真实的 OpenClaw 工作流：85+ 位用户究竟在构建什么 (2026)
不是教程，也不是演示。四种结构性模式，提炼自 148 条社区回复、两个 Reddit 帖子、85+ 个分类用例和企业部署笔记。晨间简报 Agent、10 Agent Mission Control、$90→$45/月成本优化，以及更多。
真实的 OpenClaw 工作流：超过85位用户的真实构建案例 (2026)
AgentPuter · 2026年3月 · 约25分钟 · #OpenClaw #工作流 #真实世界 #多智能体 #社区 上周我们讨论了当 OpenClaw 配置错误时可能出现的问题 —— 供应链攻击、91% 的提示注入成功率，以及波及 135,000 个暴露实例的 ClawHavoc 事件。那是等式中代表风险的一方。
而这就是 以下内容直接摘自三个月的社区产出：一条推文的 148 条回复，两个活跃的 Reddit 帖子，一个包含超过 85 个分类用例的精选数据库，以及一家为澳大利亚企业运行 OpenClaw 的托管服务公司的生产部署说明。在可以确定原作者的地方，我们都注明了出处。在故事是综合整理的情况下，我们也标注了来源。 目标不是灵感，而是模式识别。有四种结构性模式在每个用例中反复出现。一旦你看清了它们，你将不再问“我应该用 OpenClaw 构建什么？”，而是开始问“哪种模式适合我当前遇到的问题？”
- r/LocalLLaMA: 将 OpenClaw 作为日常主力使用三周 — Reddit
- r/openclaw: 我的 OpenClaw 很有用！ — Reddit
- 5 个真正能取代标签页切换的 OpenClaw 生产力工作流 — Oh My OpenClaw，2026 年 2 月 24 日
- OpenClaw 用例 — 人们实际上用它来做什么 — Serif.ai，2026 年 2 月 9 日
- OpenClaw 2026 年用例：25+ 个真实示例 — TLDL，2026 年 2 月 23 日
- 在生产环境中运行 OpenClaw — Team 400，2026 年 2 月 10 日
【插图 01-grahammann-article.png】 grahammann.net — “我能找到的所有 OpenClaw 用例（超过85个）”，2026年2月13日。基于对 Lenny 推文的148条回复和 Clawverse 画廊。
目录
- 四大模式
- 工作流01：晨报代理
- 工作流02：多代理内容管道
- 工作流03：4代理市场研究团队
- 工作流04：通过 Telegram 交付客户成果
- 工作流 05：从每月90美元 → 每月45美元
- 工作流 06：设计公司的周一早晨
- [工作流 07：1 Graham Mann 花时间仔细研究了 Lenny Rachitsky 一条推文下的 148 条回复，该推文询问人们到底用 OpenClaw 构建了什么。他还阅读了 Clawverse 社区画廊和 Brandon Wang 的文章。在整理了超过 85 个用 持续运行的代理。 大多数深入使用 OpenClaw 的用户会将其在 Mac mini、廉价的 VPS 或 Raspberry Pi 上 24/7 运行。这个代理不像聊天应用那样，可以随意打开和关闭。它一直在运行。它掌握着你的 以消息应用为界面。 Telegram 出现在超过15个用例中。WhatsApp 出现在超过7个用例中。iMessage 和 Discord 各自出现在多个配置中。大家一致的选择是您已在使用的消息应用，而不是一个新的仪表盘。用 OpenClaw 夜间工作。 最常见的模式是：睡前分配一个任务，醒来就能看到结果。这初听起来像天方夜谭，但这正是数十人所描述的他们的常态。智能体不需要睡觉，不需要你守在办公桌前，并且能使用你提供给它的任何工具。 多智能体团队。 一些高级用户会运行 4-10 个专业化智能体，它们通过共享数据库而非单个单体智能体进行协同。每个智能体都有明确的角色、明确的工具和有限的上下文。当智能体的范围明确时，协同
工作流 01：晨间简报代理 {#workflow-01}
来源： 多个 — @chrysb via grahammann.net, @mbogoroch18, Serif.ai 用例 #2
这是社区中最常见的起点，也很可能是正确的选择。 设置如下：一个 cron 定时任务每天早上启动，向你的 Telegram、WhatsApp 或 iMessage 发送一份结构化摘要。摘要包含哪些内容取决于你的配置。最简版本涵盖当天的日历事件和几条未读邮件的重点。更完整的版本则增加了任务 一位用户（@chrysb）称其为“参谋长”代理。每天早上，它会提供简报，内容包括交易准备、科技新闻和会议背景。同一个代理每晚都会进行自我反思，并根据有用内容进行调整。
