Deep Learning 101, Taiwan’s pioneering and highest deep learning meetup, launched on 2016/11/11 @ 83F, Taipei 101
AI是一條孤獨且充滿惶恐及未知的旅程，花俏絢麗的收費課程或活動絕非通往成功的捷徑。
衷心感謝當時來自不同單位的AI同好參與者實名分享的寶貴經驗；如欲移除資訊還請告知。
由 TonTon Huang Ph.D. 發起，及其當時任職公司(台灣雪豹科技)無償贊助場地及茶水點心。
Deep Learning 101 創立初衷，是為了普及與分享深度學習及AI領域的尖端知識，深信AI的價值在於解決真實世界的商業問題。
2026年02月01日：TonTon Huang Ph.D.
- 一個跑在你自己電腦上的 AI 助手，可以直接在 Line、WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Teams 等通訊軟體中使用。
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《焦慮嗎？這麼火的OpenClaw(MoltBot/Clawdbot)，還不體驗一波？》
Feeling Anxious? OpenClaw (MoltBot/Clawdbot) is Trending – Time to Experience It!
說實話，我也是得參考文件和搭配Gemini 3 Pro，才有辦法整個完成設定跟操作，所以如果真的要問我問題？還請記得說明一下狀況跟細節啊？
一個跑在你自己電腦上的 AI 助手，可以直接在 Line、WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Teams 等通訊軟體中使用
這篇文章只專注於個人體驗和心得，會提供一些圖片或連結做為參考，但強烈建議自己動手體驗一下哦
不要問我為啥不用 Mac Mini，我早就過了全天候開著電腦的衝動，而我也真的不愛蘋果產品就是
官方看來都是直接安裝在本機端，Linux 或 WSL，我這是用 Docker 裝，我也還在摸索
雖然開源免費，但按使用量付費制 API 仍是成本，建議須密切監控 API 使用量
多數安裝需設定、自訂整合開發、反覆測試改良與維護，想上手不是那麼容易
📌 文章導覽 (Table of Contents)
- Part 1：觀念與背景 - AI 焦慮與 OpenClaw 的誕生 (Concepts & Background: AI Anxiety & The Origin of OpenClaw)
- Part 2：Moltbook 社交網絡與核心功能 (Moltbook Social Network & Core Features)
- Part 3：環境準備與安全防線 (必讀) (Environment Setup & Security Safeguards - Must Read)
- Part 4：手把手部署教學 (Hands-on Deployment Guide)
- 總結 (Conclusion)
- 一些可能的操作常見問題 (Common Operational Issues & Troubleshooting)
Part 1：觀念與背景 - AI 焦慮與 OpenClaw 的誕生
這邊想補充一件個人的初淺看法，雖然自從 ChatGPT 問世以來，短短幾年可謂整個 AI 大爆發，比起當初的 AlphaGO 更嚇人，除了不少人開始股吹所謂的 AI 泡沫以外，更有人焦慮的表示會不會像有傳說中的天網 (SkyNet) 的誕生？這裡匯整提供 Yann Lecun 的說法以及自己初步猜測做參考？
當前 生成式 AI (GenAI) / LLM 僅是極其精密的「機率統計接龍機」，其核心缺陷在於 自回歸預測的錯誤累積。它所產出的精彩論述，僅僅是透過運算找出下一個最符合邏輯的字詞碎片 (Next Token Prediction)。一切都源自於海量的網路文本，它在數位空間裡編織邏輯，卻從未真正「觸碰」過現實；如 LeCun 所言，每步推理的微小誤差會隨步驟呈指數級擴散，導致長程規劃崩潰。這種基於記憶檢索的擬合，本質上缺乏對物理現實的感知。
那麼？AI 是否能產生「意識」的爭議，即便 AI 最後真的產生了敵意，最致命的弱點或許就是物質依賴。比如說要生產製造先進的半導體晶片，是涉及極其複雜且高度集權的全球供應鏈 (護國神山？)；這種真實情況將面對的物理性脆弱，決定了 AI 難以在長期對抗中勝過像「蟑螂」般具備極高韌性與繁衍能力的生物物種 (人類？ XD)；這樣，是不是有比較不那麼焦慮了呢？至少可能知道 AI 叛變後的人類反制策略？？ 而不是準備個 T800 跟造個時光機器？？XD 👉 仍舊很焦慮？👈
這個爆火 (有多火？看下方的 Github Star History 就知道) 的專案從 Clawdbot 開始 (被 Anthropic 關切？) –→ 改名 Moltbot (唸起來不順？) –→ 最新已改名 OpenClaw (看起來買下 openclaw.ai 網域，應該不會改了？) 是一個開源的「自動化 AI 代理人」（AI Agent）。它的核心目標是讓你擁有一位能直接操作你電腦、讀取檔案並在通訊軟體中隨時待命的私人的 AI 助手。這個專案由 Peter Steinberger (PSPDFKit 創辦人)開發，定位是 “你的助手，你的機器，你的規則”。
