AI只会聊天？OpenClaw+腾讯云轻量服务器实战：插件一键装，让大模型真正长出“双手”

时间来到2026年，AI智能体早已不是什么新鲜词汇。大家日常生活里，不管是写周报、画图还是做简单的代码补全，大模型都已经渗入到了方方面面。其实吧，虽然AI脑子越来越灵光，但很多时候我们还是觉得它差点意思。差在哪儿呢？差在执行力。你让AI帮你查一下服务器现在的负载情况，或者去某个特定的网页抓取最新的招标信息，大多数时候，它只能给你吐出一堆建议代码，或者两手一摊说它没有联网权限。

这就好比你雇了个绝顶聪明的管家，但他全身瘫痪，只能动嘴皮子指挥你去干活。这显然不是我们想要的未来。我们需要的，是一个既有脑子又有双手的“数字员工”。

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正是为了解决这个痛点，OpenClaw 应运而生。而今天主题铺要跟大家聊的，就是如何利用腾讯云轻量应用服务器（Lighthouse），配合最新的Lighthouse OpenClaw Connector插件，把这个强大的“数字员工”一键请回家，并且让它真正接入到腾讯云智能体开发平台（ADP）中，成为你业务流中不可或缺的一环。哪怕你对Linux命令一窍不通，哪怕你是个纯粹的产品经理或者运营人员，看完这篇教程，你也能搭建出一套属于自己的自动化AI工作流。

一、 什么是OpenClaw：不仅是对话，更是行动

在深入技术部署之前，我们得先要把OpenClaw这个东西扒透。很多人看到这个名字，可能会联想到之前的Clawdbot或者Moltbot。说白了，它们其实是一脉相承的。OpenClaw就是那个在开发者圈子里火得一塌糊涂的开源AI代理框架，它的核心使命只有一条：让大模型拥有执行复杂任务的能力。

1. 打破“光说不练”的魔咒

传统的ChatGPT或者类似的大模型，本质上是个文本生成器。你输入文本，它预测下一个字。但OpenClaw不一样，它是一个Agent（智能体）框架。你可以把它理解为给大模型装上了一个操作系统。在这个系统里，大模型可以调用浏览器去访问网页，可以调用文件系统去读写PDF，甚至可以调用终端去执行Python脚本。

举个最简单的例子。以前你想了解竞品的最新价格，你需要自己打开浏览器，搜索，截图，然后发给AI分析。有了OpenClaw，你只需要跟它说：帮我监控A网站和B网站同款商品的价格变动，并整理成Excel发给我。OpenClaw就会自己打开一个无头浏览器，模拟人工点击，抓取数据，生成文件，最后交付结果。这中间的过程，完全不需要你插手。

2. 为什么OpenClaw能成为主流选择？

市面上做Agent的框架不少，AutoGPT、BabyAGI都噪一时。但OpenClaw之所以能被腾讯云Lighthouse专门做成应用镜像，肯定是有两把刷子的。

首先是安全性。OpenClaw在设计之初就考虑到了大模型“胡作非为”的风险。它通常运行在沙箱环境里，特别是对于文件读写和代码执行的操作，有着严格的权限控制。你肯定不希望AI为了优化系统，把你服务器的根目录给删了吧？OpenClaw的架构设计最大程度规避了这种风险。

其次是多模型兼容性。它不绑定在某一家的大模型上。无论你是用OpenAI的GPT-4，还是用Anthropic的Claude，甚至是国产的DeepSeek、腾讯混元，只要配置好API Key，OpenClaw都能驱动。这就给了用户极大的自由度，你可以根据任务的难易程度，选择性价比最高的模型。

再者就是持久化记忆。很多AI聊两句就忘了前文，OpenClaw具备一定的长期记忆能力，它能记住你的偏好、你之前交代的任务背景。这对于长周期的项目管理或者持续性的运维监控来说，简直是神技。

3. OpenClaw的应用场景：你的想象力是唯一边界

说到这，可能有些朋友还是觉得抽象。咱们来点实际的，OpenClaw到底能干啥？

• 自动化运维：你可以把它部署在Lighthouse服务器上，让它定时巡检服务器日志。一旦发现异常报错，它不仅能报警，还能根据错误日志去搜索解决方案，甚至在你的授权下尝试修复。
• 深度的信息搜集：做投资调研或者竞品分析时，你需要阅读几十甚至上百个网页。OpenClaw可以并发访问这些页面，自动过滤广告和无关信息，提取核心数据，生成一份带引用来源的研报。
• 跨平台操作：配合一些插件，它甚至可以帮你管理社交媒体账号，自动回复评论，或者在特定的时间点发布内容。