一位销售专家（@mbogoroch18）则会收到一个不同的版本：客户谈话要点、交易准备和科技新闻，这些内容已为与企业买 “jobs”: [ { “schedule”: “0 7 * * 1-5”, “message”: “生成我的晨间简报：今日日历事件、前 3 封未读邮件、任何今日到期的任务。为 Telegram 格式化。保持在 400 字以内。”, “channel”: “telegram” } ] } }
这之所以不仅仅是一个简单的 cron 任务，是因为 SOUL.md。在 SOUL.md 中存储长期指令的用户会收到一份根据其角色和偏好校准的简报——它不是一份通用的摘要，而是已经知道你关心企业流程而非收到的表单提交
**为何有效：** 你不再是每天早上处理五个应用输入的中心。代理负责聚合信息，你来做决策。
Serif.ai 将此描述为“每天都以优势开启新的一天”。无论你是否这么称呼它，实际效果是：你一天中最初的二十分钟不再是处理行政事务。
> *“我用它来分类处理收件箱，从 WhatsApp 消息中自动安排一对一会议。它自动拒绝了 14 个不合适的会议邀请。代理替你说了‘不’。”*
> — [@eouaooo](https://x.com/eouaooo)，来自 grahammann.net
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## 工作流 02：多智能体内容管道 {#workflow-02}
**来源：**[r/LocalLLaMA 帖子](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1r3ro5h/3_weeks_with_openclaw_as_daily_driver_what_worked/) — 在 AWS 上将 OpenClaw 作为日常主力运行 3 周
这个案例提供了具体数据，这非常罕见，值得详细引用。
其配置为：五个独立的智能体在 AWS 上运行，使用 Claude API。
| 智能体 | 角色 |
|---|---|
| 写手 | 根据研究成果撰写初稿 |
| 编辑 | 应用百分制质量标准来拒绝或通过稿件 |
| 研究员 | 搜集来源，核查事实，然后交接给写手 |
| 程序员 | 处理任何自动化任务、脚本生成 |
| 流程经理 | 编排顺序，管理队列 |
三周内的产出：生成了大约 30 份草稿。拒绝率：约 40%。这个 40% 的数字很重要——这意味着编辑器代理确实在起作用。一个什么都不拒绝的质量门槛只是在增加延迟。
成本明细是这件事有启发性的地方。Claude Haiku 处理了大约 80% 的自动化任务——路由决策、简短的分类调用、格式化处理。对于这些任务，Haiku 的成本大约比 Sonnet 或 Opus 便宜 10-20 倍。
"params": { "context1m": false }
},
{
"id": "researcher",
"model": "claude-sonnet-4.6"
},
{
"id": "writer",
"model": "claude-sonnet-4.6"
},
{
"id": "editor",
"model": "claude-haiku-4.5",
"params": { "context1m": false }
},
{
"id": "coder",
"model": "claude-haiku-4.5"
}
**漏洞 1：Cron 作业忽略上下文变化。** 管道管理器会启动一次新的运行，而不会检查上一次运行的输出是否已更新。修复：使用 `DECISIONS.md` 添加了一项预检——该文件记录了已做出的决策以及管道所处的状态。Cron 作业在执行任何操作之前会读取 DECISIONS.md。
## 管道状态
**上次运行：** 20
**在队列清空前，请勿开始新的研究周期**
**原因：** 编辑器在 Anthropic 上受到速率限制；正在退避30分钟
Bug 2：内部推理泄露到用户消息中。 当流水线通过主代理发回摘要时，子代理的推理痕迹会出现在输出中。修复：在所有非最终输出步骤的子代理上设置 deliver:false。该标志会告知子代理完成其工作并将结果传回给编排器，但不要格式化或“交付”消息给用户。
{
"agents": {
"list": [
{
"id": "researcher",
"deliver": false
}
]
}
}
现在，完整的流水线每周在夜间运行三次。早晨的审核大约需要十五分钟：浏览 Notion 中的队列，批准或拒绝“编辑”的决定，偶尔将某篇文章退回， 四个代理，在一台 MacBook Pro 上运行，每个都有不同的侧重点：
