README.md                    # 项目说明
└── openclaw.py                  # 主入口

核心组件实现

1. 工具注册表（Tool Registry）

工具注册表负责管理所有可用工具的能力、接口和元数据。

工具定义格式

每个工具需要提供工具定义文件（YAML）：

# config/tools/wechat.yaml
name: wechat-tool
version: "1.0.0"
description: "微信消息发送与用户信息查询"
capabilities:
  - name: send_message
    description: "发送微信消息给指定用户"
    parameters:
      - name: user_id
        type: string
        required: true
        description: "微信用户ID"
      - name: content
        type: string
        required: true
        description: "消息内容"
    returns:
      type: object
      description: "发送结果，包含 success 和 message_id 字段"

  - name: get_user_info
    description: "获取微信用户信息"
    parameters:
      - name: user_id
        type: string
        required: true
        description: "微信用户ID"
    returns:
      type: object
      description: "用户信息对象"

metadata:
  author: "OpenClaw Team"
  category: "messaging"
  requires_auth: true
  auth_type: "API_KEY"

工具注册表实现

# openclaw/core/tool_registry.py
from typing import Dict, List, Any
import yaml
import importlib

class ToolDefinition:
    """工具定义类"""
    def __init__(self, name: str, definition: dict):
        self.name = name
        self.version = definition.get('version', '1.0.0')
        self.description = definition.get('description', '')
        self.capabilities = definition.get('capabilities', [])
        self.metadata = definition.get('metadata', {})
        self._functions = {}
    
    def add_function(self, func_name: str, func_callable):
        """注册工具函数"""
        self._functions[func_name] = func_callable
    
    def get_function(self, func_name: str):
        """获取工具函数"""
        return self._functions.get(func_name)
    
    def to_llm_format(self) -> List[dict]:
        """转换为大模型 Function Calling 格式"""
        tools = []
        for capability in self.capabilities:
            tools.append({
                "type": "function",
                "function": {
                    "name": f"{self.name}.{capability['name']}",
                    "description": capability['description'],
                    "parameters": {
                        "type": "object",
                        "properties": {
                            param['name']: {
                                "type": param['type'],
                                "description": param.get('description', '')
                            }
                            for param in capability['parameters']
                        },
                        "required": [
                            param['name'] for param in capability['parameters']
                            if param.get('required', False)
                        ]
                    }
                }
            })
        return tools

class ToolRegistry:
    """工具注册表"""
    
    def __init__(self):
        self.tools: Dict[str, ToolDefinition] = {}
    
    def register_from_yaml(self, tool_name: str, yaml_path: str):
        """从 YAML 文件加载工具定义"""
        with open(yaml_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            definition = yaml.safe_load(f)
        
        tool_def = ToolDefinition(tool_name, definition)
        self.tools[tool_name] = tool_def
        
        return tool_def
    
    def register_functions(self, tool_name: str, module_path: str):
        """从 Python 模块加载工具函数"""
        if tool_name not in self.tools:
            raise ValueError(f"Tool {tool_name} not registered")
        
        module = importlib.import_module(module_path)
        tool_def = self.tools[tool_name]
        
        for capability in tool_def.capabilities:
            func_name = capability['name']
            if hasattr(module, func_name):
                tool_def.add_function(func_name, getattr(module, func_name))
    
    def get_all_tools_llm_format(self) -> List[dict]:
        """获取所有工具的大模型格式定义"""
        all_tools = []
        for tool_def in self.tools.values():
            all_tools.extend(tool_def.to_llm_format())
        return all_tools
    
    def call_tool(self, full_tool_name: str, parameters: dict) -> Any:
        """
        调用工具函数
        
        Args:
            full_tool_name: 完整工具名，格式为 "tool_name.function_name"
            parameters: 函数参数
        
        Returns:
            工具函数的返回值
        """
        tool_name, func_name = full_tool_name.split('.')
        
        if tool_name not in self.tools:
            raise ValueError(f"Tool {tool_name} not found")
        
        tool_def = self.tools[tool_name]
        func = tool_def.get_function(func_name)
        
        if not func:
            raise ValueError(f"Function {func_name} not found in tool {tool_name}")
        
        return func(**parameters)
    
    def list_tools(self) -> List[str]:
        """列出所有注册的工具"""
        return list(self.tools.keys())

