大模型实战专家—周红伟老师 法国科学院数据算法博士/曾任阿里人工智能专家
课程背景
随着大语言模型技术的飞速发展，AI代理（AI Agent）正成为企业智能化转型的核心抓手。然而，传统AI代理受限于API调用模式，仅能处理对话交互，无法真正介入企业实际业务流程，导致“能说不能做”的尴尬局面。OpenClaw作为全球首个真正意义上具备“动手能力”的开源AI代理框架，通过突破性的系统级权限集成、本地优先安全架构和多智能体协同机制，为企业打开了通向“数字员工”时代的大门。当前，企业面临三大核心挑战：
数据安全与合规压力：公有云AI服务存在数据外泄风险，无法满足金融、政务等敏感行业的本地化部署要求业务流程自动化断层：传统RPA技术僵化，无法应对复杂、多变的工作场景，智能化程度低多系统协同成本高昂：企业IT系统林立，API对接复杂度高，难以形成统一的智能化中枢OpenClaw的出现，以其零代码/低代码的开发模式、标准化的Skills扩展机制、多Agent协同工作能力，正在重塑企业办公自动化的技术范式。本课程应运而生，旨在帮助企业技术团队快速掌握这一革命性技术，构建安全、可控、智能的企业级AI代理体系。
课程收益
学员收益如下：
独立完成OpenClaw在Linux/Windows环境下的生产级部署与初始化配置熟练运用内置工具实现文档自动化处理、定时任务配置、批量归档等基础办公自动化场景掌握开发自定义Skills插件的方法，能够对接企业ERP/CRM/OA等业务系统API具备搭建多智能体协同工作流的能力，实现复杂任务的多人效分工与协作能够实现飞书/钉钉/企业微信等即时通讯平台的集成，构建企业智能助理入口课程特色
实战导向，手把手教学
理论讲解 + 实操演练；理论 : 实操 = 3:7
培训时长
2天
课程大纲
第一天 主题：OpenClaw核心架构与基础企业部署
第一部分：AI代理技术变革与OpenClaw核心原理
1.1 OpenClaw现象级技术突破解析
1.1.1 系统级权限集成：突破传统API限制，实现本地文件与进程的有限操作
1.1.2 动态技能图谱：根据任务需求实时加载并组合衍生技能
1.1.3 结构化长期记忆：基于Markdown的创新记忆载体，提升推理召回率
1.2 三层能力模型与本地优先安全架构
1.2.1 基础能力层：微内核设计确保自然语言理解与任务分解的稳定性
1.2.2 扩展能力层：通过标准插件机制支持动态技能加载
1.2.3 本地优先与环回优先网络模型：绑定本地地址，强制通过安全隧道访问
1.3 对比传统AI代理的核心差异
1.3.1 从“被动响应”到“主动执行”：心跳机制与定时任务实现主动服务
1.3.2 从“独立上下文”到“持久化记忆”：跨平台记忆存储于本地Markdown文件
1.3.3 从“单一对话”到“多Agent协同”：支持多代理并行工作与互相通信
第二部分：OpenClaw+Skills企业级部署实战
2.1 生产环境准备与依赖安装
2.1.1 操作系统与环境配置：Ubuntu 22.04 LTS基础工具链安装与升级
2.1.2 Node.js环境部署：v22.x LTS版本选择与npm国内镜像加速配置
2.1.3 Docker部署方案：拉取官方镜像与容器化运行命令详解
2.2 OpenClaw全流程安装与初始化
2.2.1 一键安装与守护进程配置：npm全局安装与openclaw onboard配置
2.2.2 访问令牌生成与端口放行：生成Token并配置防火墙
2.2.3 生产环境强化配置：日志轮转、PM2集群模式与TLS证书配置
2.3 企业级部署方案选型
2.3.1 全栈私有化一体机方案：软硬一体预集成，实现数据100%留驻内网
2.3.2 云服务器快速部署方案：阿里云/华为云轻量应用服务器一键购买与部署
2.3.3 本地多平台部署方案：Windows 11/MacOS/Linux本地环境配置要点
第三部分：OpenClaw内置工具与基础办公自动化
3.1 内置基础工具详解
3.1.1 文件操作与格式转换：文件自动化分类、PDF内容提取、文档格式转换
3.1.2 浏览器控制与Shell执行：自动化网页操作与系统命令调用
3.1.3 API调用与网络请求：集成第三方服务与数据采集
3.2 基础办公自动化场景演示
3.2.1 文档初稿智能撰写：根据指令自动生成工作说明文档与成果文档
3.2.2 材料自动整理归档：工作成果分类、批量归档与会议纪要整理
3.2.3 定时任务自动化配置：Cron表达式与自然语言创建周期性任务
第四部分：Skills标准与企业应用案例
4.1 AgentSkills标准化开放规范
4.1.1 技能开发碎片化解决方案：定义统一的开发、打包、加载与执行标准
4.1.2 标准化插件接口规范：ClawPlugin类定义与元信息返回标准
4.1.3 技能市场与质量控制：三级质量管控体系（功能测试、人工审核）
4.2 企业级Skills应用案例解析
4.2.1 智能外呼与招聘场景：外呼能力封装为Skill，实现自动电话邀约
4.2.2 视频生成智能体对接：部署Flexus AI视频生成Skill，实现视频并推送
4.2.3 电商客服与多平台接入：安装客服技能、配置FAQ、接入淘宝
第五部分：实操-即时通讯平台接入与新闻推送
5.1 飞书应用创建与机器人配置
5.1.1 创建企业自建应用：在飞书开放平台完成应用创建与机器人添加
5.1.2 权限配置与批量导入：导入tenant权限，设置数据范围为全体成员
5.1.3 凭证获取与事件配置：复制App ID与Secret，配置长连接接收事件
5.2 OpenClaw飞书插件集成