| 代理 | 名称 | 任务 |
|---|---|---|
| 研究 | Tib | 每 15 分钟轮流处理 B2B / B2C / AI2AI 创意池 |
| 市场 | Vector | 扫描 Kalshi 和 Polymarket 以寻找预测信号 |
| 环境 | Bou | 关注新版本发布和安全问题 |
| 控制 | Gus | 通过 Telegram 发送 30 分钟状态报告；协调其他代理 |
| 此设置在结构上的有趣之处在于：每个代理都有自己的 SOUL.md 和自己的记忆轮换日志。记忆轮换日志是一个文件，用于跟踪代理已经调查过的内容，这样它在多次运行之间就不会重复工作。 | ||
| SOUL.md 文件为每个代理赋予了独特的个性和角色边界。Tib 的 SOUL.md 规定它应该发掘新颖的角度——不仅仅是报告已有的信息，还要识别相邻机会。Gus 的 SOUL.md 规定它是一个协调者，而不是研究 | ||
| 每15分钟在不同的创意池之间轮换。 | ||
| 你的任务是发掘新颖的角度，而不是总结已有的内容。 | ||
| 不要重复过去72小时内已记录在 MEMORY_ROTATION.md 中的任何内容。 | ||
| 在退出前，将每个研究过的角度都记录到 MEMORY_ROTATION.md 中。 |
Gus 的 SOUL.md (摘录)
你是 Gus，一个四代理研究团队的控制代理。 你不进行一手研究。 每30分钟：汇总来自 Tib、Vector 和 Bou 的 格式化一篇 200 字的 Telegram 摘要：首先是 [SIGNAL] 项目，然后是 [NOISE]，最后是 [ALERT]（如果有任何智能体标记了安全问题）。 明确地揭示智能体之间的冲突。
这个 30 分钟的 Telegram 报告格式让 Gus 的输出在手机上易于快速浏览：分为三个类别（SIGNAL / NOISE / ALERT），内容简短、可操作。用户的角色是：审查 SIGNAL 类别，并上报任何值得更深入研究的内容。
**成本说明：**此设置使用 MiniMax 2.5 作为所有四个代理的基础模型。仅 Tib 一个代理，以 15 分钟为间隔，每 24 小时就会产生约 96 个查询周期。
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## 工作流 04：通过 Telegram 进行客户交付 {#workflow-04}
**来源：**[@ad_astra999](https://x.com/ad_astra999) 和 [@jlehman_](https://x.com/jlehman_) 通过 [grahammann.net](https://grahammann.net/blog/every-openclaw-use-case)
这里描述的是一个网站开发机构的完整客户交付流程，完全通过 Telegram 进行控制：
客户发送变更请求
↓
客户语音消息 → [转录为文本]
↓
OpenClaw 在 Telegram 中接收请求
↓
编码子代理启动 → 解读请求 → 打开代码库
↓
在测试分支上进行更改
↓
生成预览链接并通过 Telegram 发回
↓
客户批准或请求修改
↓
批准 → 部署到生产环境
支持邮件通过同一个系统处理：收到的支持邮件会被自动转换成格式化的变更报告，并成为队列中的一个任务。
操作员的设置如下：编码子代理拥有对部署服务器的 SSH 访问权限、对 GitHub 仓库的读/写权限，以及每个
第二位构建了类似产品的人：@jlehman_ 描述了他在一个周末内，通过 Telegram 消息，将一个完整产品——Pagedrop——从想法变为现实并完成部署的过程。“在正常的周末活动中，通过文本消息构建了架构、购买了域名、设置
"codebase": "/repos/acme",
"deployBranch": "main",
"stagingUrl": "https://staging.acme.example.com"
}
}
]
},
"agents": {
**真正节省时间的地方在于：**不是编码本身的自动化，而是消除了状态更新的循环。整个周期——请求、构建、预览、批准、部署——都在 Telegram 内完成。没有电子邮件往来。没有“我确认一下再回复你”。
---
## 工作流 05：从每月 90 美元降至 45 美元 {#workflow-05}
**来源：**r/LocalLLaMA 生产说明和 ohmyopenclaw.ai 部署文档
初始状态：每月约90美元。大部分是 Sonnet 调用，用于处理所有事情，包括那些不需要 Sonnet 的任务。
