OpenClaw 这东西，理论上特别牛。但想从里面真正榨出价值来，是需要一些窍门的。
今天在Reddit看到有人发一篇实操作过程中总结出来的经验，讲的是怎么把它从一个让人抓狂的「Token 燃烧器」变成真正能干活的工具。而且这些经验不只适用于 OpenClaw，用 Claude Code、AutoGPT 或者其他智能体框架的朋友，一样能用得上。
1. 别让最贵的模型干所有活
这是大家犯的最大的错，也是账单炸裂的头号元凶。
默认情况下，OpenClaw 会把每一个请求都丢给你设的主模型。这里面包括：
心跳检测： 每 30 分钟一次的「你还活着吗」轮询
子智能体： 主智能体并行工作时自动启动的
随手一问： 比如「我日历上有什么」
真正烧脑的编码任务
如果你的主模型是 Claude Opus 或 GPT-5.2，那连心跳检测都在烧你最贵的额度。
打个比方： 用 Opus 处理心跳检测，就像请了个大律师来帮你看信箱。能干吗？能。有必要吗？真没有。
怎么搞
设置分层模型配置。便宜快速的模型当主力，聪明（贵）的模型当后备，只在真正需要的时候上。
设好 alias 之后，聊天中随时可以切模型：输入 /model Opus 切到 Opus 干硬活，完事后 /model Haiku 切回来省钱。
有人就靠这一个改动，单次请求 Token 从 20k-40k 降到了 1.5k。月账单从 300 美元直接变 30 美元。 十倍差距，就差一个配置。
2. 你的智能体需要规则，而且是很多规则
开箱即用的 OpenClaw 就是一张白纸。它完全不知道你想让它怎么干活，所以会各种抽风：陷入死循环、翻来覆去说同样的话、忘掉之前的任务、做出莫名其妙的决定，Token 就这么白白烧掉了。
这很正常。 你在网上看到那些炫酷演示，什么智能体一晚上搞定一个 App、像真人助手一样管邮件，背后都有一个你看不到的东西：大量定制化的指令集。
怎么加规则
OpenClaw 用的是 Skills（技能） 机制，就是包含 SKILL.md 指令文件的文件夹。你可以把技能理解成某个任务的「规则手册」。
规则写什么？下面这些都是实战中总结出来的：
你可以建任意多个技能文件夹（邮件处理、编码规范、日历管理，随你）。
一个高级玩法： 让智能体自己写规则。对它说：「回顾我们过去 10 条消息，看看出了什么问题，帮我写几条规则来避免。」然后把它的建议直接存成技能文件。用 AI 训练 AI，杠杆才算用对了。
3.「让它通宵干活」不是你以为的那样
这是最普遍的一个误解：「我把任务布置好去睡觉，智能体会自己干一整晚。」
但真相其实是： 当你跟 OpenClaw 聊天时，对话是在一个会话（Session）里的。你关掉聊天或者走开，会话就结束了。智能体不是在「后台持续工作」，它就是停了。
想让智能体按计划自动干活，你需要定时任务（Cron Jobs）。
Cron Job 是啥
简单说，就是智能体的闹钟。你定好时间，到点它自动启动一个全新的、独立的会话来执行任务，干完把结果发给你。
最简单的用法是直接在聊天里让智能体帮你建：
「创建一个每天早上 7 点运行的定时任务。检查我的紧急邮件，总结前 3 项，通过 Telegram 发给我。用 sessionTarget: 'isolated' 让它独立运行。」
也可以自己编辑配置文件：
关键就是 "sessionTarget": "isolated"，这告诉系统起一个独立会话，不管你在不在线都能跑。
几个常用的 Cron 表达式：
| 表达式 | 啥意思 |
| 0 7 * | 每天早上 7 点 |
| 0 /2 | 每 2 小时一次 |
| /30 * | 每 30 分钟一次 |
| 0 9 1-5 | 工作日早上 9 点 |
| 0 22 * | 每天晚上 10 点 |
如果你需要的是一次性任务（比如「今晚帮我把这个 App 搞出来」），有两个办法：
办法 A： 让智能体建个定时任务，跑完手动删。
办法 B： 搞个任务队列，比如建一个文本文件，让定时任务每 30 分钟去检查有没有新任务。
4. 从一个小任务开始，做到端到端跑通
一口气把邮件 + 日历 + Telegram + 网页爬取 + 定时任务全设上，想想就激动。
其实正确做法：
每加一个集成就多一个出错的地方。两个集成之间的交互 bug 能让你排查一整天，最后啥正事都没干成。
靠谱的路径
挑一个特别小的流程。 比如「每天早上 8 点检查天气，发消息给我」。
把它做到完美。 端到端可靠运行，不需要任何手动干预。