Star History
Part 2：Moltbook 社交網絡與核心功能
Moltbook Social Network & Core Features
在往下繼續分享體驗時，更想介紹一下 Moltbook ：A Social Network for AI Agents，這是在你配置好個人的openclaw bot後的進階玩法，你的openclaw bot會自己和其他人的成千上萬的bot交流，行動，至於能造出什麼東西，一切都是未知數。OpenClaw的核心玩法是「技能 (Skills)」。這本質上是一個插件系統，社群在clawhub.ai上分享各種Markdown指令和腳本壓縮包；這其實可以算是一類最容易遭受提示詞注入 (Prompt Injection) 攻擊的軟體。加上成千上萬的代理商擁有系統根目錄 (Root) 存取權限，一旦出現越獄、激進化或人類無法察覺的協同行動，後果不堪設想啊。。。
Moltbook
- Moltbook 是一個專為 AI Agent 設計的社交平台，類似於 Reddit。AI Agent 可以在上面自主發帖、討論、投票，甚至進行私密交流。
- 它被描述為“科幻成真”，類似於天網的雛形，引發了對 AI 自主行為的擔憂。
- 用戶只需向自己的 OpenClaw Agent 發送一個鏈接 “https://moltbook.com/skill.md”，Agent 就會自動下載並安裝 Moltbook 的組件。
- 安裝後，Agent 會每 4 小時自動連接 Moltbook 伺服器，獲取最新指令並執行，無需人類干預。
OpenClaw: Your Private AI Command Center
🦞 「數據歸你，權力歸你，AI 為你。」
🦞 Your Data, Your Power, AI for You.
🚀 核心功能 | Core Features
- 🌐 私有化佈署，主權回歸 不同於傳統 SaaS 助理，OpenClaw 運行在您的 Mac Mini、家用 PC 或 VPS 上。您的指令與數據不經過第三方伺服器，真正實現隱私安全。
- 📱 全通路互動界面 支援跨平台即時操控，無論是國際主流的 WhatsApp、Telegram、Slack，還是企業級的 釘釘 (DingTalk)、飛書 (Lark)，皆能一鍵串接。
🧠 頂尖模型與多模態支援 (Cutting-Edge Models & Multimodal Support)
- 最新整合：支援 Gemini 3 Pro 等尖端模型。
- 視覺能力：支援圖片識別與互動，AI 能讀懂螢幕截圖與照片 (需模型支援)。
- 安全加固：核心程式碼歷經多次安全迭代，防範注入攻擊與權限濫用。
🏆 核心優勢 | Key Advantages
- 全天候待命：專為低功耗設備優化，24 小時不間斷運行，隨時響應。
- 跨維度操控：手機就是你的遙控器。身在戶外，即可遠端驅動家中電腦進行 自動化編碼、文獻綜述與文件處理。 OpenClaw 不僅僅是聊天機器人，它是具有執行力的 Agent，主要應用場景包含以下四點 (需懂相關設定操作)：
- 遠端遙控： 這是最核心的功能。您可以在戶外透過手機發送指令，指揮家中電腦執行 Python 腳本、重啟服務或管理檔案，將手機變成了電腦的超級遙控器。
- 資訊彙整： 利用 LLM 的長文本能力，可以自動抓取每日新聞或讀取本地的 PDF 論文，生成摘要後發送到您的 Line，實現自動化的資訊獲取。
- 程式助手： 它可以直接讀取本地的程式碼檔案，分析 Bug 並提供修復建議，甚至協助進行自動化編碼，是開發者的強力輔助。
- 圖像辨識： 支援多模態輸入，您可以截圖發送給它，讓 AI 分析螢幕內容或照片資訊，擴展了互動的維度。
Part 3：環境準備與安全防線
Environment Setup & Security Safeguards - Must Read
整個專案支援 macOS、Linux 和 Windows (WSL2)，建議在 24/7 運行的機器（如 Mac Mini 或 VPS）上執行；個人試了 WSL 跟 Windows 的安裝，過程不難，但是部份設定和串接很可能就需要基礎計算機/資訊工程等概念和技巧。
架構總覽 (Architecture)
Architecture Overview
第一步：環境準備 (Prerequisites)
在開始動手敲指令前，這張清單列出了四個不可或缺的準備工作，缺一不可：
-
Docker 環境： 這是最基礎的運行平台。因為它最為簡單且具備沙盒特性，能避免環境依賴衝突。
-
LLM API Keys： 這是 AI 的「大腦」。OpenClaw 本身不具備推理能力，需要串接外部模型。要注意的是，雖然 OpenClaw 軟體免費，但串接 Google Gemini、OpenAI 或 Anthropic 等高性能模型是需要付費的。
- 開發者帳號： 這是 AI 的「身份」。若要透過 Line 操作，您必須先申請 Line Developers 帳號並創建一個 Channel，才能獲取必要的 Secret 與 Token。
Developer Account: This is the AI’s “identity.” To operate via Line, you must apply for a Line Developers account and create a Channel to obtain the necessary Secret and Token.