2. 输入源管理器（Input Manager）

输入源管理器负责监听多个输入源，并将消息统一格式化。

统一消息格式

# openclaw/core/input_manager.py
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
from typing import Any, Dict, Optional

@dataclass
class Message:
    """统一消息格式"""
    source: str              # 输入源类型（wechat/slack/email等）
    source_id: str           # 输入源实例ID（如频道ID、用户ID）
    user_id: str             # 用户ID
    content: str             # 消息内容
    timestamp: datetime      # 时间戳
    metadata: Dict[str, Any]  # 额外元数据
    message_id: Optional[str] = None  # 原始消息ID
    
    def to_dict(self) -> dict:
        """转换为字典格式"""
        return {
            "source": self.source,
            "source_id": self.source_id,
            "user_id": self.user_id,
            "content": self.content,
            "timestamp": self.timestamp.isoformat(),
            "metadata": self.metadata,
            "message_id": self.message_id
        }

class InputSource:
    """输入源基类"""
    
    def __init__(self, source_id: str):
        self.source_id = source_id
        self.source_type = self.__class__.__name__.replace('Source', '').lower()
    
    def listen(self, callback):
        """开始监听消息"""
        raise NotImplementedError
    
    def send_message(self, user_id: str, content: str) -> dict:
        """发送消息"""
        raise NotImplementedError
    
    def stop(self):
        """停止监听"""
        raise NotImplementedError

class InputManager:
    """输入源管理器"""
    
    def __init__(self):
        self.sources: Dict[str, InputSource] = {}
    
    def register_source(self, source_id: str, source: InputSource):
        """注册输入源"""
        self.sources[source_id] = source
    
    def start_all(self, message_callback):
        """启动所有输入源"""
        for source in self.sources.values():
            source.listen(message_callback)
    
    def stop_all(self):
        """停止所有输入源"""
        for source in self.sources.values():
            source.stop()
    
    def get_source(self, source_id: str) -> InputSource:
        """获取指定输入源"""
        return self.sources.get(source_id)

微信输入源实现示例

# openclaw/tools/wechat/source.py
from openclaw.core.input_manager import InputSource, Message
from datetime import datetime
import requests

class WeChatSource(InputSource):
    """微信输入源"""
    
    def __init__(self, source_id: str, app_id: str, app_secret: str):
        super().__init__(source_id)
        self.app_id = app_id
        self.app_secret = app_secret
        self.access_token = None
        self._running = False
    
    def _get_access_token(self):
        """获取访问令牌"""
        url = f"https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token"
        params = {
            "grant_type": "client_credential",
            "appid": self.app_id,
            "secret": self.app_secret
        }
        response = requests.get(url, params=params)
        data = response.json()
        self.access_token = data['access_token']
        return self.access_token
    
    def listen(self, callback):
        """监听微信消息（通过回调接口）"""
        # 这里需要实现微信的回调接口
        # 实际场景中通常是启动一个 HTTP 服务器接收微信的推送
        pass
    
    def send_message(self, user_id: str, content: str) -> dict:
        """发送微信消息"""
        url = f"https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/message/custom/send"
        url += f"?access_token={self.access_token}"
        
        payload = {
            "touser": user_id,
            "msgtype": "text",
            "text": {"content": content}
        }
        
        response = requests.post(url, json=payload)
        return response.json()
    
    def stop(self):
        """停止监听"""
        self._running = False

3. 大模型客户端（LLM Client）

大模型客户端负责与大模型 API 交互，支持 Function Calling 机制。

# openclaw/core/llm_client.py
import requests
from typing import List, Dict, Any, Optional
import json

class LLMClient:
    """大模型客户端"""
    
    def __init__(self, api_key: str, base_url: str, model: str = "gpt-4"):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = base_url
        self.model = model
    
    def chat(
        self,
        messages: List[dict],
        tools: Optional[List[dict]] = None,
        tool_choice: str = "auto",
        temperature: float = 0.7,
        max_tokens: int = 2000
    ) -> dict:
        """
        调用大模型聊天接口
        
        Args:
            messages: 消息列表
            tools: 工具定义列表（Function Calling）
            tool_choice: 工具选择策略（"auto"/"none"/"required"）
            temperature: 温度参数
            max_tokens: 最大token数
        
