OpenClaw 教程
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这是「OpenClaw 教程课程」第 12 课。上一课我们讲了 Skills：它解决的是“这类任务应该怎么做”。这一课开始讲真正能落地执行的工具：exec。
图：exec 让 Agent 不只是回答命令应该怎么写，而是可以在合适权限下真正执行命令、读取结果、继续判断下一步。
很多人第一次用 AI 助手时，最自然的用法是：
“帮我看看这个命令怎么写。”
这当然有用。
但 OpenClaw 更进一步。
它不只是让 AI 告诉你命令，而是可以在你允许的范围内，直接通过 exec 工具执行命令，然后根据真实输出继续判断。
这就是 exec 最核心的价值：
让 Agent 从“会建议”变成“会动手”。
不过，exec 也正因为强，所以一定要理解它的边界和安全机制。
这一课我们就把它讲清楚。
一、exec 是什么？exec 是 OpenClaw 里用于执行 shell 命令的工具。
你可以把它理解成：
Agent 手里的一扇终端窗口。
通过它，Agent 可以做很多真实操作，比如：
查看当前目录
检查文件是否存在
运行构建命令
执行测试
查看服务状态
用 grep / ...
OpenClaw 教程
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这是「OpenClaw 教程课程」第 11 课。从这一课开始，我们进入第三模块：工具与技能。第一篇先讲最容易让人混淆、但又特别关键的一个概念：Skills。
图：Skill 可以理解成 Agent 的可复用能力包，它不是单次回答技巧，而是一种可持续调用的方法模块。
很多人第一次接触 OpenClaw 的 Skills，都会有点迷糊。
最常见的困惑通常是这些：
Skill 到底是什么？
它和 Tool 有什么区别？
它是不是插件？
它是不是 prompt 模板？
我什么时候该装一个 Skill，而不是直接让 AI 自己做？
这些问题如果不拆开讲清楚，后面你看到：
某个能力是 skill 提供的
某个行为需要先安装 skill
某个 Agent 因为工作区 skill 而表现完全不同
你就很容易只会用，不明白底层逻辑。
所以今天这节课只讲一个主题：
Skills 到底是什么，它为什么重要，以及你应该怎么理解“安装和使用 Skill”这件事。
一、先说结论：Skill 是可复用的能力模块这是今天最重要的一句话。
你可以先把 Skill 理解成：
一套围绕某类任务封装好的做 ...
这是「OpenClaw 教程课程」第 10 课。前一课我们讲了 Memory，知道了长期记忆怎么沉淀。今天我们进入另一个非常实用、也非常容易被误解的话题：模型配置与切换。
图：在 OpenClaw 里，你配置的不只是“一个模型名字”，而是一整套模型提供商、主模型、备用模型和回退逻辑。
很多人在用 OpenClaw 的过程中，迟早都会遇到这些问题：
为什么我明明设的是某个模型，结果状态里显示另一个？
provider 和 model 到底是什么关系？
fallback / failover 到底是什么意思？
切换模型，切的究竟是哪一层？
为什么有时候“当前模型不可用”，系统却还能继续跑？
这些问题如果不讲清楚，后面你一看到模型切换、状态回退、provider 异常，就很容易一头雾水。
所以今天这课只讲一个主题：
OpenClaw 里的模型配置到底是怎么组织的。
一、先说结论：OpenClaw 配的不是“一个模型名字”，而是一条模型使用链路这是今天最关键的一句话。
很多人天然会把模型配置理解成：
选一个模型
然后系统一直用它
但在 OpenClaw 里，真实情况 ...