二、 为什么选择腾讯云Lighthouse部署OpenClaw？

搞清楚了OpenClaw是什么，接下来的问题就是：把它安在哪儿？

很多技术发烧友喜欢在自己的MacBook或者家里的软路由上跑OpenClaw。其实吧，这种做法玩票可以，真要用在生产环境或者高频工作流里，弊端太明显了。

1. 本地部署的痛点

首先是网络环境。OpenClaw在执行任务时，往往需要访问大量的外部网站，甚至需要连接海外的API接口。家庭宽带的网络环境复杂，IP地址也不稳定，很容易被目标网站反爬虫机制拦截，或者因为网络波动导致长任务中断。

其次是算力与能耗。虽然OpenClaw本身不怎么吃资源，但如果它调用的浏览器任务多了，或者需要进行本地的向量计算，你的电脑风扇立马就能起飞。而且，为了让它24小时待命，你还得从不关机，这电费和硬件损耗算下来，其实并不划算。

最后是维护成本。在本地装Docker、配Node.js环境、处理各种依赖冲突，能把一个好端端的人折腾疯。特别是OpenClaw更新迭代很快，每次升级都可能面临环境不兼容的问题。

2. Lighthouse：为轻量级应用而生

腾讯云的轻量应用服务器（Lighthouse），简直就是OpenClaw的天选之子。

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开箱即用，告别环境焦虑。这是Lighthouse最大的杀手锏。以前你需要花半天时间去配置Linux环境，现在腾讯云官方直接提供了OpenClaw的应用镜像。这意味什么？意味着系统底层、运行环境、依赖库，官方都帮你打包好了。你购买的时候选一下镜像，机器开机的那一刻，OpenClaw就已经在运行了。这种体验，就跟你买个手机开机就能打电话一样丝滑。

稳定的网络与IP。云服务器拥有数据中心级别的网络带宽和固定的公网IP。这不仅保证了OpenClaw在抓取网页时的稳定性，更重要的是，它让OpenClaw拥有了一个固定的“家”。无论你在哪里，只要有网，就能通过Web界面或者API连接到你的OpenClaw，随时随地给它派活。

极高的性价比。相比于传统的CVM云服务器，Lighthouse的价格对个人开发者和中小企业非常友好。几十块钱一个月，就能拥有一个24小时在线、不用操心维护的AI数字员工。而且，Lighthouse还经常有各种活动，成本几乎可以忽略不计。

三、 核心架构：ADP平台与Lighthouse的梦幻联动

我们这篇文章的核心，是通过插件接入Lighthouse Openclaw。这里涉及到了两个主角：Lighthouse服务器上的OpenClaw 和 腾讯云智能体开发平台（ADP）。

ADP是腾讯云推出的一个低代码/零代码的智能体开发平台。你可以在上面通过拖拽组件、编写提示词，快速搭建出各种各样的AI应用。

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但是，ADP虽然强大，它毕竟是在云端的SaaS服务，它很难直接触达到你私有服务器里的数据，也很难直接操作你服务器上的文件。这就好比大脑（ADP）很聪明，但手（执行环境）伸不到那么长。

这时候，Lighthouse OpenClaw Connector插件就登场了。

这个插件就像是一条专门铺设的高速隧道。一头连接着ADP平台上的智能大脑，另一头连接着部署在你Lighthouse服务器上的OpenClaw执行器。

通过这个插件，你可以在ADP上定义任务，比如“帮我把服务器/var/log下的错误日志打包发给我”。ADP会把这个指令通过加密通道发送给Lighthouse上的OpenClaw。OpenClaw在服务器本地执行打包操作，然后把结果回传给ADP。

这种架构设计的精妙之处在于：

1. 数据安全：你的服务器数据不需要上传到公共云端，所有的操作都在你自己的服务器内闭环完成，ADP只负责下达指令和接收最终结果。
2. 能力互补：ADP提供了强大的模型调度、工作流编排和即时通讯界面集成能力；OpenClaw提供了强大的本地执行和浏览器自动化能力。两者结合，上限极高。
3. 部署简单：不需要复杂的内网穿透，不需要配置繁琐的VPN。只要通过简单的Token认证，就能实现安全的远程调用。

四、 准备工作与心态建设

在进入下一部分的实操环节之前，主题铺建议大家做好以下准备：

你需要注册一个腾讯云账号，并完成实名认证。这是使用所有云服务的前提。
你需要对Lighthouse控制台有一个基本的认知，知道怎么买机器，怎么重置密码，怎么看防火墙。这些都是基础操作，不难，点两下就熟了。
你需要明确自己的需求。你是想用它来做日常助理，还是想集成到自己的SaaS产品里？需求不同，后续在ADP里的配置逻辑也会有所不同。

其实吧，技术的门槛真的在一点点消失。以前部署这种级别的AI应用，没个三五年运维开发经验根本搞不定。现在，有了Lighthouse的应用镜像和ADP的插件生态，哪怕是文科生也能玩得转。