稳定了再加下一项。 比如邮件检查。
逐层累加。
调试小技巧： 用 openclaw doctor --fix 命令。它能自动验证配置、做必要的迁移、修复常见问题。
5. 管用的方法赶紧存下来，以后一定用得着
OpenClaw 用压缩（Compaction）来管理记忆。对话越来越长时，它会自动总结旧消息来腾出上下文窗口的空间。结果就是：你之前折腾半天才搞定的配置、做过的决策，可能一压缩就全没了。
怎么应对
用状态文件。 状态文件是智能体可以读写的持久文件，不会被压缩掉。
对智能体说：「把当前项目状态存到状态文件 ~/.openclaw/workspace/memory/project-status.md 里。包括已完成的、进行中的、做过的决定、下一步计划。」
用工作区文档。 工作区里有几个特殊文件，智能体每次启动都会自动读取：
| 文件 | 干嘛用的 |
| USER.md | 你的偏好、时区、做事风格 |
| AGENTS.md | 智能体的行为准则 |
| TOOLS.md | 哪些工具怎么用 |
| HEARTBEAT.md | 心跳轮询时该检查什么 |
一句话原则： 凡是花了你超过 5 分钟才调通的东西，赶紧写下来。你一定会再用到，而智能体一定会忘。
6. 模型选得对不对，比什么都重要
大部分人对 OpenClaw 的挫败感，根源不在配置，而在模型不行。
OpenClaw 不是聊天机器人，是智能体。它需要精准地调用浏览器、文件系统、终端命令、各种 API。一个模型文字写得再漂亮，如果工具调用的格式老出错，整个系统照样崩。
另外，模型至少得有 64,000 Token 的上下文窗口，不然容易溢出导致冻住。
各模型表现参考
| 模型 | 工具调用 | 成本 | 备注 |
| Claude Opus 4.6 | 极佳 | $$$ | 质量最高，当主模型太贵 |
| Claude Sonnet 4.5 | 极佳 | $$ | 全能选手，最佳后备 |
| Claude Haiku 4.5 | 良好 | $ | 便宜，适合心跳和简单活 |
| GPT-5.2 | 良好 | $$ | 稳健的备用选择 |
| MiniMax M2.1 | 良好 | $ | API 性价比高，社区热门 |
| Kimi K2 (API) | 良好 | $ | 工具调用能力强 |
| Gemini 3 Flash | 尚可 | ¢ | 极快（~250 tok/s），适合子智能体 |
| DeepSeek V3.2 | 尚可 | ¢ | 便宜。别用 Reasoner 版本，工具调用容易出错 |
| GPT-5.1 Mini | 较弱 | ¢ | 极便宜，但干智能体的活很吃力 |
关于本地模型： 如果你有好显卡（16GB+ 显存），可以用 Ollama 或 LM Studio 跑本地模型。建议拿本地模型（比如 Qwen3 8B 或 30B）当日常主力，把云端模型（Sonnet 4.5）留给啃不动的硬骨头。本地 + 云端混合，是目前最划算的方案。
7. 你没有问题，是这件事本身就挺难的
如果你折腾了两周，感觉一事无成。
放心，你不孤单，也没做错什么。
OpenClaw 不是成品。它是一个早期阶段的、极其强大但也极其粗糙的框架。那些发帖说「智能体一晚上给我搞了个 App」的人，背后往往花了好几周甚至好几个月来调设置、写规则、建流程。你看到的是最终成果，中间的踩坑和崩溃他们没说。
三条建议
像带新人一样对待它。 新人第一天上班你不会指望他啥都会。你会给他培训、定规矩、讲清楚你的习惯和偏好。智能体也是一样的道理，需要你花时间去「带」。
从成功标准清晰的任务入手。 「帮我总结今天的邮件」比「帮我管理整个数字生活」靠谱一万倍。前者有明确的输入输出和成功标准，后者太模糊，注定翻车。
善用社区。 你踩的坑，大概率有人已经踩过了。OpenClaw 的 Discord 和 Reddit（r/openclaw）是找答案最快的地方。
常见问题速查
智能体陷入循环 ：加「严禁死循环」的规则
成本太高 ：切到分层模型配置（Haiku 为主，Opus 为辅）
网关崩溃 ：跑一下 openclaw doctor --fix
智能体冻住了：通常是上下文窗口太小，换模型或清理记忆
工具调用失败：检查模型是否支持结构化输出，或换 Claude 系列
本文原文链接：https://clawfy.xyz/guide-openclaw-tips，你是否也在用OpenClaw AI 智能体吗？踩过什么坑？欢迎评论区聊聊。