5.2.1 安装飞书插件：openclaw plugins install @m1heng-clawd/feishu
5.2.2 配置渠道凭证：通过config命令设置appId与appSecret并重启网关
5.2.3 建立长连接服务：运行Python SDK客户端保持WebSocket持久连接
5.3 热门新闻主动推送功能实现
5.3.1 自然语言指令触发：通过飞书@机器人发送网站监控指令
5.3.2 定时热点新闻推送：配置定时任务自动抓取指定领域新闻并推送摘要
5.3.3 客户端日志查看与任务停止：验证执行链路与网关服务管理
第六部分：安全与风险控制
6.1 企业级安全防护机制
6.1.1 “最小权限+动态授权”双层防护：敏感操作二次确认与审计日志记录
6.1.2 沙箱隔离技术：内置安全容器防逃逸，保障数据不出域、业务可隔离
6.1.3 供应链安全管控：恶意技能检测与插件供应链审核机制
6.2 企业合规与风险应对
6.2.1 缺乏强制监督的风险：OpenClaw高度自主性可能导致非预期操作
6.2.2 提示注入与数据外传：恶意指令嵌入文档可能导致敏感信息泄露
6.2.3 零信任原则实践：定期生成安全报告，对任何技能与系统不预设信任
第二天 主题：企业级技能开发与多智能体协同实战
第一部分：OpenClaw标准化技能开发
1.1 技能开发环境搭建
1.1.1 技能目录结构规范：.openclaw/skills/目录组织与SKILL.md文件编写
1.1.2 开发调试工具链：CLI命令行工具与日志查看技巧
1.1.3 本地技能安装与测试：skill install与skill test命令实战
1.2 自定义插件编写实战
1.2.1 插件类模板编写：实现ClawPlugin基类与execute方法
1.2.2 上下文对象使用：通过context参数访问会话与系统资源
1.2.3 元信息配置与依赖管理：定义插件名称、版本与外部依赖
第二部分：业务系统API对接与技能封装
2.1 企业API对接规范
2.1.1 RESTful API调用封装：在技能中集成HTTP客户端进行网络请求
2.1.2 认证与权限管理：API密钥安全存储与动态注入
2.1.3 错误处理与重试机制：异常捕获与指数退避重试策略
2.2 Flexus AI智能体Skills部署实战
2.2.1 视频生成技能文件下载：wget获取SKILL.md并放置到指定目录
2.2.2 技能信息获取与配置：获取API密钥与弹性公网IP
2.2.3 网关重启与对话测试：openclaw gateway restart与飞书端验证
第三部分：多智能体协同（Agent Teams）架构与配置
3.1 Agent Teams核心逻辑与价值
3.1.1 从单点到团队：多智能体并行工作与自主协作机制
3.1.2 角色精准分工：支持定义架构师、开发者、审查员等专属角色
3.1.3 与传统Subagents核心差异：成员间直接通信 vs 主代理单向分配
3.2 Agent Teams启用与配置
3.2.1 团队创建与角色分配：创建“团队领导”与多个“团队成员”实例
3.2.2 共享任务列表与通信机制：成员自主认领任务与互相传递信息
3.2.3 资源规划与避坑指南：多代理并行运行的内存需求与Node.js版本要求
第四部分：简易多Agent协同流程搭建实战
4.1 协同场景定义：研究审查与代码开发
4.1.1 任务分解：将复杂项目拆分为研究、开发、审查子任务
4.1.2 角色定义：研究员负责信息搜集，开发者负责代码实现，审查员负责质量检查
4.1.3 目标设定：通过自然语言定义项目目标与交付标准
4.2 协同流程配置与执行
4.2.1 实例化团队成员：启动多个OpenClaw独立实例并配置角色参数
4.2.2 任务发布与认领：通过团队领导发布任务，观察成员自主分工
4.2.3 进度监控与人工干预：tmux分屏查看多个成员工作状态与直接沟通
4.3 协同结果验证与整合
4.3.1 成员输出收集：研究成果、代码片段与审查意见汇总
4.3.2 最终成果合成：团队领导根据所有成员输出生成完整交付物
4.3.3 效率对比分析：实测多Agent协同与单代理完成相同任务的耗时差异
第五部分：知识库优化与RAG应用
5.1 知识库构建与优化
5.1.1 FAQ知识库创建：skill create-kb与导入FAQ数据
5.1.2 低效问题分析与更新：skill analytics识别低分辨率问题并更新知识库
5.1.3 向量知识库构建：安装vector-knowledge-base并上传文档构建索引
5.2 RAG检索增强生成配置
5.2.1 RAG功能启用：config命令设置rag-enabled=true与top-k参数
5.2.2 多文档格式支持：PDF/Word/Markdown等企业文档的知识化处理
5.2.3 上下文记忆配置：设置context-window优化长对话理解
第六部分：课程总结与企业落地规划
6.1 课程核心知识复盘
6.1.1 两天所学技能全景图：从部署到开发到协同的完整能力矩阵
6.1.2 常见问题与解决方案汇总：部署中断、端口冲突、内存不足等避坑指南
6.1.3 最佳实践路径总结：企业从试点到全面推广的实施步骤建议
6.2 企业级应用落地规划
6.2.1 场景筛选与优先级评估：基于“6类N个”核心场景匹配业务需求
6.2.2 治理体系建立：权限管控、审计日志与安全报告推送机制设计
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