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常見問題 FAQ

本頁收錄了 OpenClaw 新手和進階使用者最常提出的問題。

基本概念​

Q：OpenClaw 是什麼？跟 ChatGPT 有什麼不同？​

A： OpenClaw 是一個開源的自主 AI Agent 平台，運行在你自己的電腦上。與 ChatGPT 的主要差異：

比較項目ChatGPTOpenClaw
運行位置OpenAI 雲端你的本機電腦
資料控制OpenAI 擁有你自己掌控
自主行動只能對話能自主執行任務（發 email、控制家電等）
多平台整合只有 ChatGPT 介面20+ 通訊平台（Telegram、Discord 等）
擴充性有限的 GPTs13,000+ ClawHub 技能
費用月費制開源免費（需自付 LLM API 費用）

Q：OpenClaw 是免費的嗎？​

A： OpenClaw 本身是開源免費的（MIT 授權）。但你需要自行負擔以下費用：

  • LLM API 費用 — 使用 Claude、GPT 等雲端模型需要付費。使用 Ollama 搭配本地模型則免費。
  • 通訊平台 — 大部分免費（Telegram Bot、Discord Bot 等），少數可能有費用。
  • 硬體 — 你自己的電腦或伺服器。

典型的月費用：

使用程度預估月費
輕度（每天幾次對話）$5-15
中度（日常助理）$15-50
重度（多 Agent + 自動化）$50-200+
全本地（Ollama）$0（電費除外）

Q：「養龍蝦」是什麼意思？​

A： 這是 OpenClaw 在亞洲社群的暱稱。「Claw」（螯）是龍蝦的爪子，OpenClaw 的吉祥物 Molty 是一隻龍蝦。使用者把設定和訓練 OpenClaw Agent 的過程比喻為「養龍蝦」——需要餵食（SOUL.md 設定）、訓練（記憶累積）和照顧（維護更新）。

Q：我需要會寫程式才能使用 OpenClaw 嗎？​

A： 基本使用不需要程式能力。安裝和設定可以跟著教學步驟完成。日常使用就是透過通訊軟體（如 Telegram）與 Agent 對話。

進階使用（自訂技能、API 整合、多 Agent 部署）則需要一定的程式基礎。

安全性​

Q：OpenClaw 安全嗎？​

A： OpenClaw 本身的設計是安全的，但設定不當會造成嚴重的安全風險。已知的安全問題包括：

  • CVE-2026-25253：Gateway 遠端程式碼執行漏洞（已修補）
  • ClawHavoc：2,400+ 個惡意技能被植入 ClawHub（已清除）
  • 30,000+ 個實例因暴露 Gateway 埠而被入侵

只要正確設定（綁定 localhost、啟用認證、使用 Podman rootless），OpenClaw 是安全的。詳見 安全性最佳實踐。

Q：我的對話資料會被上傳嗎？​

A： OpenClaw 本身不會上傳你的資料。但你使用的 LLM 提供者會接收你的對話內容：

  • 雲端 LLM（Claude、GPT 等）：你的對話會傳送到提供者的伺服器進行處理
  • 本地 LLM（Ollama）：所有資料都留在你的電腦上，完全離線

如果你極度重視隱私，建議使用 Ollama 搭配本地模型。

Q：ClawHub 上的技能安全嗎？​

A： ClawHub 上的技能由社群開發者提交，不保證安全。ClawHavoc 事件後，ClawHub 新增了 VirusTotal 掃描，但自動掃描無法偵測所有惡意行為。

安裝任何技能前，請先完成 技能稽核清單 的檢查。

Q：為什麼推薦 Podman 而不是 Docker？​

A： Docker daemon 以 root 權限運行。如果技能沙箱被突破，攻擊者可能獲得主機的 root 權限。Podman 的 rootless 模式不需要 root，即使沙箱被突破也只能取得普通使用者權限，大幅降低風險。

安裝與設定​

Q：OpenClaw 支援哪些作業系統？​

A：

作業系統支援狀態
macOS 13+完全支援
Ubuntu 22.04+完全支援
Debian 12+完全支援
Fedora 38+完全支援
Arch Linux社群支援（AUR）
Windows 11 (WSL2)支援（需 WSL2）
Windows（原生）不支援
ChromeOS不支援

Q：最低硬體需求是什麼？​

A：

項目最低建議重度使用
CPU2 核心4 核心8+ 核心
RAM4 GB8 GB16+ GB
磁碟2 GB5 GB20+ GB
GPU不需要不需要Nvidia（本地 LLM 加速）

Q：可以在 Raspberry Pi 上運行嗎？​

A： 技術上可以在 Raspberry Pi 4/5（4GB+ RAM）上運行，但效能會受限。建議只用於輕量使用場景（如簡單的通知和自動化），不適合搭配大型 LLM。

Q：如何更新 OpenClaw？​

A：

# npm 安裝
npm install -g @openclaw/cli@latest

# Homebrew 安裝
brew upgrade openclaw

# 更新後執行遷移
openclaw migrate

# 驗證
openclaw doctor

LLM 與模型​

Q：OpenClaw 支援哪些 LLM？​

A： 支援所有主流 LLM 提供者：

提供者模型適合用途
AnthropicClaude Opus 4.6、Sonnet 4.5通用對話、複雜推理
OpenAIGPT-5.2 Codex、GPT-4.1程式碼生成、通用對話
GoogleGemini 2.5 Pro多模態、長上下文
DeepSeekDeepSeek-V3性價比高
Ollama（本地）Llama 3.3、Qwen 2.5、Mistral離線使用、隱私優先
Groq各種開源模型超低延遲