接下来的章节，我们将进入真正的实操阶段。我们会手把手教你如何从零开始，购买并部署一台OpenClaw服务器，并且在ADP平台上找到那个关键的连接器插件。请保持耐心，跟着步骤一步步来，你会发现，拥有一个超级AI助手，真的比你想象的要简单得多。

五、从零搭建你的AI数字基地

在上一部分，我们已经把OpenClaw到底是个什么神器，以及为什么Lighthouse加ADP这套组合拳是目前的最优解给盘明白了。哪怕你只是听了个大概，心里应该也有底了：这东西能用，而且很好用。

现在，我们把理论放到一边，撸起袖子开始干活。接下来的内容，全是实操干货。我会把每一个步骤都拆解得碎碎的，哪怕你以前连服务器的控制台长啥样都没见过，跟着点鼠标，你也能把这套系统搭起来。

我们要完成的，是整个链路中最基础，也是最关键的两步：先把OpenClaw在腾讯云Lighthouse服务器上跑起来，然后在腾讯云智能体开发平台（ADP）里找到那个能控制它的“遥控器”。

A、 第一步：部署 OpenClaw 服务，给AI安个家

很多新手一听到部署服务，脑子里立马浮现出黑漆漆的命令行界面，还有那些让人头秃的报错代码。其实吧，在腾讯云Lighthouse面前，这些顾虑完全是多余的。

Lighthouse最核心的优势就是应用镜像。你可以把它理解为手机上的应用商店，或者电脑上的一键安装包。官方已经把OpenClaw运行所需要的操作系统（通常是Linux）、运行环境（Node.js、Docker）、数据库依赖，全部打包做成了一个镜像。我们要做的，仅仅是购买的时候选中它，然后付款，开机。

1. 选购Lighthouse：避坑指南

首先，你需要登录腾讯云官网，找到轻量应用服务器（Lighthouse）的控制台。如果你是新用户，通常在首页显眼位置就能看到优惠活动。

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点击新建实例，进入购买页面。这里有几个选项得说道说道，选错了后面可能会有点小麻烦。

• 地域选择：这个很有讲究。如果你的OpenClaw主要是用来抓取海外网站的数据，或者需要调用一些对网络环境有要求的API，那么选择中国香港或者新加坡等海外节点会更省心，省去了后续配置网络代理的折腾。如果你主要是处理国内业务，或者对延迟极其敏感，那选北京、上海、广州这些国内节点肯定是最稳的。
• 镜像选择：这是最关键的一步。在镜像类型里，一定要选择应用镜像。然后在搜索框或者列表中，找到OpenClaw（有时可能显示为Clawdbot，认准这个图标就行）。千万别选成了纯系统镜像（比如CentOS、Ubuntu），不然你还得自己手动去敲命令安装软件，那难度直接从入门级飙升到地狱级。
• 配置规格：OpenClaw虽然强大，但它对资源的要求其实还好。对于个人玩家或者测试使用，2核2G的配置起步是没问题的。但如果你打算让它处理大量的并发浏览器任务，比如同时监控十个网页，那内存最好上到4G或者更高。毕竟，跑Chrome无头浏览器可是个吃内存的大户。

确认好这些信息，点击购买。这大概也就花你喝一杯奶茶的钱，甚至更少。

2. 验证运行状态：别急着操作

付完款，回到控制台的实例列表。你会看到刚才买的服务器正在创建中。这时候别急，给它几分钟时间。系统后台正在自动拉起Docker容器，初始化数据库。

等到状态显示为绿色的运行中，这只是说明服务器开机了。OpenClaw应用本身启动也需要一点时间。建议大家稍安勿躁，等个两三分钟，确保所有后台服务都加载完毕。

3. 配置模型API Key：注入灵魂

服务器跑起来了，但现在的OpenClaw还是个空壳，因为它没有脑子。我们需要给它配置一个大模型API Key，让它能思考。

这里腾讯云Lighthouse做了一个非常贴心的设计。你不需要SSH登录到服务器后台去改配置文件。直接在Lighthouse控制台的实例详情页里，找到应用管理这个标签页。

你会发现一个专门的OpenClaw管理面板（有些版本可能叫应用详情）。在这里，你会看到一个模型配置的区域。

这就是给AI注入灵魂的地方。你需要填入你的模型API Key。

• API Key从哪来？ OpenClaw支持OpenAI标准的接口。这意味着你可以用OpenAI的Key，可以用Anthropic的Key，也可以用国内性价比极高的DeepSeek、腾讯混元或者阿里通义千问的Key。
• 怎么填？ 在模型配置的输入框里，把你的Key粘贴进去。有些配置项可能还需要你填Base URL（接口地址）和模型名称。比如你用DeepSeek，Base URL就填DeepSeek官方提供的地址，模型名称填 deepseek-chat。