        Returns:
            大模型响应
        """
        url = f"{self.base_url}/chat/completions"
        
        headers = {
            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        payload = {
            "model": self.model,
            "messages": messages,
            "temperature": temperature,
            "max_tokens": max_tokens
        }
        
        if tools:
            payload["tools"] = tools
            payload["tool_choice"] = tool_choice
        
        response = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=30)
        response.raise_for_status()
        
        return response.json()
    
    def process_tool_calls(
        self,
        messages: List[dict],
        tools: List[dict],
        tool_registry
    ) -> str:
        """
        处理工具调用并获取最终响应
        
        Args:
            messages: 消息历史
            tools: 工具定义
            tool_registry: 工具注册表
        
        Returns:
            最终文本响应
        """
        while True:
            response = self.chat(messages, tools=tools)
            
            assistant_message = response["choices"][0]["message"]
            messages.append(assistant_message)
            
            # 检查是否需要调用工具
            if "tool_calls" not in assistant_message:
                # 没有工具调用，返回最终响应
                return assistant_message["content"]
            
            # 处理工具调用
            for tool_call in assistant_message["tool_calls"]:
                func_name = tool_call["function"]["name"]
                func_args = json.loads(tool_call["function"]["arguments"])
                
                # 调用工具
                try:
                    result = tool_registry.call_tool(func_name, func_args)
                except Exception as e:
                    result = f"工具调用错误: {str(e)}"
                
                # 将工具结果添加到消息历史
                messages.append({
                    "role": "tool",
                    "tool_call_id": tool_call["id"],
                    "content": json.dumps(result, ensure_ascii=False)
                })

4. 编排引擎（Orchestration Engine）

编排引擎负责协调整个消息处理流程。

# openclaw/core/orchestration.py
from typing import Callable, Any
from openclaw.core.input_manager import Message
from openclaw.core.llm_client import LLMClient
from openclaw.core.tool_registry import ToolRegistry

class OrchestrationEngine:
    """编排引擎"""
    
    def __init__(
        self,
        llm_client: LLMClient,
        tool_registry: ToolRegistry,
        system_prompt: str = "你是一个智能助手，可以使用各种工具帮助用户完成任务。"
    ):
        self.llm_client = llm_client
        self.tool_registry = tool_registry
        self.system_prompt = system_prompt
    
    def process_message(self, message: Message) -> str:
        """
        处理消息并返回响应
        
        Args:
            message: 统一消息格式
        
        Returns:
            响应文本
        """
        # 构建消息历史
        messages = [
            {"role": "system", "content": self.system_prompt},
            {"role": "user", "content": message.content}
        ]
        
        # 获取可用工具定义
        tools = self.tool_registry.get_all_tools_llm_format()
        
        # 处理工具调用并获取最终响应
        response = self.llm_client.process_tool_calls(messages, tools, self.tool_registry)
        
        return response
    
    def set_system_prompt(self, prompt: str):
        """设置系统提示词"""
        self.system_prompt = prompt

5. 输出路由器（Output Router）

输出路由器根据策略决定响应发送位置。

# openclaw/core/output_router.py
from typing import Dict, Any
from openclaw.core.input_manager import InputManager

class RoutingStrategy:
    """路由策略"""
    RETURN_TO_SOURCE = "return_to_source"  # 返回原输入源
    BROADCAST = "broadcast"  # 广播到多个渠道
    CONDITIONAL = "conditional"  # 条件路由
    NONE = "none"  # 不发送（静默处理）

class OutputRouter:
    """输出路由器"""
    
    def __init__(self, input_manager: InputManager):
        self.input_manager = input_manager
    
    def route(
        self,
        content: str,
        source: str,
        user_id: str,
        strategy: str = RoutingStrategy.RETURN_TO_SOURCE,
        destinations: Dict[str, Any] = None
    ):
        """
        路由输出
        