Q：用哪個模型最好？​

A： 取決於你的需求：

  • 最佳通用對話：Claude Opus 4.6
  • 最佳程式碼生成：GPT-5.2 Codex
  • 最佳性價比：DeepSeek-V3 或 Claude Sonnet 4.5
  • 最佳隱私：Ollama + Llama 3.3（完全本地）
  • 最低延遲：Groq

建議設定多個模型並使用 LLM Router 根據任務類型自動路由。

Q：可以同時使用多個 LLM 嗎？​

A： 可以。OpenClaw 的 LLM Router 支援根據任務類型路由到不同模型。例如：程式碼用 GPT-5.2，對話用 Claude，簡單任務用本地模型。

技能與 ClawHub​

Q：有哪些推薦的技能？​

A： 請參考 Top 50 必裝 Skills，包含各類別的推薦技能和安全評級。

Q：如何自己開發技能？​

A： 技能本質上是一個符合 OpenClaw manifest 格式的 Node.js 或 Python 程式。基本步驟：

  1. 建立 manifest.yaml 宣告技能元資料和權限
  2. 撰寫主要邏輯（index.js 或 main.py）
  3. 本地測試
  4. 發布到 ClawHub

詳見 MasterClass 模組 3: Skills 系統。

Q：技能可以存取我的電腦嗎？​

A： 技能在容器沙箱中執行，預設不能存取你的電腦。技能需要在 manifest.yaml 中宣告所需的權限（網路、檔案系統、shell 等），你可以透過 permissions.override.yaml 進一步限制。

通訊平台​

Q：可以同時連接多個通訊平台嗎？​

A： 可以。這是 OpenClaw 的核心功能之一。你可以同時連接 Telegram、Discord、WhatsApp、Slack、LINE 等多個平台，所有訊息都由同一個 Agent 處理。

Q：Agent 在不同平台間會共享記憶嗎？​

A： 是的。記憶系統是統一的，不論使用者從哪個平台發訊息，Agent 都能存取完整的記憶。

Q：可以設定不同平台有不同的回應風格嗎？​

A： 可以。在 SOUL.md 中可以針對不同平台設定不同的行為：

## 平台特定行為
- Telegram：回覆簡潔，使用 emoji
- Slack：回覆專業，使用 Markdown 格式
- Discord：口語化，可以開玩笑

記憶與 SOUL.md​

Q：SOUL.md 是什麼？​

A： SOUL.md 是一個 Markdown 檔案，定義了你的 Agent 的人格、行為規則、安全邊界和日常任務。它是 Agent 的「靈魂」——決定了 Agent 如何思考和行動。

Q：Agent 能記住多長時間的對話？​

A： 理論上無限。OpenClaw 的記憶系統會將所有對話存入 WAL，並定期壓縮為長期記憶。但每次互動中，Agent 只能在 LLM 的上下文窗口限制內存取最近的對話和相關的長期記憶。

Q：如何讓 Agent 忘記某些事情？​

A：

# 刪除特定對話
openclaw memory delete --conversation-id "conv_abc123"

# 清理特定時間段
openclaw memory prune --before "2025-01-01"

# 完全重置
openclaw memory reset --confirm

多 Agent​

Q：什麼是多 Agent？​

A： 多 Agent 是指多個 OpenClaw 實例協作完成任務。每個 Agent 有不同的 SOUL.md 人格和專長，透過 Discord 或 Matrix 等平台溝通協調。

Q：需要多台電腦嗎？​

A： 不一定。你可以在同一台電腦上運行多個 OpenClaw 實例（使用不同的 port 和設定目錄）。但為了效能考量，大規模部署建議分散到多台機器。

費用與效能​

Q：如何降低 LLM API 費用？​

A：

  1. 使用 LLM Router — 簡單任務路由到便宜的模型
  2. 使用本地模型 — Ollama 免費（只需電費）
  3. 最佳化上下文 — 減少記憶大小，降低 token 消耗
  4. 設定使用量限制 — 在 LLM 提供者控制台設定每月上限
  5. 使用 DeepSeek — 與 Claude/GPT 品質相近但便宜數倍

Q：OpenClaw 能跑多快？​

A： 回應速度主要取決於 LLM：

場景典型延遲
雲端 LLM（簡單問題）1-3 秒
雲端 LLM（複雜任務 + 技能）3-15 秒
本地 LLM（Ollama + GPU）2-10 秒
本地 LLM（CPU only）10-60 秒

社群與學習​

Q：遇到問題去哪裡求助？​

A：

  1. 本站疑難排解 — 常見問題的即時解答
  2. GitHub Issues — 正式的 bug 回報
  3. Discord #help — 即時社群支援
  4. Reddit r/openclaw — 討論與搜尋歷史問題

Q：如何貢獻到 OpenClaw？​

A： 歡迎以任何形式貢獻：

  • 回報 bug — 在 GitHub Issues 中提交
  • 開發技能 — 發布到 ClawHub
  • 撰寫文件 — 改善官方文件
  • 翻譯 — 協助本地化
  • 回答問題 — 在 Reddit 和 Discord 幫助其他使用者
  • 分享 Showcase — 在 r/openclaw 分享你的專案

Q：有官方的學習課程嗎？​

A： 本站的 MasterClass 課程 是目前最完整的學習資源，涵蓋從基礎到進階的 12 個模組。

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