填完之后，点击保存。这时候，你的OpenClaw就具备了思考能力。它知道当用户发来指令时，该去问哪个大模型，该怎么处理返回的信息。

这个步骤看似简单，但至关重要。很多朋友部署完发现OpenClaw只会复读或者报错，90%的情况都是因为这里的API Key没配对，或者额度用完了。建议大家配置完后，先简单测试一下，确保模型能正常响应。

B、 第二步：在腾讯云智能体开发平台中找到 Lighthouse OpenClaw Connector 插件

家安好了，脑子也装上了，现在的OpenClaw就像一个在孤岛上的天才。它能干活，但你还没法方便地指挥它。我们需要给它修一座桥，连通到更广阔的世界。

这座桥的另一端，就是腾讯云智能体开发平台（ADP）。

ADP是一个非常强大的低代码平台，你可以用它来编排各种复杂的AI工作流。而我们要找的Lighthouse OpenClaw Connector插件，就是连接ADP和你的Lighthouse服务器的专用桥梁。

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1. 登录ADP：进入指挥中心

打开浏览器，访问腾讯云智能体开发平台。如果你是第一次来，可能需要简单的初始化设置，跟着引导走就行。

进入平台后，你会看到一个充满了科技感的界面。左侧是导航菜单，中间是工作区。这里就是你未来指挥AI千军万马的指挥中心。

2. 探索插件广场：发现新大陆

在左侧的菜单栏里，找到插件广场（或者叫插件中心）。点进去，你会发现这里简直是个宝藏库。

这里有各种各样的插件，有的能联网搜索，有的能画图，有的能读PDF。这些插件就像是给AI准备的各种武器和工具包。

我们的目标很明确，利用搜索栏，输入关键词：Lighthouse OpenClaw Connector。

注意，名字可能会有点长，建议直接搜 OpenClaw 或者 Lighthouse 也能找到。哪怕你记不住全名，看到那个带着腾讯云Lighthouse图标和OpenClaw龙虾图标的插件，准没错。

3. 进入详情页：了解你的工具

找到插件卡片后，点击它，进入详情页。

在这个页面，你不要急着点安装或者使用。主题铺建议你先花一分钟扫一眼插件的简介和文档。

这个详情页会告诉你，这个插件到底能干什么。它通常会列出几个核心功能，比如：

• InvokeOpenClaw：这是最核心的能力，也就是远程调用OpenClaw执行指令。
• 状态查询：查看你的OpenClaw服务器在不在线，忙不忙。

同时，这里也会展示插件的版本信息。确保你使用的是最新版本，因为OpenClaw迭代很快，旧版本的插件可能无法适配最新的服务器镜像。

4. 为什么要用这个插件？

可能有人会问，我直接通过API调用不行吗？非得用这个插件？

其实吧，直接调用API对于开发者来说没问题，但对于普通用户，或者想要快速搭建工作流的人来说，门槛太高了。你需要处理鉴权、网络连接、参数格式化等一系列繁琐的问题。

而Lighthouse OpenClaw Connector插件，把这些脏活累活全包了。它封装好了所有的通信逻辑，你只需要在图形化界面里填几个参数，就能实现安全的远程控制。

更重要的是，这个插件是腾讯云官方或者社区认证开发者维护的，它与Lighthouse服务器之间的连接经过了优化，稳定性和安全性都有保障。你不需要担心因为网络波动导致指令丢失，也不用担心为了远程连接而把服务器的高危端口暴露在公网上。

C、 阶段性小结

走到这一步，我们其实已经完成了“物理层”和“应用层”的准备工作。

我们回顾一下：

1. 我们在Lighthouse上买了一台服务器，用应用镜像装好了OpenClaw，并且给它配置了最关键的大模型API Key。现在的它，是一个有脑子、有执行环境的待命状态。
2. 我们在ADP平台上找到了连接插件，这就好比我们手里拿到了开启这座基地的钥匙。

但是，拿着钥匙还进不去门，因为我们还没有进行配对。这就好比你买了蓝牙耳机，也打开了手机蓝牙，但如果不点一下“连接”，声音是传不过去的。

接下来的步骤，就是整个教程中最核心的“握手”环节。我们需要生成一个专属的Token，像对暗号一样，让ADP平台和Lighthouse服务器确认彼此的身份，建立起一条加密的、专属于你的通信隧道。

这个过程稍微有点繁琐，涉及到密钥的复制粘贴和通道的配置。别担心，在下一部分，我会带着大家一步一步操作，保证一次成功。

准备好了吗？让我们继续推进，去完成这最后也是最关键的连接。

六、握手时刻：建立ADP与Lighthouse的加密隧道

在前两部分，我们已经完成了所有的铺垫工作。我们在Lighthouse上拥有了一台随时待命的OpenClaw服务器，给它配好了大模型的大脑；我们在ADP平台上找到了能够指挥它的连接器插件。现在，万事俱备，只欠东风。这股东风，就是把这两端真正连接起来。