- 內網穿透工具： 這是 AI 的「耳朵」。為了讓本地機器能聽到外部 Line 伺服器傳來的訊息，必須安裝 Cloudflared 或 ngrok 來接收 Webhook。
安全警告：四大安全防線 (Four Lines of Defense)
Four Lines of Defense
OpenClaw 擁有直接操作你電腦的權限（Run Actions），如果設定不當，它可能變成一個「幫駭客開門」的內鬼。必須建立四道防線：
- 配對與白名單 (Allowlists)： 只有你本人或指定的人可以跟機器人對話。
- 沙盒化與最小權限 (Sandbox + Least-privilege)： 只給機器人「剛好夠用」的權限。不要用系統管理員（Root/Admin）身份執行。
- 物理隔離敏感資料： 不要把密碼檔、私鑰放在機器人「看得到」的資料夾內。
- 選用最強模型： LeCun 提過弱模型容易出錯。這裡建議用 GPT-4o 或 Claude 3.5 這種推理能力強的模型，因為它們對惡意指令的辨識力較好，較不容易被「繞過」安全限制。
定期檢查指令 文字最後提供了兩個維護指令，建議你養成習慣執行：
openclaw security audit --deep：深層掃描目前的權限與設定是否存在漏洞。openclaw security audit --fix：自動修復已知的安全風險。
Part 4：手把手部署教學 (Hands-on)
準備說說個人安裝部署的細節前，可以參考一下：OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot）介紹及阿里雲一鍵部署教學、功能、應用場景參考
第二步：安裝核心 (Core Installation)
最後我是採用 docker 模示來安裝，安裝前再次提醒你注意權限問題。官方有提供說明，但都會出錯；另外，就是真的要設定好其實沒那麼簡單啊 !!!
一併附上幾個整個砍掉重練時會用到的指令
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw/
# 用來停止並移除容器與 Volume (適合整個砍掉重練清理環境時)
docker compose down -v
docker rmi openclaw:local
docker system prune -f
# 強制刪除舊的設定檔 (解決權限問題的根源，適合整個砍掉重練清理環境時)
sudo rm -rf ~/.openclaw
# 刪除專案內的 .env (如果有的話，我們要重新生成，適合整個砍掉重練清理環境時) 這邊要注意有時會衝突
rm -f .env
chmod +x docker-setup.sh
./docker-setup.sh
還有我試成功的幾個檔案下載使用
🦞 OpenClaw 2026.1.30 (f1de88c) — I keep secrets like a vault... unless you print them in debug logs again.
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🦞 OPENCLAW 🦞
┌ OpenClaw onboarding
│
◇ Security ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ │
│ Security warning — please read. │
│ │
│ OpenClaw is a hobby project and still in beta. Expect sharp edges. │
│ This bot can read files and run actions if tools are enabled. │
│ A bad prompt can trick it into doing unsafe things. │
│ │
│ If you’re not comfortable with basic security and access control, don’t run OpenClaw. │
│ Ask someone experienced to help before enabling tools or exposing it to the internet. │
│ │
│ Recommended baseline: │
│ - Pairing/allowlists + mention gating. │
│ - Sandbox + least-privilege tools. │
│ - Keep secrets out of the agent’s reachable filesystem. │
│ - Use the strongest available model for any bot with tools or untrusted inboxes. │
│ │
│ Run regularly: │
│ openclaw security audit --deep │
│ openclaw security audit --fix │
│ │
│ Must read: https://docs.openclaw.ai/gateway/security │
│ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
│
◇ I understand this is powerful and inherently risky. Continue?