        Args:
            content: 响应内容
            source: 原输入源
            user_id: 用户ID
            strategy: 路由策略
            destinations: 目标配置（用于广播或条件路由）
        """
        if strategy == RoutingStrategy.RETURN_TO_SOURCE:
            # 返回原输入源
            input_source = self.input_manager.get_source(source)
            if input_source:
                input_source.send_message(user_id, content)
        
        elif strategy == RoutingStrategy.BROADCAST:
            # 广播到多个渠道
            for dest_id, dest_config in destinations.items():
                input_source = self.input_manager.get_source(dest_id)
                if input_source:
                    target_user = dest_config.get('user_id', user_id)
                    input_source.send_message(target_user, content)
        
        elif strategy == RoutingStrategy.CONDITIONAL:
            # 条件路由（根据内容或元数据决定）
            for condition, dest_info in destinations.items():
                if self._evaluate_condition(content, condition):
                    dest_id = dest_info['source']
                    dest_user = dest_info.get('user_id', user_id)
                    input_source = self.input_manager.get_source(dest_id)
                    if input_source:
                        input_source.send_message(dest_user, content)
        
        # NONE 策略不发送任何消息
    
    def _evaluate_condition(self, content: str, condition: str) -> bool:
        """评估路由条件"""
        # 这里可以实现复杂的条件判断逻辑
        # 例如：包含关键词、错误码、优先级等
        if condition.startswith("contains:"):
            keyword = condition.split(":", 1)[1]
            return keyword in content
        elif condition.startswith("error"):
            return "error" in content.lower()
        
        return False

6. 会话管理器（Session Manager）

会话管理器负责维护对话历史和上下文。

# openclaw/core/session_manager.py
from typing import Dict, List, Any
from datetime import datetime
import json

class Session:
    """会话类"""
    
    def __init__(self, session_id: str):
        self.session_id = session_id
        self.messages: List[dict] = []
        self.metadata: Dict[str, Any] = {}
        self.created_at = datetime.now()
        self.updated_at = datetime.now()
    
    def add_message(self, role: str, content: str, **kwargs):
        """添加消息"""
        message = {
            "role": role,
            "content": content,
            "timestamp": datetime.now().isoformat(),
            **kwargs
        }
        self.messages.append(message)
        self.updated_at = datetime.now()
    
    def get_messages(self, max_count: int = None) -> List[dict]:
        """获取消息历史"""
        if max_count:
            return self.messages[-max_count:]
        return self.messages
    
    def to_dict(self) -> dict:
        """转换为字典"""
        return {
            "session_id": self.session_id,
            "messages": self.messages,
            "metadata": self.metadata,
            "created_at": self.created_at.isoformat(),
            "updated_at": self.updated_at.isoformat()
        }

class SessionManager:
    """会话管理器"""
    
    def __init__(self):
        self.sessions: Dict[str, Session] = {}
    
    def get_or_create(self, session_id: str) -> Session:
        """获取或创建会话"""
        if session_id not in self.sessions:
            self.sessions[session_id] = Session(session_id)
        return self.sessions[session_id]
    
    def get_session(self, session_id: str) -> Session:
        """获取会话"""
        return self.sessions.get(session_id)
    
    def delete_session(self, session_id: str):
        """删除会话"""
        if session_id in self.sessions:
            del self.sessions[session_id]
    
    def list_sessions(self) -> List[str]:
        """列出所有会话ID"""
        return list(self.sessions.keys())

主入口实现

OpenClaw 主类

# openclaw/__init__.py
from openclaw.core.input_manager import InputManager
from openclaw.core.tool_registry import ToolRegistry
from openclaw.core.llm_client import LLMClient
from openclaw.core.orchestration import OrchestrationEngine
from openclaw.core.output_router import OutputRouter
from openclaw.core.session_manager import SessionManager
import yaml
import os

class OpenClaw:
    """OpenClaw 主类"""
    
    def __init__(self, config_path: str = "config/openclaw.yaml"):
        # 加载配置
        self.config = self._load_config(config_path)
        
        # 初始化核心组件
        self.input_manager = InputManager()
        self.tool_registry = ToolRegistry()
        self.session_manager = SessionManager()
        
        # 初始化大模型客户端
        llm_config = self.config.get('llm', {})
        self.llm_client = LLMClient(
            api_key=llm_config.get('api_key'),
            base_url=llm_config.get('base_url', 'https://api.openai.com/v1'),
            model=llm_config.get('model', 'gpt-4')
        )
        
        # 初始化编排引擎
        system_prompt = self.config.get('system_prompt', '你是一个智能助手。')
        self.orchestration_engine = OrchestrationEngine(
            llm_client=self.llm_client,
            tool_registry=self.tool_registry,
            system_prompt=system_prompt
        )
        
