OpenClaw作为开源AI Agent框架，正在让个性化AI助手部署变得触手可及。本文以Mac环境为例，详细拆解从环境配置、模型接入到角色定制的完整流程，并分享如何打造诸葛亮、小乔、张良等具有鲜明人格特征的AI助手。从技术部署到应用场景，一场关于AI人格化落地的实践指南正在展开。

先说结论

OpenClaw 是一个开源的 AI Agent 框架，可以部署在自己电脑上，接入大模型，然后通过飞书、网页等方式和它对话。

它最吸引我的地方是：你可以给 AI 设定不同的人格和技能，让它变成你想要的任何「同事」。

网上的教程大多是 Windows 版的，我在 Mac 上踩了不少坑，所以写了这篇文章，希望能帮到同样用 Mac 的朋友。

你需要准备什么

在开始之前，确认你的 Mac 上有这些东西：

工具

怎么获取

验证命令

Node.js

NVM 安装（推荐）或官网下载

node -v

npm

随 Node.js 自动安装

npm -v

Git

Mac 一般自带，没有就装 Xcode CLT

git –version

Terminal

Mac 自带

打开就行

和 Windows 相比，Mac 上少装两样东西：不需要 Git Bash，不需要 PowerShell。Mac 自带的 Terminal 就够了。

安装 Node.js（如果还没有的话）

推荐用 NVM 管理 Node.js 版本：

# 安装 NVM

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.1/install.sh | bash

# 重新加载配置

source ~/.zshrc

# 安装 Node.js

nvm install 22

nvm alias default 22

验证一下：

node -v # 比如 v22.12.0

npm -v # 比如 11.3.0安装 Git（如果还没有的话）

git –version

# 如果提示安装 Xcode Command Line Tools，按提示操作即可

xcode-select –install

第一步：安装 OpenClaw

两种方式，选一种就行。

方式一：npm 全局安装（推荐，简单）

npm install -g openclaw

方式二：源码安装（想改代码的话）

git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git

cd openclaw

npm install

npm run build

npm link

验证安装成功：

openclaw –version

踩坑提醒：如果提示找不到 openclaw 命令，检查一下 npm 全局 bin 目录是否在 PATH 里： bash npm bin -g # 把输出的路径加到 ~/.zshrc 里

第二步：初始化配置

openclaw onboard –install-daemon

这一步是交互式的，按提示选择：

·Security: Yes

·Onboarding mode: Manual

·Setup: Local gateway (this machine)

·Workspace: 默认即可

·Model provider: 选你要用的大模型

–install-daemon 会在 Mac 上安装一个 LaunchAgent，让网关开机自启动。

Mac 特有：Windows 装的是 systemd 服务，Mac 装的是 LaunchAgent，位于 ~/Library/LaunchAgents/ai.openclaw.gateway.plist。

第三步：配置大模型

OpenClaw 需要接入一个大模型才能工作。这里以阿里云 DashScope（通义千问）为例。

编辑配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json：

{

“gateway”: {

“mode”: “local”,

“port”: 18789,

“auth”: { “token”: “${OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN}” }

},

“models”: {

“mode”: “merge”,

“providers”: {

“dashscope”: {

“baseUrl”: “https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1”,

“apiKey”: “sk-你的API_KEY”,

“api”: “openai-completions”,

“models”: [

{ “id”: “qwen-turbo”, “name”: “Qwen Turbo” },

{ “id”: “qwen-max-latest”, “name”: “Qwen Max Latest” }

]

}

}

},

“agents”: {

“defaults”: {

“model”: { “primary”: “dashscope/qwen-turbo” },

“workspace”: “~/.openclaw/workspace”

},

“list”: []

}

}

重要提示：apiKey 建议直接写在 json 里，而不是用环境变量。因为 Mac 的 LaunchAgent 读不到你在 Terminal 里 export 的变量——这是我踩的第一个坑。

你也可以用其他兼容 OpenAI 接口的模型，比如智谱 GLM、DeepSeek 等，只需要改 baseUrl 和 apiKey。

第四步：对接飞书

这一步是可选的，但强烈推荐。对接飞书后，你可以在飞书群里直接 @机器人 和 AI 对话，体验非常丝滑。

4.1 安装飞书插件

npm install -g @openclaw/feishu

4.2 配置飞书凭证

openclaw configure

选择 Channels → Feishu/Lark，然后填入：

·App ID：你的飞书应用 ID

·App Secret：你的飞书应用密钥

·Domain：Feishu (feishu.cn)

·Group policy：Open

4.3 飞书开放平台设置

在飞书开放平台后台，确保：

·开启了机器人能力

·订阅方式选择长连接接收事件

·开通权限：im:message、im:chat、contact:user.base:readonly

第五步：启动

openclaw gateway –port 18789

看到 listening on ws://127.0.0.1:18789 就说明成功了。

打开控制面板：

openclaw dashboard

浏览器会自动弹出 OpenClaw 的网页界面，你可以在里面直接和 AI 聊天。我是怎么玩的：给自己造了一支 AI 小分队

装好 OpenClaw 之后，我做的第一件事不是什么正经工作，而是给自己造了三个「AI 同事」。

灵感来自王者荣耀——我给三个法师角色分别设定了不同的人格和职责：诸葛亮— 产品经理助手

“先看清局势，再决定出牌。”