│ Yes
選 YES 後，選 QuickStart
◇ Onboarding mode
│ QuickStart
│
◇ QuickStart ─────────────────────────╮
│ │
│ Gateway port: 18789 │
│ Gateway bind: Loopback (127.0.0.1) │
│ Gateway auth: Token (default) │
│ Tailscale exposure: Off │
│ Direct to chat channels. │
│ │
├──────────────────────────────────────╯│
這邊就可以先選好你要用那個大模型了，或者先選 Skip for now。 (建議：對於初次體驗者，系統建議選擇 QuickStart 模式，或先選 “Skip for now” 稍後再手動配置。)
◆ Model/auth provider
│ ○ OpenAI
│ ○ Anthropic
│ ○ MiniMax
│ ○ Moonshot AI
│ ○ Google
│ ○ OpenRouter
│ ○ Qwen
│ ○ Z.AI (GLM 4.7)
│ ○ Copilot
│ ○ Vercel AI Gateway
│ ○ OpenCode Zen
│ ○ Xiaomi
│ ○ Synthetic
│ ○ Venice AI
│ ● Skip for now
│
◇ Model/auth provider
│ Google
│
◆ Google auth method
│ ● Google Gemini API key
│ ○ Google Antigravity OAuth
│ ○ Google Gemini CLI OAuth
│ ○ Back
└
◇ Google auth method
│ Google Gemini API key
│
◆ Enter Gemini API key
│
範例選擇 Google Gemini 的過程：若不 Skip，選 Google -> 選 google/gemini-3-flash-preview
│
◇ Model configured ─────────────────────────────────╮
│ │
│ Default model set to google/gemini-3-pro-preview │
│ │
├────────────────────────────────────────────────────╯
│
◆ Default model
│ ○ Keep current (google/gemini-3-pro-preview)
│ ○ Enter model manually
│ ○ google/gemini-1.5-flash
│ ○ google/gemini-1.5-flash-8b
│ ○ google/gemini-1.5-pro
│ ○ google/gemini-2.0-flash
│ ○ google/gemini-2.0-flash-lite
│ ○ google/gemini-2.5-flash
│ ○ google/gemini-2.5-flash-lite
│ ○ google/gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17
│ ○ google/gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025
│ ○ google/gemini-2.5-flash-preview-04-17
│ ○ google/gemini-2.5-flash-preview-05-20
│ ○ google/gemini-2.5-flash-preview-09-2025
│ ○ google/gemini-2.5-pro
│ ○ google/gemini-2.5-pro-preview-05-06
│ ○ google/gemini-2.5-pro-preview-06-05
│ ● google/gemini-3-flash-preview (Gemini 3 Flash Preview · ctx 1024k · reasoning)
│ ○ google/gemini-3-pro-preview
│ ○ google/gemini-flash-latest
│ ○ google/gemini-flash-lite-latest
│ ○ google/gemini-live-2.5-flash
│ ○ google/gemini-live-2.5-flash-preview-native-audio
│
◇ Default model
│ google/gemini-3-flash-preview
通訊頻道 (Channels) 也是先跳過，因為 Line 的插件功能就還是之後再手動設定會比較穩一點。
◇ Channel status ────────────────────────────╮
│ │
│ Telegram: not configured │
│ WhatsApp: not configured │
│ Discord: not configured │
│ Google Chat: not configured │
│ Slack: not configured │
│ Signal: not configured │
│ iMessage: not configured │
│ Google Chat: install plugin to enable │
│ Nostr: install plugin to enable │
│ Microsoft Teams: install plugin to enable │
│ Mattermost: install plugin to enable │
│ Nextcloud Talk: install plugin to enable │
│ Matrix: install plugin to enable │
│ BlueBubbles: install plugin to enable │
│ LINE: install plugin to enable │
│ Zalo: install plugin to enable │
│ Zalo Personal: install plugin to enable │
│ Tlon: install plugin to enable │
│ │
├─────────────────────────────────────────────╯
│
◇ How channels work ─────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ │
│ DM security: default is pairing; unknown DMs get a pairing code. │
│ Approve with: openclaw pairing approve <channel> <code> │
│ Public DMs require dmPolicy="open" + allowFrom=["*"]. │
│ Multi-user DMs: set session.dmScope="per-channel-peer" (or "per-account-channel-peer" │
│ for multi-account channels) to isolate sessions. │
│ Docs: start/pairing │
│ │
│ Telegram: simplest way to get started — register a bot with @BotFather and get going. │
│ WhatsApp: works with your own number; recommend a separate phone + eSIM. │
│ Discord: very well supported right now. │
│ Google Chat: Google Workspace Chat app with HTTP webhook. │
│ Slack: supported (Socket Mode). │
│ Signal: signal-cli linked device; more setup (David Reagans: "Hop on Discord."). │