OpenClaw 教程
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这是「OpenClaw 教程课程」第 9 课。前一课我们讲了 Context Engine，知道了模型到底“看到了什么”。这节课继续回答另一个很多人最关心的问题：OpenClaw 到底是怎么记住事情的？
图：Memory 不是临时上下文延续，而是把真正值得长期保留的信息沉淀下来。
很多人第一次用 OpenClaw，都会很自然地问：
它会记住我之前说的话吗？
为什么有些事它下次还记得，有些又像忘了？
Session 和记忆到底是不是一回事？
我能不能让它长期记住我的偏好、项目背景、固定写作要求？
这些问题背后，其实都指向一个核心概念：
Memory。
但这里最容易搞混的一点是：
OpenClaw 的“记住”并不只有一种。
它至少涉及两层：
当前 Session 里的连续上下文
更长期、可被反复检索的 Memory
所以今天这节课，我们要讲清楚的不是一句“它能记住”，而是：
它到底记住了什么、怎么记、记在哪里、什么时候该记。
一、先说结论：Memory 不是聊天上下文的延长线，而是“长期可检索记忆”这是今天最重要的一句话。
很多人会把 Memory 理解成：
聊 ...
OpenClaw 教程
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这是「OpenClaw 教程课程」第 8 课。前一课我们讲了 Agent Loop，知道了一条消息会经历一轮完整处理流程。今天继续往里走一步：模型到底看到了什么？
图：Context Engine 决定模型看到哪些信息、以什么顺序看到、哪些内容更重要。
很多人对 AI 的理解还停留在一个很简单的层面：
我发一句话
模型读到这句话
然后回答
但在 OpenClaw 里，事情远没有这么简单。
因为模型看到的，通常根本不只是你刚输入的那一句。
它还可能同时看到：
系统提示词
角色设定
当前 Session 历史
工作区里的 bootstrap 内容
Skills 提供的上下文
工具结果摘要
当前运行的模式与限制
也就是说：
模型并不是在读“你的这一句话”，而是在读一整份由系统拼装出来的上下文包。
而负责这件事的，就是你今天要理解的核心概念：
Context Engine。
一、先说结论：Context Engine 决定模型到底“看见了什么”你可以先把 Context Engine 理解成一个很直白的角色：
它是 OpenClaw 在把消息送进模型之前的“上下文装配系 ...
OpenClaw 教程
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这是「OpenClaw 教程课程」第 7 课。前一课我们讲清楚了 Session，这一课继续往前走一步：一条消息在 OpenClaw 里到底是怎么被处理的？
图：Agent Loop 是 OpenClaw 里“消息变成动作和回复”的完整运行路径。
很多人第一次接触 OpenClaw 时，天然会用一种聊天产品的直觉去理解它：
我发一句话
模型想一下
它回一句话
这套理解在普通聊天产品里勉强够用，但放到 OpenClaw 里就太浅了。
因为在 OpenClaw 里，一条消息真正经历的过程通常是：
进入 Gateway
找到对应 Session
组装上下文
解析系统提示词
调模型
模型决定是否调用工具
工具执行
结果回流
流式输出
持久化状态
这一整条链，OpenClaw 里有一个专门的名字：
Agent Loop
今天这课，我们就把它拆开讲清楚。
一、什么是 Agent Loop？先给一个最简定义：
Agent Loop 是一次完整的 Agent 运行过程。
文档里的核心意思非常明确：
它不是“模型回了一句话”这么简单，而是一次真实的、完整的运行周期：
intake ...
OpenClaw 教程
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这是「OpenClaw 教程课程」第 6 课。从这一课开始，我们正式进入第二模块：核心概念。
图：Session 不是普通聊天记录，而是 OpenClaw 组织上下文、隔离对话和维持连续性的关键结构。
前面几课里，你其实已经不断碰到一个词了：
/new
上下文延续
会话切换
群聊隔离
私聊连续性
这些东西背后，都指向同一个核心概念：
Session。
很多新手刚开始用 OpenClaw 时，会把它理解成：
我说一句
它回一句
然后下一句继续接着聊
这个理解只停留在表面。
因为在 OpenClaw 里，真正被系统管理的不是“聊天气氛”，而是：
一条消息到底进入哪个 Session。
而这件事，会直接决定：
它记不记得你前面说过什么
这次对话和别人的对话会不会串
群里和私聊是不是互相影响
cron、webhook、不同入口的上下文是不是隔离
所以今天这课要解决的问题非常核心：
Session 是什么？它和普通聊天到底有什么本质区别？
一、先说结论：Session 不是“聊天记录”，而是“上下文容器”这是这一课最重要的一句话。
很多人第一反应会把 Session ...
