OpenClaw实战：从0搭建你的AI智能体
适合作为默认学习方案，完整覆盖本课程的核心目标、主要模块和实操安排。
OpenClaw实战：从0搭建你的AI智能体
OpenClaw实战：从0搭建你的AI…的训练重点落在任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界，适合把当前业务任务拆成可讨论的练习
授课讲师：
雷曼 · AI办公提效与数字化生产力重塑专家
可选交付版本
不同版本会按参训对象、课时长度和案例深度做取舍，最终课纲以需求沟通后的方案为准。
OpenClaw实战：从0搭建你的AI智能体（1天版）
1天交付版本，适合按培训时长压缩或展开课程内容。
用OpenClaw实战与风险：从0搭建你的AI智能体
1天交付版本，适合按培训时长压缩或展开课程内容。
课程大纲
初识OpenClaw——你的新同事来了
一、重新理解OpenClaw的定位与价值
- 能力边界：OpenClaw如何将对话转化为实际行动
- 三类AI形态速览：对话式、生成式与智能体的本质区别
- 学习路径选择：聚焦高频重复任务，优先掌握可流程化的场景
- 智能体的核心价值：从被动应答到主动执行
二、OpenClaw与普通AI的核心差异
- 执行vs.对话：任务完成度的关键区别
- 多渠道统一管理：实现跨平台任务协同的逻辑
- 本地运行的独特优势：数据主权与安全可控
- 工具化能力：如何让AI自主调用资源完成复杂任务
三、普通用户学习OpenClaw路线图
- 先使用后配置：避开技术细节，快速体验核心功能
- 最小闭环验证：从安装到基础功能测试的完整流程
- 高频小场景切入：用信息整理、定时提醒等日常任务起步
- 渐进式扩展：逐步建立任务流程化管理习惯
快速上手——安装配置
一、极速体验：借助Coze快速平台快速搭建OpenClaw
- 账号与环境准备
- 快速搭建云端工作台
- 角色设定与 Prompt 注入
- 赋予智能体专业的身份与记忆
- 为大脑装上手
- 基础工作流（Workflow）编排
- 将复杂任务拆解为标准化的执行步骤
二、本地部署：全平台安装指南（Windows/Mac）
- 检查本地环境：确认系统要求与兼容性
- 环境依赖安装
- 源码克隆与安装
- GitHub仓库克隆命令、依赖包安装、环境变量配置
- 初始化配置向导
- 配置文件修改
- API-Key配置、模型选择、内存限制、日志级别设置
- 后台服务配置
- 系统服务安装与自启动设置
三、从零到一：首次使用全流程
- 通过浏览器发起首次对话，确认基础功能正常
- 按指引完成初始化配置，保障系统稳定运行
- 用测试任务验证执行与记录能力
- 掌握核心流程，为后续高效使用铺路
安全使用——权限管理与风险控制
一、安全观先于效率：理解本地智能体的风险本质
- 明确本地助理的潜在风险：权限与责任的边界
- 数据开放边界判断：隔离隐私与核心资料
- 最小权限原则：从限制开始，逐步开放能力
- 培养安全习惯：保障系统与数据安全
二、常见风险点识别与规避
- 谨慎使用第三方技能：评估来源与安全性
- 避免权限一键全开：文件、浏览器等权限分开授予
- 防止提示词诱导执行：敏感操作强制人工确认
- 风险规避技巧：建立日常检查清单
三、建立AI的打工守则：工作规范与方法论
- 配置AGENTS.md启动流程：规定会话记忆读取规则
- 制定记忆写入规则：引导AI生成高质量日志存入memory
- 设定安全边界：明确需要人工确认的敏感操作范围
- 形成可长期使用的OpenClaw方法论：平衡安全与效率
企业级集成——把AI接入团队工作流
一、打通飞书、钉钉、企业微信
- 渠道打通
- IM 交互艺术
- 在通讯软件中向 Agent 下达指令的结构化表达技巧
- 群聊与私聊模式
- 如何在团队群组中让 AI 辅助办公而不干扰人类对话
二、连接渠道与工具的价值提升效应
- 多渠道使用场景：跨设备、跨应用的任务管理
- 工具能力整合：让OpenClaw直接推进任务完成
- 自动化优先级判断：聚焦省时、高频的任务
- 跨平台协同：实现渠道间的无缝衔接
三、实战
- 演练：OpenClaw全自动每日行业早报
- 全流程演示：从数据源配置、定时触发到最终推送的完整搭建过程
进阶探索——技能拓展与生态融入
一、玩转内置技能与定时任务
- 探索官方技能市场ClawHub：安装社区贡献的实用Skills
- 配置定时任务：每日自动推送AI行业新闻摘要
- 实战