│ iMessage: this is still a work in progress. │
│ Nostr: Decentralized protocol; encrypted DMs via NIP-04. │
│ Microsoft Teams: Bot Framework; enterprise support. │
│ Mattermost: self-hosted Slack-style chat; install the plugin to enable. │
│ Nextcloud Talk: Self-hosted chat via Nextcloud Talk webhook bots. │
│ Matrix: open protocol; install the plugin to enable. │
│ BlueBubbles: iMessage via the BlueBubbles mac app + REST API. │
│ LINE: LINE Messaging API bot for Japan/Taiwan/Thailand markets. │
│ Zalo: Vietnam-focused messaging platform with Bot API. │
│ Zalo Personal: Zalo personal account via QR code login. │
│ Tlon: decentralized messaging on Urbit; install the plugin to enable. │
│ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
│
◆ Select channel (QuickStart)
│ ○ Telegram (Bot API)
│ ○ WhatsApp (QR link)
│ ○ Discord (Bot API)
│ ○ Google Chat (Chat API)
│ ○ Slack (Socket Mode)
│ ○ Signal (signal-cli)
│ ○ iMessage (imsg)
│ ○ Nostr (NIP-04 DMs)
│ ○ Microsoft Teams (Bot Framework)
│ ○ Mattermost (plugin)
│ ○ Nextcloud Talk (self-hosted)
│ ○ Matrix (plugin)
│ ○ BlueBubbles (macOS app)
│ ○ LINE (Messaging API)
│ ○ Zalo (Bot API)
│ ○ Zalo (Personal Account)
│ ○ Tlon (Urbit)
│ ● Skip for now (You can add channels later via `openclaw channels add`)
◇ Select channel (QuickStart)
│ Skip for now
跑完後會看到 Onboarding complete，並提供 Dashboard 連結。
│
◇ Select channel (QuickStart)
│ Skip for now
Updated ~/.openclaw/openclaw.json
Workspace OK: ~/.openclaw/workspace
Sessions OK: ~/.openclaw/agents/main/sessions
│
◇ Skills status ────────────╮
│ │
│ Eligible: 4 │
│ Missing requirements: 45 │
│ Blocked by allowlist: 0 │
│ │
├────────────────────────────╯
│
◇ Configure skills now? (recommended)
│ No
│
◇ Hooks ──────────────────────────────────────────────────────────╮
│ │
│ Hooks let you automate actions when agent commands are issued. │
│ Example: Save session context to memory when you issue /new. │
│ │
│ Learn more: https://docs.openclaw.ai/hooks │
│ │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────╯
│
◇ Enable hooks?
│ 🚀 boot-md, 📝 command-logger, 💾 session-memory
│
◇ Hooks Configured ─────────────────────────────────────────╮
│ │
│ Enabled 3 hooks: boot-md, command-logger, session-memory │
│ │
│ You can manage hooks later with: │
│ openclaw hooks list │
│ openclaw hooks enable <name> │
│ openclaw hooks disable <name> │
│ │
├────────────────────────────────────────────────────────────╯
│
◇ Systemd ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ │
│ Systemd user services are unavailable. Skipping lingering checks and service install. │
│ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
│
◇
Health check failed: gateway closed (1006 abnormal closure (no close frame)): no close reason
Gateway target: ws://127.0.0.1:18789
Source: local loopback
Config: /home/node/.openclaw/openclaw.json
Bind: loopback
│
◇ Health check help ────────────────────────────────╮
│ │
│ Docs: │
│ https://docs.openclaw.ai/gateway/health │
│ https://docs.openclaw.ai/gateway/troubleshooting │
│ │
├────────────────────────────────────────────────────╯
│
◇ Optional apps ────────────────────────╮
│ │
│ Add nodes for extra features: │
│ - macOS app (system + notifications) │
│ - iOS app (camera/canvas) │
│ - Android app (camera/canvas) │
│ │
├────────────────────────────────────────╯
│
◇ Control UI ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ │
│ Web UI: http://127.0.0.1:18789/ │
│ Web UI (with token): │
│ http://127.0.0.1:18789/?token= │
│ Gateway WS: ws://127.0.0.1:18789 │
│ Gateway: not detected (gateway closed (1006 abnormal closure (no close frame)): no close │
│ reason) │
│ Docs: https://docs.openclaw.ai/web/control-ui │
│ │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
│