很多朋友在这一步容易卡壳，倒不是因为技术有多难，而是因为这里涉及到了Token（令牌）和Channel（通道）的概念。其实吧，这就像是两个特工接头，ADP是总部，OpenClaw是潜伏在服务器里的特工。为了确保发出的指令不被敌人（黑客）截获，也不被错误的特工接收，他们需要一套严密的暗号。

这一部分，我们就来完成这次至关重要的“握手”。我们会先在ADP生成这套暗号，然后去Lighthouse服务器上把暗号对上。只要这一步通了，你的AI智能体就真正拥有了远程执行的超能力。

七、获取 OpenClaw 访问 Token —— 制造密钥

首先，我们需要在ADP平台这一侧，生成一套独一无二的访问凭证。这套凭证就是未来连接的身份证。

1. 为什么要这么麻烦？

可能有人会问，为什么不能直接填IP地址连接？

说白了，直接暴露IP是非常危险的。OpenClaw拥有执行命令的能力，如果没有任何验证机制，随便谁只要扫到了你的端口，就能指挥你的服务器去挖矿或者删库，那画面太美不敢看。

Token机制的好处在于，它是一串加密字符。只有拥有这串字符的人，才能向OpenClaw发送指令。而且，我们在ADP上生成的这套凭证，包含了Client Token和SignKey（签名密钥），这是一种双重保险。哪怕别人截获了你的Token，没有签名密钥，他也伪造不了指令。

2. Token管理入口

回到我们上一部分打开的腾讯云智能体开发平台（ADP）。

在你之前找到的Lighthouse OpenClaw Connector插件详情页里，仔细找一下，通常在页面顶部或者显著位置，有一个Token管理的按钮。

点击它，会弹出一个管理面板。这里会列出你所有已生成的Token。如果你是第一次用，这里应该是空的。

3. 创建并保存密钥（全程高能，请集中注意力）

点击面板上的新建 OpenClaw 访问 Token按钮。

系统会弹出一个对话框，让你输入Token的名称。这个名称主要是给你自己看的，比如你可以填“我的Lighthouse助手”或者“公司运维机器人”，填好后点击确定。

接下来是见证奇迹的时刻，也是最容易翻车的时刻。

系统会生成三个关键参数：

• RemoteBotId：这是你的机器人的唯一ID，相当于它的身份证号。
• Client Token：这是客户端令牌，相当于进门的钥匙。
• SignKey：这是签名密钥，相当于保险柜的密码。

主题铺特别提醒：这里的SignKey，出于安全考虑，仅在创建时显示一次。

这意味着什么？意味着你一旦手滑关掉了这个弹窗，或者刷新了页面，这个Key就永远消失了，你也没法找回，只能删了重建。

所以，在点击关闭或者确定之前，请务必做一件事：打开你的记事本，或者你的密码管理软件，把这三行代码，原封不动地复制并保存下来。确认保存无误后，再关闭弹窗。

这三串字符，就是我们打通任督二脉的关键道具。

八、配置 OpenClaw 通道 —— 对暗号

拿到了总部（ADP）发的暗号，接下来我们要去特工（Lighthouse服务器）那边，告诉它：以后看到拿着这个暗号的人，就是自己人，听他指挥。

这个过程叫配置通道（Channel）。根据你购买Lighthouse服务器的时间不同，操作界面会有细微的差别。咱们分情况来细说。

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场景一：新购机器的“傻瓜式”配置（2026年2月10日及之后购买）

如果你是看了第一部分教程刚去买的机器，那恭喜你，你的操作简直不要太简单。腾讯云Lighthouse团队在最新的镜像里，把配置界面做得非常人性化。

1. 回到Lighthouse控制台：打开腾讯云轻量应用服务器的控制台，点进你那台OpenClaw服务器的详情页。
2. 找到应用管理：点击应用管理标签页。你会看到一个可视化的管理面板。
3. 配置Channel：在这个面板里，找到Channel配置（或者叫通道配置）的输入区域。
4. 填入暗号：
   • 在下拉菜单或者选项里，选择Tencent Cloud ADP。这一步是为了告诉服务器，我们要对接的是腾讯云的平台。
   • 把刚才你在ADP平台上复制下来的ClientToken和SignKey，分别粘贴到对应的输入框里。
   • 这里有个细节，有些版本的界面可能只需要填这两个，RemoteBotId通常是在ADP端用的，服务器端主要校验Token和Key。
5. 保存生效：确认没有多复制空格，也没有填反位置，点击添加并应用按钮。