- 演练：让AI定时监控股价并写入日历
- 高阶案例：浏览器自动操作、邮件自动处理
二、用自然语言定制简单技能
- 描述需求，让AI自动生成新Skill
- 理解技能生成原理与自定义开发基础
- 掌握技能调试与优化方法
- 实现个性化技能定制，拓展应用边界
三、融入社区，持续学习
- 官方文档与学习资源导航
- 社区支持介绍
- 后续进阶学习路径与方向指引
- 建立个人长期学习与实践计划
风险预警和未来展望
一、OpenClaw安全原则与风险预警
- OpenClaw风险全景图
- OpenClaw风险真实案例
- OpenClaw安全原则
- 原则1：权限给最小
- 原则2：人工确认不能省
- 原则3：技能来源要可靠
二、大模型技术盲点和风险预警
- 数据安全风险
- 案例解析：某研究所数据泄露事件（通过AI导致设计泄露）
- 敏感信息识别与防护：客户数据、财务信息、核心技术文档
- 合规与法律风险
- 案例解析：使用Deepseek生成虚假案例
- 知识产权风险：AI生成内容的版权归属与侵权认定
- 行业合规要求：金融、医疗、政务等行业的特殊监管政策
- 模型与输出风险
- 幻觉（Hallucination）问题：错误信息的生成与辨别
- 偏见与歧视：训练数据偏差导致的输出问题
三、AI发展和未来
- AI走出屏幕进入物理世界
- 具身智能：机器人、自动驾驶、智能工厂
- 人工智能+
- 不是AI替代人，是AI + 人 = 新物种
适合对象
企业全员
课程定位
AI任务拆解、流程嵌入和输出复核复盘时，问题、方法和课后检查点需要连起来，便于回到岗位继续推进
核心收益
- 重塑认知：分清三类AI形态，理解智能体的核心价值
- 快速上手：快速完成部署，成功执行第一个任务
- 实战应用：掌握高频场景，让AI处理日常办公事务
- 安全可控：建立权限体系，为AI制定清晰打工守则
- 进阶拓展：打通企业IM，定制专属技能融入社区生态
课程背景与交付信息
人工智能正经历从对话到执行的跨越式进化。以大语言模型为核心的智能体技术，已不再满足于回答问题，而是开始接管浏览器、操作软件、调用工具，甚至跨平台完成任务。这一变革让数字员工从概念走向现实，企业及个人都面临着用AI实现自动化、降本增效的历史机遇。OpenClaw作为新一代开源智能体框架，正是这一浪潮中的代表性工具，它让每个人都能拥有自己的AI执行助手
然而，多数用户在拥抱智能体时陷入困境：面对纷繁的AI工具，分不清聊天机器人与可执行智能体的本质区别；即便安装了OpenClaw，也因缺乏系统指引而止步于对话，无法让其真正干活；安全风险意识薄弱，随意授权导致隐私泄露或系统破坏；团队协作场景下，不知如何将AI接入企业通讯工具，形成真正的工作流。结果，智能体沦为高级玩具，自动化价值难以兑现
本课程专为希望让AI动起来的用户设计，提供从认知到实战的完整路径。你将重新理解智能体的定位，掌握本地部署与云端体验两种上手方式；通过高频办公场景演练，学会布置可执行任务；建立安全先于效率的使用观，为AI立下规矩；最终打通飞书、钉钉等企业IM，实现团队级自动化。无论你是零基础小白还是技术管理者，都能在本课程中找到让OpenClaw真正为你干活的钥匙
课程时间
1天
授课方式
讲师讲授、案例分析、实操演练
课程内容重点
01初识OpenClaw——你的新同事来了
02快速上手——安装配置
03安全使用——权限管理与风险控制
04企业级集成——把AI接入团队工作流
05进阶探索——技能拓展与生态融入
06风险预警和未来展望
讲师介绍
雷曼
AI办公提效与数字化生产力重塑专家
前微软资深产品经理，北航硕士。专注AI办公提效与新媒体IP打造，拥有多项国际AI权威认证。全网粉丝80万+，单条视频播放破1300万，服务多家头部企业，助力办公效率明显差异提升
查看讲师主页课程常见问题
这门课适合哪些学员参加？
企业全员。
学习这门课可以获得什么收益？
重塑认知：分清三类AI形态，理解智能体的核心价值；快速上手：快速完成部署，成功执行第一个任务。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按1天安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认
课程采用什么授课方式？
课程主要采用讲师讲授+案例分析+实操演练，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用