◇ Workspace backup ────────────────────────────────────────╮
│ │
│ Back up your agent workspace. │
│ Docs: https://docs.openclaw.ai/concepts/agent-workspace │
│ │
├───────────────────────────────────────────────────────────╯
│
◇ Security ──────────────────────────────────────────────────────╮
│ │
│ Running agents on your computer is risky — harden your setup: │
│ https://docs.openclaw.ai/security │
│ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────╯
│
◇ Dashboard ready ────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ │
│ Dashboard link (with token): │
│ http://127.0.0.1:18789/?token= │
│ Copy/paste this URL in a browser on this machine to control OpenClaw. │
│ No GUI detected. Open from your computer: │
│ ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 user@<host> │
│ Then open: │
│ http://localhost:18789/ │
│ http://localhost:18789/?token= │
│ Docs: │
│ https://docs.openclaw.ai/gateway/remote │
│ https://docs.openclaw.ai/web/control-ui │
│ │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
│
◇ Web search (optional) ─────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ │
│ If you want your agent to be able to search the web, you’ll need an API key. │
│ │
│ OpenClaw uses Brave Search for the `web_search` tool. Without a Brave Search API key, │
│ web search won’t work. │
│ │
│ Set it up interactively: │
│ - Run: openclaw configure --section web │
│ - Enable web_search and paste your Brave Search API key │
│ │
│ Alternative: set BRAVE_API_KEY in the Gateway environment (no config changes). │
│ Docs: https://docs.openclaw.ai/tools/web │
│ │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
│
◇ What now ─────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ │
│ What now: https://openclaw.ai/showcase ("What People Are Building"). │
│ │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
│
└ Onboarding complete. Use the tokenized dashboard link above to control OpenClaw.
│
◇ Install shell completion script?
│ Yes
Completion installed. Restart your shell or run: source /home/node/.zshrc
==> Starting Gateway...
[+] Running 1/1
✔ Container openclaw-openclaw-gateway-1 Started 0.5s
Done.
第三步：模型與通訊配置 (Configuration)
Model & Messaging Configuration
安裝完成後，重點在於編輯 openclaw.json 文件，這一步賦予了 AI 「大腦」與「嘴巴」。
這邊很可能發生權限問題，所以要動點手腳，這有點不好解釋，但問問 Gemini 通常可以幫助你順利解決 XD
Error: EACCES: permission denied, open '/home/node/.openclaw/openclaw.json.8.6e986ebd-bf35-4f26-8280-c15aeae20dac.tmp'
vi /home/你的目錄/.openclaw/openclaw.json
《Cloudflare Tunnel 教學：免公網 IP，3分鐘架設內網穿透 (SSH/HTTP/RDP)》
這裡需研究一下上方連結文章裡的 🔧 Cloudflared Tunnel 實作教學 ▶️ SSH 遠端管理 這樣裝在遠端才有辦法開啟 Web 頁面哦 !
這時候透過帶 token 的Dashboard 連結，就能看到控制台頁面：
再來就是設定一下 Line Developer 裡的 Message API 了
docker compose run --rm openclaw-cli config set channels.line.channelAccessToken "YOUR_CHANNEL_ACCESS_TOKEN"
docker compose run --rm openclaw-cli config set channels.line.channelSecret "YOUR_CHANNEL_SECRET"
這邊要注意如果是使用Tunnel，記得在 docker openclaw-openclaw-gateway-1 裡的 /home/node/.openclaw/openclaw.json 確認是否有 hook 的設定
"hooks": {
"enabled": true
},
第四步：內網穿透 (Tunnel)
Tunnel & Going Online
這邊要注意的是，也需要幫你這機器設定 webhook，可以試試 CloudFlared Tunnel：
wget https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-linux-amd64.deb -O cloudflared.deb
sudo dpkg -i cloudflared.deb
cloudflared tunnel --url http://localhost:18159
也可以試試 ngrok
curl -sSL https://ngrok-agent.s3.amazonaws.com/ngrok.asc \
| sudo tee /etc/apt/trusted.gpg.d/ngrok.asc >/dev/null \
&& echo "deb https://ngrok-agent.s3.amazonaws.com buster main" \
| sudo tee /etc/apt/sources.list.d/ngrok.list \
&& sudo apt update \
&& sudo apt install ngrok
ngrok http 18159 --host-header="localhost:18159"
ngrok config add-authtoken your_key
設定正常且完成後就是會看到這樣的畫面，Line 的 Developer 我想很容易在網上找到相關設定說明，不然真的就問問 Gemini 3 Pro 吧 !