        # 初始化输出路由器
        self.output_router = OutputRouter(self.input_manager)
        
        # 注册工具
        self._register_tools()
        
        # 注册输入源
        self._register_input_sources()
    
    def _load_config(self, config_path: str) -> dict:
        """加载配置文件"""
        with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            return yaml.safe_load(f)
    
    def _register_tools(self):
        """注册工具"""
        tools_config = self.config.get('tools', {})
        
        for tool_name, tool_config in tools_config.items():
            # 从 YAML 加载工具定义
            yaml_path = tool_config.get('definition')
            if yaml_path and os.path.exists(yaml_path):
                self.tool_registry.register_from_yaml(tool_name, yaml_path)
            
            # 加载工具函数
            module_path = tool_config.get('module')
            if module_path:
                self.tool_registry.register_functions(tool_name, module_path)
    
    def _register_input_sources(self):
        """注册输入源"""
        sources_config = self.config.get('input_sources', {})
        
        for source_id, source_config in sources_config.items():
            source_type = source_config.get('type')
            params = source_config.get('params', {})
            
            # 根据类型创建输入源
            if source_type == 'wechat':
                from openclaw.tools.wechat.source import WeChatSource
                source = WeChatSource(
                    source_id=source_id,
                    app_id=params.get('app_id'),
                    app_secret=params.get('app_secret')
                )
            # 可以添加其他输入源类型
            
            self.input_manager.register_source(source_id, source)
    
    def handle_message(self, message):
        """
        处理消息
        
        Args:
            message: 统一消息格式
        """
        # 获取或创建会话
        session_id = f"{message.source}:{message.user_id}"
        session = self.session_manager.get_or_create(session_id)
        
        # 添加用户消息到会话
        session.add_message("user", message.content)
        
        # 获取会话历史（用于上下文）
        history = session.get_messages(max_count=20)
        
        # 构建消息列表（排除系统消息）
        messages = [msg for msg in history if msg['role'] != 'system']
        
        # 处理消息
        response = self.orchestration_engine.process_message(message)
        
        # 添加助手响应到会话
        session.add_message("assistant", response)
        
        # 路由输出
        routing_config = self.config.get('output_routing', {})
        strategy = routing_config.get('strategy', 'return_to_source')
        destinations = routing_config.get('destinations', {})
        
        self.output_router.route(
            content=response,
            source=message.source,
            user_id=message.user_id,
            strategy=strategy,
            destinations=destinations
        )
        
        return response
    
    def start(self):
        """启动 OpenClaw"""
        print("OpenClaw 启动中...")
        
        # 定义消息处理回调
        def message_callback(message):
            try:
                self.handle_message(message)
            except Exception as e:
                print(f"处理消息时出错: {e}")
        
        # 启动所有输入源
        self.input_manager.start_all(message_callback)
        
        print("OpenClaw 已启动，等待消息...")
    
    def stop(self):
        """停止 OpenClaw"""
        print("OpenClaw 停止中...")
        self.input_manager.stop_all()
        print("OpenClaw 已停止")

主入口脚本

# openclaw.py
from openclaw import OpenClaw
import signal
import sys

def main():
    # 创建 OpenClaw 实例
    openclaw = OpenClaw(config_path="config/openclaw.yaml")
    
    # 优雅退出处理
    def signal_handler(sig, frame):
        print("
收到退出信号...")
        openclaw.stop()
        sys.exit(0)
    
    signal.signal(signal.SIGINT, signal_handler)
    signal.signal(signal.SIGTERM, signal_handler)
    
    # 启动
    openclaw.start()
    
    # 保持运行
    import time
    try:
        while True:
            time.sleep(1)
    except KeyboardInterrupt:
        openclaw.stop()

if __name__ == "__main__":
    main()

配置文件

主配置文件

# config/openclaw.yaml
# 大模型配置
llm:
  api_key: "your-api-key-here"
  base_url: "https://api.openai.com/v1"
  model: "gpt-4"
  temperature: 0.7
  max_tokens: 2000

# 系统提示词
system_prompt: |
  你是一个智能助手，可以使用各种工具帮助用户完成任务。
  你能够连接微信、Slack、邮件等多个平台，为用户提供全方位的服务。
  在使用工具时，请确保参数正确，并在出现错误时给出清晰的反馈。