OpenClaw 教程
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这是「OpenClaw 教程课程」第 5 课。前面几课我们已经完成了安装、理解了 Gateway，也开始接入聊天渠道。接下来这一步很关键：你要开始真正和 OpenClaw 对话。
图：从“能装好”到“会稳定使用”，中间最关键的一步，就是理解 OpenClaw 的基本交互方式。
很多人第一次真正上手时，最容易卡住的不是安装，而是交互方式。
常见问题通常是这些：
我直接发自然语言就行，还是得发命令？
/status 这种命令和普通聊天有什么区别？
为什么有时一条命令有反应，有时没反应？
群里是不是一定要 @ 它？
/model、/help、/new 这些到底什么时候该用？
所以今天这课，我们不讲复杂配置，只讲一个主题：
第一次对话时，OpenClaw 的命令格式与基本交互逻辑到底是什么。
一、先建立一个最核心的区分：普通消息 vs 命令在 OpenClaw 里，最基础的一组区分就是：
1）普通消息比如你直接发：
帮我总结一下今天这段聊天
看看我这个思路有没有问题
给我写一段更自然的开头
这种就是普通消息。
它会进入正常的 Agent 处理流程。
也就是说，模型会结合上下文 ...
OpenClaw 教程
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这是「OpenClaw 教程课程」第 4 课。前面几课我们已经解决了 OpenClaw 是什么、怎么安装、Gateway 是什么，以及为什么 gateway status 是排错入口。现在终于来到很多人最关心的一步：把聊天渠道真正接进来。
图：把 Telegram、Signal、Discord 等入口统一接入 OpenClaw，本质上是在给你的 AI 助手打开“可被找到的入口”。
很多人学到这里，脑子里其实只有一句话：
我已经装好了，那我怎么才能在 Telegram 或 Discord 里真的和它说话？
这就是今天这课要解决的问题。
不过在开始之前，先给你一个非常重要的认知：
不同渠道的接入方式，并不完全一样。
Telegram、Signal、Discord 都能接，但它们的“身份模型”和“配置路径”并不相同。
所以这节课不会只给你一堆命令，而是先把整个接入逻辑讲明白，再分别讲 3 个最常见渠道：
Telegram
Signal
Discord
一、先理解一件事：渠道接入，接的到底是什么？很多新手会把“接入一个渠道”理解成：
登录一下
填个 token
然后就能聊天 ...
这是「OpenClaw 教程课程」第 3.5 课。它是第 3 课 Gateway 原理篇之后的一节实操补充课。你可以把它理解成：Gateway 排查入门。
图：很多 OpenClaw 的问题，表面看像模型或渠道问题，本质上第一步都该先检查 Gateway 状态。
很多新手装完 OpenClaw 后，最常见的几种困惑是：
我明明装好了，为什么不回消息？
是模型挂了，还是 Gateway 没起来？
Dashboard 打不开，到底先查哪里？
现在应该重启，还是先别乱动？
这时候，最值得你先学会的，不是什么复杂配置，也不是马上去研究 Session、Bindings 或 Tool Policy。
而是一个特别基础、但特别值钱的命令：
1openclaw gateway status
今天这篇文章，就只讲这个。
一、为什么要先学这个命令？因为 OpenClaw 能不能正常工作，核心前提是：
Gateway 正在运行，而且真的可用。
你可以把 Gateway 理解成 OpenClaw 的总控台，它负责：
收消息
做路由
调 Agent
调工具
回传结果
维护控制平面
所以只要 ...