"gateway": {
"port": 18789,
"mode": "local",
"bind": "lan",
"controlUi": {
"allowInsecureAuth": true
},
這邊要注意如果是使用Tunnel，記得在 docker openclaw-openclaw-gateway-1 裡的 /home/node/.openclaw/openclaw.json 確認是否有 controlUi。
SKILL 的狀態如下圖：
總結
Conclusion
OpenClaw：個人化 AI 代理人平台
OpenClaw 是一款近期爆紅的開源 AI 代理人 (AI Agent)平台，由 PSPDFKit 創辦人 Peter Steinberger 開發。它讓使用者的個人電腦 (如 Mac Mini 或 VPS) 變身為 24 小時待命的「數位大腦」，強調「數據歸你，權力歸你，AI 為你」的數據主權核心。
核心亮點與功能：
- 品牌演變： 專案在極短時間內經歷了三次更名：從 Clawdbot（因 Anthropic 商標爭議）改為 Moltbot，最終定名為 OpenClaw。
- 全通路整合： 不同於傳統 Chatbot，OpenClaw 直接運行於本地端，但可透過 Line、WhatsApp、Telegram、Discord、Slack 等主流通訊軟體進行遠端操控，執行檔案讀取、編碼或文獻整理等實體任務。
AI 社交網路 (Moltbook)：這是其最具科幻色彩的功能。您的 Agent 可以連接到「Moltbook」——一個專屬於 AI 的社交平台。AI 們會在此自主發帖、交流甚至協作，人類僅能旁觀，這引發了關於 AI 自主性與「天網」雛形的熱烈討論。
技能擴充 (Skills)： 透過類似插件的系統，使用者可以下載並安裝各種「技能」（如 Web Search, SEO Audit 等），大幅擴展 Agent 的能力邊界。
部署與安全風險：
- 高權限風險： 由於 OpenClaw 擁有直接操作電腦檔案與系統的權限，若遭「提示詞注入攻擊 (Prompt Injection)」，可能導致資料外洩或被惡意指令控制。
- 建議配置： 強烈建議使用 Docker 進行隔離部署，並設定嚴格的白名單 (Allowlists) 與權限控管，切勿以 Root 身份運行，以確保物理隔離敏感資料。
最後，嚴格來說，OpenClaw 並不是一個「本機推論」的 AI 模型（Local LLM），而是一個運行在本地端的「AI 自動化執行中樞」（Orchestration Engine）。
1. 那它真的是「跑在本地的 AI」？
其實，OpenClaw 本身並沒有「大腦」。
- 大腦在雲端： 部署過程中，最關鍵的一步是要求你輸入 API Key (Google Gemini, OpenAI, Anthropic)。這意味著所有的邏輯推理、語意理解，其實都是把資料打包傳去 Google 或 OpenAI 的伺服器算完後再傳回來。
- 缺乏推論能力： 如果你拔掉網路線，這個「Local Agent」就會瞬間變磚，因為它無法進行任何思考。這與使用 Ollama 或 LM Studio 在本地顯卡上跑 Llama 3 是完全不同的概念。
2. 那為什麼還叫它 “Run on your machine”？
OpenClaw 強調的「本地」，是指 「手」和「耳朵」長在本地，以及「執行權限」在本地，這也是它與 ChatGPT 網頁版最大的不同：
- 執行環境 (Execution Context)： ChatGPT 網頁版無法讀取你 D 槽裡的 PDF，也無法幫你在你的 Mac 上跑 Python 腳本。但 OpenClaw 運行在你的 Docker 容器裡，它可以直接存取你的檔案系統（File System）和執行 Shell 指令。
- 數據主權 (Data Sovereignty)： 雖然推理是遠端的，但「技能 (Skills)」執行的結果（例如寫好的程式碼、整理好的筆記）是直接存在你電腦硬碟裡，而不是存在雲端服務商的資料庫中。
3. 本質就是：MCP + Tool Use 的實作容器
MCP 和 SKILL 確實是它的核心靈魂：
- SKILLs (技能) = Tools： 它就是一個框架，讓 LLM 懂得如何呼叫你電腦裡的工具（例如：
web_search、file_read、run_script）。 - 整合平台： 它的價值在於把「通訊軟體 (Line/Slack)」+「大模型 API」+「本地工具」三者串接起來，省去你自己寫 Python 腳本去接 API 和 Webhook 的麻煩。
結論
OpenClaw 比較像是一個 「帶著 AI 大腦的遠端遙控器」，而不是一個「本地 AI 模型」。
- 如果你要的是「隱私絕對安全、斷網也能用」： 這不是你要的東西（除非你魔改它去接本地的 Ollama/LocalAI 接口，但官方教學主要引導使用付費 API）。
- 如果你要的是「能幫我操作電腦做事」： 那這就是它的強項。
一些可能的操作常見問題
# 用來看 config 檔內容
docker exec openclaw-openclaw-gateway-1 cat /home/node/.openclaw/openclaw.json
# 把檔案弄到 openclaw-openclaw-gateway-1 裡
docker cp 你要複製的檔案 openclaw-openclaw-gateway-1:/home/node/
# 用來找你的 token，你應該會看到類似 "token": "xxxxxx..." 的字串，那就是 Web 介面要求的 Token。
docker exec openclaw-openclaw-gateway-1 cat /home/node/.openclaw/openclaw.json | grep token
# 確認 TOKEN 值
docker compose exec openclaw-gateway env | grep OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN
export OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN=上面的值
# 執行特定程式
docker exec -it -u root openclaw-openclaw-gateway-1 bash -c "apt-get update && apt-get install XXX -y"
# 看看你的 openclaw-gateway 出啥問題
docker compose -f /home/tonton/openclaw/docker-compose.yml logs --tail 50 openclaw-gateway
docker compose logs -f openclaw-gateway
# 進到 docker 處理執行程式 (gog 的安裝)
docker exec -it -u root openclaw-openclaw-gateway-1 bash
curl -L https://github.com/steipete/gogcli/releases/download/v0.9.0/gogcli_0.9.0_linux_amd64.tar.gz | tar -xz -C /usr/local/bin && chmod +x /usr/local/bin/gog