这时候，网页会出现一个加载转圈的动画。后台正在把这些配置写入OpenClaw的配置文件，并尝试重启服务。等待几十秒，当页面提示保存成功时，配置就完成了。

注意：一套ClientToken和SignKey，只能对应一个OpenClaw服务。别想着省事，生成一套Key给十台服务器用。那样ADP会懵圈的，它不知道指令该发给谁，最后结果就是谁都连不上。一机一码，切记。

场景二：存量机器的升级之路（2026年2月10日之前购买）

如果你是老用户，手里的服务器是之前买的，那你的应用镜像版本可能比较旧，管理面板里可能没有“Channel配置”这个选项。

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这时候你有两条路可选。

路子A：一键更新（推荐，最省心）

这是最简单的办法。

1. 在应用管理页面，看看有没有一个一键更新或者更新应用的按钮。
2. 点击它。系统会自动从腾讯云的镜像源下载最新的OpenClaw版本，覆盖安装。
3. 等待更新完成。这个过程可能需要几分钟，期间服务器的OpenClaw服务会暂时中断。
4. 更新完刷新页面，你就会发现界面变了，变成了和新购机器一样的布局。这时候按照场景一的步骤，填入Token和Key即可。

路子B：极客流 —— 命令行手动安装插件

如果你不想更新整个应用，或者更新失败了，我们还可以用最原始但也最可靠的方式：通过命令行（CLI）来安装连接插件。

这需要你一点点勇气，但操作其实很简单，跟着敲就行。

1. 登录WebShell：在Lighthouse实例详情页，点击右上角的登录按钮。这会直接在浏览器里打开一个黑底白字的终端窗口，这就是服务器的“大脑深处”。
2. 安装ADP插件：在光标闪烁的地方，输入下面这行命令，然后回车：
   openclaw plugins install adp-openclaw
   这时候屏幕上会跑过一堆代码，这是OpenClaw正在从插件市场下载ADP连接器。等到出现 Installed successfully 之类的提示，或者光标停止滚动，说明安装好了。

1. 配置通道：接下来，我们要把密钥填进去。输入命令： openclaw channels add 回车后，系统会进入一个交互式的问答模式：
   • 它问你是不是要添加通道？输入 Yes 或者按回车。
   • 它让你选择通道类型。用键盘上下键移动，选中 ADP OpenClaw，按回车。
   • Input ClientToken：这时候把你的Client Token粘贴进去，回车。注意，在Linux终端里粘贴通常是 Shift+Insert 或者鼠标右键，而不是Ctrl+V。
   • Input SignKey：把SignKey粘贴进去，回车。
   • Finish?：选择 Finish 或者 Yes，确认配置。
   • 最后它可能问你还要不要添加其他通道，选择 No，退出配置。

这一通操作下来，效果和在网页上点点点是一样的。配置完成后，你可以输入 openclaw restart 重启一下服务，确保万无一失。

验证时刻：连接成功了吗？

无论你是新机器还是老机器，配置完通道后，心里肯定在打鼓：到底通没通？

验证的方法很简单。

回到腾讯云智能体开发平台（ADP），进入你刚才创建Token的那个Token管理页面。

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在列表里找到你刚才用的那个Token。看看它的状态栏。

如果显示的是绿色的在线（Online），恭喜你！一条横跨云端的加密隧道已经打通。你的Lighthouse服务器现在已经正式成为了ADP平台麾下的一员猛将。

如果显示的是灰色的离线（Offline），别慌，排查一下：

1. 时间差：服务器心跳上报需要时间，等个一两分钟刷新看看。
2. 服务状态：回到Lighthouse控制台，确认OpenClaw应用是不是在运行状态。有没有可能刚才配置填错导致服务崩溃了？
3. 防火墙：虽然这个插件是反向连接（服务器主动连ADP），通常不需要动防火墙，但检查一下Lighthouse的出站规则是不是被误关了。
4. 密钥错误：最常见的原因就是复制粘贴错了，或者多复制了空格。实在不行，删了Token，按照步骤重来一遍。

阶段总结

走到这一步，其实最艰难的技术攻坚战已经结束了。

我们手里拿着Token，服务器里跑着OpenClaw，两者状态也显示在线。这就好比手机连上了基站，信号满格。

但是，光有信号还不行，我们得打电话、发短信啊。我们费这么大劲部署这个系统，是为了让它干活的。怎么在ADP里创建一个应用，怎么通过对话框给远在Lighthouse里的OpenClaw下达“去把那个网页给我爬下来”的指令？

这就是我们下一部分，也是最后一部分要讲的内容。我们将进入ADP的应用编排界面，把你刚才接入的这个能力，真正封装成一个可以交互的AI工具。你会看到，当大模型遇上本地执行力，会产生怎样奇妙的化学反应。

