上周末折腾了半天，在自己的 VPS 上装了 OpenClaw，然后通过微信跟 AI 对话。现在这个 AI 能帮我管服务器、查资料、写文章、操作腾讯文档，甚至能定时提醒我喝水。记录一下搭建过程，给想折腾的人参考。

准备工作

你需要一台服务器。我用的是腾讯云的轻量应用服务器，Debian 系统，2核4G 的配置。OpenClaw 本身不怎么吃资源，主要开销在调用大模型 API 的费用上。

软件方面需要 Node.js 24，推荐用宝塔面板管理服务器的可以直接在软件商店装。然后你需要一个大模型的 API Key，我用的是 Anthropic 的 Claude，效果很好。OpenAI 的也行，看你喜好。

安装步骤

安装本身很简单，一行命令：

npm install -g openclaw

然后跑一次初始化向导：

openclaw onboard

向导会问你用哪个模型、怎么连接聊天软件。微信的对接需要扫一个二维码，跟网页版微信登录差不多。Telegram 的话需要先去 BotFather 申请一个 Bot Token。

整个过程大概十分钟。没有想象中复杂。

用起来是什么感觉

装好之后，我在微信给 AI 发了第一条消息。它回复得很快，语气也不像传统客服机器人那么生硬。

然后我试了几件事：

让它查看服务器磁盘使用情况，它直接跑了 df -h 然后把结果翻译成人话告诉我。让它帮我在腾讯文档里创建一个表格，它用 API 直接调用完成了。让它每天早上 9 点给我发天气预报，设了个定时任务，第二天准时收到了。

最让我意外的是它的记忆能力。我告诉它我喜欢喝美式咖啡，过了几天它在聊天里提到这个细节。它把这些信息存在本地的 Markdown 文件里，每次对话会读取。不是什么高深的技术，但效果出乎意料地好。

遇到的坑

微信对接偶尔会掉线，需要重新扫码。这是微信网页协议的老问题了，不是 OpenClaw 的锅。

另外，大模型的 API 调用是要花钱的。用 Claude Opus 模型，一天正常聊个几十条，大概几块钱人民币。如果让它干重活（比如翻译一整本说明书），一次可能要花十几块。可以换便宜的模型来控制成本。

还有一个坑是宝塔面板的防火墙。OpenClaw 默认监听 18789 端口，需要在安全组里放行。第一次装的时候忘了这步，排查了半天。

值不值得折腾

如果你有服务器、有基本的 Linux 操作能力、又想要一个真正属于自己的 AI 助手，我觉得值得。

跟直接用 ChatGPT 网页版比，最大的区别是它能干活。不只是回答问题，而是真的能帮你执行操作。发消息、管文件、跑脚本、对接第三方服务。它更像是一个有 AI 大脑的运维工程师，而不是一个聊天机器人。

当然，如果你只是偶尔问问 AI 几个问题，直接用 ChatGPT 或者豆包就够了，没必要折腾这一套。工具和需求要匹配。