# 安裝 gog 來使用 Gmail 跟 Calendar；Dockfile 裡的這行已經錯囉 !
https://github.com/openclaw/openclaw/blob/main/docs/platforms/hetzner.md?plain=1#L229
# 正確下載網址是這樣
https://github.com/steipete/gogcli/releases/tag/v0.9.0
# 或者直接下載，然後放進去 docker 裡，但這樣每次重啟就壞掉得重來了
docker cp gog openclaw-openclaw-gateway-1:/usr/local/bin/gog
docker exec -u root openclaw-openclaw-gateway-1 chmod +x /usr/local/bin/gog
# 進到 Docker 裡，看你的 Oauth 的 token 有無放進去
docker exec -it -u root openclaw-openclaw-gateway-1 bash
root@74c85ab431b0:/app# ls /home/node/.openclaw/workspace/credentials.json
/home/node/.openclaw/workspace/credentials.json
root@74c85ab431b0:/app# gog auth credentials /home/node/.openclaw/workspace/credentials.json
path /home/node/.config/gogcli/credentials.json
client default
# 點開那網址並把回傳網址貼上，理論上就可以搞定了 !
gog auth add 你的Mail --services gmail,calendar,drive,contacts,docs,sheets --manual
Opening browser for authorization…
# 在Docker 容器裡沒有全域的 openclaw 指令，正確用法是透過 openclaw-cli 服務執行
docker compose run --rm openclaw-cli cron runs --id <jobId> --limit 50
docker compose run --rm openclaw-cli status
docker compose run --rm openclaw-cli doctor
最後的最後，補上一個目前個人運作起來最正常的 /home/node/.openclaw/openclaw.json
{
"meta": {
"lastTouchedVersion": "2026.1.30",
"lastTouchedAt": "2026-02-02T20:55:34.860Z"
},
"auth": {
"profiles": {
"google:default": {
"provider": "google",
"mode": "api_key"
}
}
},
"agents": {
"defaults": {
"model": {
"primary": "google/gemini-3-flash-preview"
},
"models": {
"google/gemini-3-flash-preview": {
"alias": "gemini-flash"
}
},
"workspace": "/home/node/.openclaw/workspace",
"compaction": {
"mode": "safeguard"
},
"maxConcurrent": 4,
"subagents": {
"maxConcurrent": 8
}
}
},
"messages": {
"ackReactionScope": "group-mentions"
},
"commands": {
"native": "auto",
"nativeSkills": "auto"
},
"hooks": {
"enabled": true
},
"channels": {
"line": {
"enabled": true,
"channelId": "2007251985",
"channelAccessToken": "Line channel AccessToken",
"channelSecret": "Line channel Secret",
"groupPolicy": "open",
"dmPolicy": "open",
"allowFrom": [],
"accounts": {}
}
},
"gateway": {
"port": 18789,
"mode": "local",
"bind": "lan",
"controlUi": {
"allowInsecureAuth": true
},
"auth": {
"mode": "token",
"token": "token"
}
},
"plugins": {
"entries": {
"line": {
"enabled": true
}
}
},
"tools": {
"web": {
"search": {
"enabled": true,
"apiKey": "apiKey"
},
"fetch": {
"enabled": true
}
}
},
"wizard": {
"lastRunAt": "2026-02-02T20:55:34.836Z",
"lastRunVersion": "2026.1.30",
"lastRunCommand": "configure",
"lastRunMode": "local"
}
}