准备好见证AI真正动起来的那一刻了吗？

九、终极合体：在ADP平台唤醒沉睡的数字员工

欢迎来到我们这趟“AI数字员工”搭建之旅的终点站。在前三部分，我们像搭积木一样，先是在腾讯云Lighthouse服务器上部署了OpenClaw这个强力执行端，接着又在ADP平台上配置好了连接插件，最后通过Token和Channel完成了双方的加密握手。

现在的状态是：枪已经擦亮（OpenClaw就绪），子弹已经上膛（Token配置完成），靶场也已经开门（ADP平台就绪）。这一部分，我们要做的就是扣动扳机。

很多朋友走到这一步容易松懈，觉得连接通了就万事大吉。其实吧，如何优雅地调用才是决定体验好坏的关键。你肯定不希望每次让AI干活还得输入一串复杂的指令代码，我们想要的是自然语言交互——像跟同事说话一样，告诉它“去把服务器的日志查一下”，它就自动去干了。

这一章，主题铺将带大家进入腾讯云智能体开发平台（ADP）的深水区，通过Multi-Agent（多智能体）和工作流两种模式，把OpenClaw的能力真正封装成一个随叫随到的超级工具。

十、在腾讯云智能体开发平台中调用OpenClaw

ADP平台提供了两种主流的应用开发模式：Multi-Agent模式和工作流模式。

前者更灵活，像是一个全能助理，能聊大天也能干活，AI会自己判断什么时候该调用工具；后者更严谨，像是一条工业流水线，每一步都按既定规则执行。对于初学者，我们强烈推荐从Multi-Agent模式入手，因为它的交互感最强，最能让你体会到“AI长了手”的震撼。

1. 新建 Multi-Agent 模式应用 —— 搭建指挥部

首先，登录你的腾讯云智能体开发平台。在工作台首页，你会看到显眼的新建应用按钮。

点击它，在弹出的模式选择中，毫不犹豫地选择Multi-Agent模式。给你的应用起个名字，比如“我的超级运维助手”或者“Lighthouse大管家”，图标随便选一个看着顺眼的，点击确认。

进入应用编排界面后，你会发现这里就像是一个画布。中间是对话预览，左边是配置区。这里就是我们指挥AI的大脑。

2. 添加插件工具 —— 装备武器

现在的Agent还只是个光杆司令，我们得把之前配置好的Lighthouse插件装备给它。

在左侧的配置栏里，找到工具（Tools）这一项。点击那个加号（添加）。

系统会弹出一个工具选择列表。这里要注意，因为我们之前是在插件广场里“安装”或“关注”了Lighthouse OpenClaw Connector，所以你应该在已安装插件或者自定义插件的分组里找。

找到名为 InvokeOpenClaw 的工具。这个名字听起来就很硬核，直译过来就是“召唤OpenClaw”。勾选它，点击添加。

这时候，你的Agent手里多了一把锤子，但它还不知道这把锤子该往哪敲。

3. 配置工具参数 —— 关键中的关键

这一步是99%的新手都会踩坑的地方。请打起十二分精神。

添加完工具后，在左侧工具列表里，你会看到刚才加进去的 InvokeOpenClaw。点击它右侧的小菜单（通常是三个点或者设置图标），选择工具设置。

你会看到一个参数配置界面，里面有一个非常扎眼的字段：RemoteBotId。

还记得我们在第三部分里，让你死命保存的那三行代码吗？其中第一行就是 RemoteBotId。

• 填入ID：把你的RemoteBotId复制粘贴到默认值这个输入框里。
• 隐藏参数：这是主题铺的独家秘籍。在RemoteBotId这个参数的配置项里，通常有一个模型可见或者用户可见的开关。请务必把它关掉。

为什么要关掉？
其实吧，大模型有时候挺“聪明反被聪明误”的。如果你让它看见了这个ID，它在思考的时候可能会产生幻觉，试图去修改这个ID，或者在对话里把这个ID吐露给用户。而实际上，这个ID是给插件后台用的，模型只需要知道“我要调用这个工具”，不需要知道“ID是多少”。把参数设为不可见，不仅能减少Token消耗，还能让调用更稳定。