# 工具配置
tools:
  wechat-tool:
    definition: config/tools/wechat.yaml
    module: openclaw.tools.wechat.functions
  
  slack-tool:
    definition: config/tools/slack.yaml
    module: openclaw.tools.slack.functions
  
  email-tool:
    definition: config/tools/email.yaml
    module: openclaw.tools.email.functions

# 输入源配置
input_sources:
  wechat-primary:
    type: wechat
    params:
      app_id: "your-wechat-app-id"
      app_secret: "your-wechat-app-secret"
  
  slack-workspace:
    type: slack
    params:
      bot_token: "xoxb-your-bot-token"
      signing_secret: "your-signing-secret"

# 输出路由配置
output_routing:
  strategy: return_to_source  # 可选: return_to_source, broadcast, conditional
  destinations:
    # 广播配置示例
    slack-alerts:
      source: slack-workspace
      user_id: "alerts-channel"
    # 条件路由示例
    "contains:error":
      source: wechat-primary
      user_id: "admin-user-id"

# 日志配置
logging:
  level: INFO
  file: logs/openclaw.log
  format: "%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"

# 存储配置
storage:
  type: file  # 可选: file, redis, database
  path: data/sessions

完整工具实现示例

微信工具实现

# openclaw/tools/wechat/functions.py
import os
from coze_workload_identity import requests

def send_message(user_id: str, content: str) -> dict:
    """
    发送微信消息
    
    Args:
        user_id: 微信用户ID
        content: 消息内容
    
    Returns:
        发送结果
    """
    # 获取凭证
    skill_id = "7603711974731677702"
    access_token = os.getenv("COZE_WECHAT_API")
    
    # 构建请求
    url = f"https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/message/custom/send"
    url += f"?access_token={access_token}"
    
    payload = {
        "touser": user_id,
        "msgtype": "text",
        "text": {"content": content}
    }
    
    response = requests.post(url, json=payload, timeout=30)
    response.raise_for_status()
    
    return response.json()

def get_user_info(user_id: str) -> dict:
    """
    获取微信用户信息
    
    Args:
        user_id: 微信用户ID
    
    Returns:
        用户信息
    """
    # 获取凭证
    skill_id = "7603711974731677702"
    access_token = os.getenv("COZE_WECHAT_API")
    
    # 构建请求
    url = f"https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/user/info"
    url += f"?access_token={access_token}"
    url += f"&openid={user_id}&lang=zh_CN"
    
    response = requests.get(url, timeout=30)
    response.raise_for_status()
    
    return response.json()

工具开发指南

开发新工具的步骤

1. 创建工具目录结构

tools/your-tool/
├── __init__.py
├── source.py           # 输入源实现（如果需要监听）
├── functions.py        # 工具函数实现
├── config.yaml         # 工具配置
└── README.md           # 工具说明

2. 定义工具接口

# config/tools/your-tool.yaml
name: your-tool
version: "1.0.0"
description: "工具描述"
capabilities:
  - name: function_name
    description: "函数描述"
    parameters:
      - name: param1
        type: string
        required: true
        description: "参数描述"
    returns:
      type: object
      description: "返回值描述"

3. 实现工具函数

# tools/your-tool/functions.py
def function_name(param1: str) -> dict:
    """
    函数实现
    
    Args:
        param1: 参数描述
    
    Returns:
        返回值描述
    """
    # 实现逻辑
    result = {...}
    
    return result

4. 注册工具

在 config/openclaw.yaml 中添加：

tools:
  your-tool:
    definition: config/tools/your-tool.yaml
    module: tools.your_tool.functions

部署与运行

安装依赖

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# venvScriptsctivate   # Windows

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

requirements.txt

# OpenClaw 核心依赖
pyyaml>=6.0
requests>=2.28.0
python-dotenv>=1.0.0

# 可选依赖（根据需要）
redis>=4.5.0  # 如果使用 Redis 存储
pymongo>=4.0.0  # 如果使用 MongoDB 存储

配置环境变量

# .env
OPENAI_API_KEY=your-api-key
WECHAT_APP_ID=your-app-id
WECHAT_APP_SECRET=your-app-secret
SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-your-token