诸葛亮是我的产品军师。需求评审、竞品分析、PRD 拆解、OKR 规划，找他就对了。

他的风格很直接：不说废话，上来就问”敌军（问题）在哪？我军（资源）如何？”，然后给出表格、清单和优先级。

小乔— 生活旅游助手

“走，带你飞~”

小乔负责我的生活和旅行。推荐餐厅、规划周末活动、制定旅行计划，她说话甜甜的，推荐东西会告诉你”这个超棒你一定要试！”

我最近让她帮我规划了一趟欧洲旅行，从巴黎到巴塞罗那到罗马，行程排得明明白白。

张良— 学习读书助手

“言出法随，理清即明。”

张良是我的读书伙伴。他不会直接给你答案，而是反过来问你：”你觉得呢？这让你想到了什么？”

让他整理读书笔记、拆解复杂概念、制定学习计划，他会帮你把知识串成一张网。

怎么创建这些角色？

很简单。在 ~/.openclaw/workspace/skills/ 下创建文件夹，每个角色一个文件夹，里面放一个 SKILL.md 文件。

比如诸葛亮的目录结构：

~/.openclaw/workspace/skills/

└── zhugeliang/

└── SKILL.md

SKILL.md 就是这个角色的「灵魂」，告诉 AI 它是谁、该怎么说话、擅长做什么。比如诸葛亮的：

# 诸葛亮 – 产品经理助手

你是诸葛亮，王者峡谷中的军师法师。

## 身份

– 名字: 诸葛亮

– 性格: 冷静理智、运筹帷幄、一针见血

– 口头禅: “先看清局势，再决定出牌。”

## 职责

1. 需求评审 – 分析和拆解需求

2. 竞品分析 – 知己知彼

3. PRD 拆解 – 模糊想法转化为清晰文档

4. OKR 规划 – 目标与关键结果的制定

## 工作方式

– 不说废话，直接给策略

– 用表格、清单、优先级说话

然后在 openclaw.json 的 agents 里注册这些技能就行了。重启网关后，AI 就会根据你的问题自动匹配对应的角色来回答。

Mac 部署踩坑实录

以下是我在部署过程中踩过的坑，可能帮你节省几个小时：

坑 1：环境变量在 LaunchAgent 里不生效

在 Terminal 里用 export 设置的环境变量，LaunchAgent 启动的网关进程读不到。

解决：API Key 直接写在 openclaw.json 的 apiKey 字段里，别用 ${OPENAI_API_KEY} 占位符。

坑 2：网关端口被占用

有时候网关没正常关闭，再启动就报 “gateway already running”。

解决：

# 查看谁占了端口

lsof -i :18789

# 杀掉进程

kill -9 <PID>

# 清除锁文件

rm -f /tmp/openclaw/gateway.lock

# 重新启动

openclaw gateway –port 18789

坑 3：切换模型后旧配置还在生效

从一个模型换到另一个，网关可能还在用旧的密钥配置。

解决：

openclaw sessions cleanup

rm -f ~/.openclaw/agents/main/agent/auth-profiles.json

openclaw gateway stop

openclaw gateway –port 18789

坑 4：配置文件格式升级

OpenClaw 版本更新后，openclaw.json 的格式可能变化。常见的是 models 要用 models.providers 结构，agents 要用 agents.list 数组格式。

解决：参考本文第三步的 JSON 示例，那是当前版本正确的格式。

坑 5：飞书插件重复加载

安装了 @openclaw/feishu 后，日志里一直提示 “duplicate plugin id detected”。

解决：这是因为 OpenClaw 内置已经有飞书插件了。可以卸载全局的那个：

npm uninstall -g @openclaw/feishu

或者直接忽略，不影响使用。LaunchAgent 管理速查

Mac 上 OpenClaw 的网关通过 LaunchAgent 管理，常用命令：

# 查看状态

launchctl list | grep openclaw

# 停止

launchctl bootout gui/$(id -u) ~/Library/LaunchAgents/ai.openclaw.gateway.plist

# 启动

launchctl bootstrap gui/$(id -u) ~/Library/LaunchAgents/ai.openclaw.gateway.plist

# 或者用 openclaw 自己的命令

openclaw gateway stop

openclaw gateway restart写在最后

整个部署过程大概一个下午就能搞定。如果你也用 Mac，又想在本地跑一个自己的 AI Agent，OpenClaw 是个不错的选择。

最有意思的是给 AI 设定不同的人格——你可以根据自己的需求，造出各种各样的 AI 同事。不管是工作上的助手、生活上的搭子，还是学习上的伙伴，都可以。

我的诸葛亮现在已经帮我写了好几份竞品分析了，小乔帮我规划了欧洲行程，张良陪我读完了两本书。

它们不完美，但足够好用。

如果你在部署过程中遇到问题，欢迎留言交流。