至于另一个参数 Prompt，通常保持默认引用 SYS.UserQuery（用户提问）即可。这意思是，把用户说的话，原封不动地传给OpenClaw去理解。

4. 编写提示词（System Prompt） —— 职场PUA（划掉）岗前培训

工具配好了，还得教AI怎么用。这就需要我们在人设与回复逻辑（System Prompt）里写点东西。

很多小白喜欢写：“你是一个助手”。这太笼统了。OpenClaw是一个执行力很强的工具，你需要明确告诉Agent，什么时候该用它。

推荐的提示词模板：

你是一个拥有服务器管理和本地执行能力的超级助手。你的核心能力是通过调用 InvokeOpenClaw 工具来执行用户的指令。

当用户这类请求时，必须调用 InvokeOpenClaw 工具：

1. 需要查询服务器状态、文件、日志。
2. 需要访问互联网获取特定网页信息。
3. 需要执行具体的代码或脚本。

注意：如果用户只是闲聊，你可以直接回复；但一旦涉及具体操作，请立即使用工具，不要试图自己编造结果。

这段话的作用，就是给大脑（Agent）植入一个条件反射：遇到干活的事，别瞎哔哔，直接抄家伙（调用插件）。

十一、调试与发布 —— 见证奇迹

配置完提示词，点击保存。现在，激动人心的时刻到了。

在屏幕右侧的预览调试窗，我们来做一次真枪实弹的测试。

场景模拟：
假设你的Lighthouse服务器是Linux系统，你想看看根目录下有啥文件。

在对话框输入：“帮我列出服务器根目录下的所有文件。”

点击发送。这时候，请盯着屏幕上的思考过程（通常会显示“正在思考”或“正在调用工具”）。

后台发生了什么？

1. 意图识别：ADP的智能大脑分析了你的话，发现这需要操作服务器。
2. 工具调用：它根据Prompt的指示，决定激活 InvokeOpenClaw 工具。
3. 指令下发：插件带着你的RemoteBotId和那句指令，通过加密通道冲向你的Lighthouse服务器。
4. 本地执行：服务器里的OpenClaw收到了指令，在本地沙箱里执行了 ls / 命令。
5. 结果回传：OpenClaw把执行结果（文件列表）打包，原路扔回给ADP。
6. 最终生成：ADP收到结果，整理成人类能看懂的语言：“执行成功，根目录下包含以下文件：bin, boot, dev, etc…”

当你看到屏幕上吐出了真实的文件列表时，恭喜你，你的AI数字员工正式入职了！

调试通过后，点击右上角的发布。你可以把这个应用分享给同事，或者集成到微信、企业微信里，随时随地享受“一句话运维”的快感。

十二、番外篇：工作流模式（Workflow）的极简指南

如果你觉得Multi-Agent那种聊着天干活的方式太随意，你需要的是那种严丝合缝的业务流程，比如“每天早上8点自动抓取竞品价格并发邮件”，那工作流模式更适合你。

在工作流模式下，配置逻辑其实大同小异，区别在于“编排方式”。

1. 添加节点：在工作流画布上，你不再是写Prompt，而是拖拽一个个节点。你需要拖入一个插件节点。
2. 选择插件：在插件节点里，依然是选择 Lighthouse OpenClaw Connector -> InvokeOpenClaw。
3. 参数绑定：这一步稍微硬核一点。你需要把 RemoteBotId 填死（手动输入）。而 Prompt 字段，你需要引用上一个节点的输出。比如上一个节点是“用户输入”，那你就引用 SYS.UserQuery。
4. 结果处理：插件节点的输出，可以连线到下一个“大模型对话”节点，让AI根据执行结果写一份报告。

工作流模式的好处是稳定。它不会因为AI“脑抽”而跳过步骤，非常适合企业级的自动化任务。

十三、全文总结：低代码时代的“机械飞升”

洋洋洒洒写了四大部分，我们终于把通过插件接入Lighthouse Openclaw这件事讲透了。

回过头来看，我们其实做了一件很酷的事情。

在过去，想要实现这样的功能，你需要懂Linux运维，懂Socket编程，懂内网穿透，还得自己写前端界面。这对于普通人来说，简直是天书。

但现在，得益于腾讯云Lighthouse开箱即用的应用镜像，以及ADP平台强大的插件生态，我们将技术门槛降到了地板上。

智能体优惠活动，建议选择月付即可。活动地址：https://cloud.tencent.com/act/pro/adp-pu-activity

• OpenClaw 解决了“AI如何落地执行”的问题。
• Lighthouse 解决了“OpenClaw在哪运行最稳”的问题。
• ADP连接器插件 解决了“怎么控制这套系统”的问题。

三者合一，就是你手中的这套超级自动化方案。

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主题铺认为，未来的职场竞争力，很大程度上取决于你会不会用AI，以及你会不会让AI帮你干活。通过这篇教程，你不仅仅是部署了一个软件，你其实是搭建了一个属于你自己的数字化外脑和机械手臂。

你可以让它帮你盯着服务器的健康状态，让它帮你去全网搜集行业情报，甚至让它帮你自动测试代码。它不知疲倦，24小时待命，而且完全听命于你。

技术在不断进化，工具也在不断更新。希望大家不要止步于这篇教程，多去尝试OpenClaw的各种Prompt玩法，多去探索ADP平台的各种编排逻辑。在这个AI爆发的时代，动手的价值永远大于围观。

现在，去享受你的AI数字员工带来的效率飞跃吧！