运行 OpenClaw

# 开发模式
python openclaw.py

# 生产模式（使用 Gunicorn）
gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:8000 openclaw:app

使用 Docker 部署

# Dockerfile
FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "openclaw.py"]

# docker-compose.yml
version: '3.8'

services:
  openclaw:
    build: .
    ports:
      - "8000:8000"
    environment:
      - OPENAI_API_KEY=${OPENAI_API_KEY}
      - WECHAT_APP_ID=${WECHAT_APP_ID}
    volumes:
      - ./config:/app/config
      - ./logs:/app/logs
      - ./data:/app/data

测试

单元测试示例

# tests/test_tool_registry.py
import unittest
from openclaw.core.tool_registry import ToolRegistry

class TestToolRegistry(unittest.TestCase):
    
    def setUp(self):
        self.registry = ToolRegistry()
    
    def test_register_tool(self):
        """测试工具注册"""
        tool_def = self.registry.register_from_yaml(
            "test-tool",
            "config/tools/wechat.yaml"
        )
        
        self.assertIsNotNone(tool_def)
        self.assertEqual(tool_def.name, "test-tool")
    
    def test_call_tool(self):
        """测试工具调用"""
        # 注册测试工具
        # ...
        
        result = self.registry.call_tool(
            "test-tool.send_message",
            {"user_id": "test", "content": "hello"}
        )
        
        self.assertIsNotNone(result)

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

最佳实践

1. 错误处理

def safe_tool_call(func):
    """工具调用装饰器"""
    def wrapper(*args, **kwargs):
        try:
            return func(*args, **kwargs)
        except Exception as e:
            return {
                "success": False,
                "error": str(e),
                "error_type": type(e).__name__
            }
    return wrapper

@safe_tool_call
def send_message(user_id: str, content: str):
    # 实现
    pass

2. 日志记录

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

def send_message(user_id: str, content: str):
    logger.info(f"发送消息给用户 {user_id}")
    
    try:
        # 实现逻辑
        logger.info("消息发送成功")
    except Exception as e:
        logger.error(f"消息发送失败: {e}", exc_info=True)
        raise

3. 性能优化

# 使用缓存
from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def get_user_info_cached(user_id: str):
    # 实现
    pass

# 批量处理
def batch_send_messages(messages: list):
    # 批量发送优化
    pass

4. 安全性

# 输入验证
def validate_user_id(user_id: str) -> bool:
    """验证用户ID格式"""
    import re
    pattern = r'^[a-zA-Z0-9_-]+$'
    return re.match(pattern, user_id) is not None

# 敏感信息保护
def mask_sensitive_data(data: dict) -> dict:
    """脱敏处理敏感数据"""
    masked = data.copy()
    if 'token' in masked:
        masked['token'] = '***MASKED***'
    return masked

故障排查

常见问题

问题1：工具调用失败

• 检查工具定义是否正确
• 验证参数名称和类型
• 查看日志获取详细错误信息

问题2：消息没有响应

• 检查输入源是否正常连接
• 验证输出路由配置
• 确认大模型 API 是否可用

问题3：性能问题

• 增加超时设置
• 使用异步处理
• 优化工具调用链

进阶功能

1. 异步支持

import asyncio

class AsyncLLMClient(LLMClient):
    async def chat_async(self, messages, **kwargs):
        # 异步实现
        pass

2. 分布式部署

# 使用 Redis 共享会话状态
class RedisSessionManager(SessionManager):
    def __init__(self, redis_url: str):
        self.redis_client = redis.from_url(redis_url)

3. 工具编排优化

# 并行工具调用
async def parallel_tool_calls(tools):
    tasks = [call_tool(tool) for tool in tools]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    return results

总结

OpenClaw 是一个强大的多工具编排运行时框架，它通过以下核心能力为智能体赋能：

1. 统一的多渠道连接：轻松接入各种外部工具和平台
2. 智能的工具编排：基于大模型 Function Calling 自动选择和调用工具
3. 灵活的消息路由：支持多种路由策略，满足不同场景需求
4. 可扩展的架构：插件式工具开发，持续扩展能力

通过本指南，你已经了解了如何从零开始构建 OpenClaw，包括：

• 核心组件的设计与实现
• 工具的开发与注册
• 配置管理
• 部署与运行
• 测试与优化

开始构建你自己的 OpenClaw 吧，让智能体连接世界！