本文将从工程化视角，系统梳理 Clawdbot 的完整安装流程。 目标不是“跑一次 Demo”，而是搭建一个长期稳定、可维护的本地 AI Agent 服务。
Clawdbot 本质是一个常驻运行的系统服务，而不是一次性命令行工具。
一、安装前的整体认知
在开始安装前，建议先明确以下几点：
- Clawdbot 需要长期运行，不适合临时环境
- 需要清晰的数据目录与日志路径
- 必须具备系统级权限，安全性需要重点关注
正因如此，官方与实践中最推荐使用 Docker 部署，可以最大限度减少环境差异问题。
二、安装方式选择
| 使用场景 | 推荐方式 |
|---|---|
| 新手 / 首次部署 | Docker 部署（强烈推荐） |
| Mac / Linux 快速体验 | 官方一键脚本 |
| 高级用户 / 二次开发 | npm 全局安装 |
下文将以Docker 部署方案为主进行详细说明。
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三、Docker 部署完整步骤
Step 1：准备基础环境
请确保已经安装以下工具：
- Docker ≥ 20.10
- Git（任意稳定版本）
- Windows 用户需启用 WSL2（推荐 Ubuntu 22.04）
docker --version
确认 Docker 能正常输出版本号即可。
Step 2：获取 Clawdbot 源码
git clone https://github.com/clawdbot/clawdbot.git cd clawdbot
若 GitHub 网络受限，可直接下载 ZIP 包并解压进入目录。
Step 3：配置环境变量（核心步骤）
cp .env.example .env
重点关注并修改以下配置项：
| 配置项 | 说明 |
|---|---|
| CLAWS_BOT_NAME | 自定义 AI 名称 |
| CLAWS_SERVER_PORT | 服务端口，默认 8080 |
| CLAWS_DEFAULT_MODEL | 默认使用的 AI 模型 |
| CLAWS_DATA_DIR | 数据存储目录（必须为绝对路径） |
强烈建议将数据目录设置为一个长期不会删除的路径，这是后期维护的核心。
Step 4：启动 Clawdbot 服务
docker-compose up -d --build
首次启动会拉取镜像并构建服务，通常需要 5～10 分钟。
Step 5：验证服务状态
docker ps
docker logs clawdbot
随后在浏览器访问：
http://localhost:8080
若能看到管理界面，则说明核心服务启动成功。
四、对接 Telegram 聊天入口
Clawdbot 的主要交互方式是通过聊天工具， 推荐优先使用 Telegram，稳定且功能最完整。
Step 6：创建 Telegram Bot
- Telegram 搜索
@BotFather - 发送
/newbot - 按提示设置名称与用户名
- 保存生成的 Bot Token
Step 7：配置 Token 并重启
TELEGRAM_BOT_TOKEN=你的Token
docker-compose restart
Step 8：功能验证
- 在 Telegram 中找到你的机器人
- 发送
/start - 尝试发送简单指令，例如“列出当前目录文件”
如能正常返回结果，则说明完整安装成功。
五、安装完成后的正确顺序
- 先验证基础指令是否可执行
- 确认文件与目录权限正常
- 再逐步接入模型、插件和自动化能力
绝大多数问题源自环境和权限，而非 Clawdbot 本身。
六、结语
当 Clawdbot 成功运行后，你拥有的不只是一个 AI 聊天机器人， 而是一个可被自然语言驱动的本地执行系统。
后续能力的上限，取决于你如何组合模型、插件与自动化流程。