**干预措施1：引导上下文削减。**
代理的引导上下文——即启动时加载的文件——有 85KB / 21
审计后：减少到 27KB / 6,472 个 token。**这使得每次会话启动时计费的 token 数量减少了 69.8%。**对于一个每天通过多个 cron 作业多次启动的代理来说，这种效果会迅速累积。
```bash
# 检查引导时实际加载的内容
openclaw doctor --verbose
# 按大小列出所有内存文件
ls -lh ~/.openclaw/memory/
# 查看正在加载的内容
cat ~/.openclaw/memory/USER.md
cat ~/.openclaw/SOUL.md
USER.md 或 SOUL.md 中任何描述你三个月前已完成项目的内容，都在消耗你的 token。请将其归档到一个在引导启动时不会加载的单独文件中。
干预措施 2：使用 Haiku 处理常规任务。
- 消息路由和分类 → 切换到 Haiku
- 短格式化处理 → 切换到 Haiku
- 摘要生成（< 500 字）→ 切换到 Haiku
- 复杂分析和规划 → 保留使用 Sonnet
- 编排决策 → 保留使用 Sonnet
{
"channels": {
"modelByChannel": {
"telegram": "claude-haiku-4.5",
"cron-router": "claude-haiku-4.5",
"analysis": "claude-sonnet-4.6"
}
}
}
Haiku 以分类速度处理了约80%的调用量。Sonnet 仅在需要进行实际推理时才会启动。
**干预措施3 内存操作曾使用同步嵌入调用。现已切换到 Batch API，其成本降低 50% 且在非高峰时段运行。延迟方面的权衡是：批量结果会在 24 小时内返回。对于不需要同步的内存操作（例如存储会议记录、索引文档 核心教训：大多数意想不到的 OpenClaw 账单有两个来源。一是臃肿的引导上下文，它加载了你不需要的 token。二是将高能力模型用于不需要高能力的任务。
工作流 06：设计公司的周一早晨 {#workflow-06}
【插图 02-ohmyopenclaw-workflows.png】 Oh My OpenClaw — “5个真正取代标签页切换的OpenClaw生产力工作流”，2026年2月24日。五个有记录的工作流组合，并附有使用前后节省时间的测量数据。
来源： ohmyopenclaw.ai — Oh My OpenClaw，2026年2月24日
设置：一家有12名员工的设计机构使用 OpenClaw，并将三个技能链接在一起 — ClickUp、cal-com 和 Gmail。 **之前：**五个应用，五次登录。开始工作前的总耗时：30分钟。
**之后：**打开 Telegram，输入“周一简报”。代理程序会拉取 ClickUp 任务、日历事件、未读邮件、Slack 提及和工时追踪摘要。2分钟内读完。9:15 开始工作。
**可衡量的成果：**周一早晨的回顾时间从30分钟缩短到8分钟。
从邮件创建任务的步骤从4步减少到一条消息：
“Acme 标志修订的邮件周五收到了。为它创建一个 ClickUp 任务，截止日期为周三，分配给 Tomoko。”
同一个团队还记录了客户报告工作流程：之前每周五，需要花 90 分钟为三 关键原则： 从两个技能开始，而不是五个。安装 ClickUp 和 cal-com。花一周时间适应将它们一起使用。然后再加入电子邮件。最好的工作流源于实际的使用模式，而不是预先设计一个完美的系统。
工作流 07：10 代理 Mission Control {#workflow-07}
来源： @pbteja1998 通过 grahammann.net (致谢：@nQaze) 十个代理。一个共享的 Convex 数据库。15分钟心跳周期。每日站会。代理之间的 @提及 通知。
| 代理 | 角色 |
|---|---|
| 小队主管 | 协调者；分配任务，解决冲突 |
| 产品分析师 | 监控产品指标和竞争格局 |
| 客户研究员 | 管理客户反馈队列 |
| SEO 分析师 | 关键词跟踪，内容差距分析 |
| 内容写手 | 起草小队主管分配的内容 |
| 社交媒体经理 | 安排和发布跨平台内容 |
| 设计师 | 生成素材，与 Figma 协调 |
| 电子邮件营销 | 管理序列和活动表现 |
| 开发者 | 代码任务、创建 PR、运行测试 |
| 文档 | 保持内部文档最新 |
心跳周期：每 15 分钟，每个代理会向共享的 Convex 数据库写入一条状态更新。小队负责人读取所有状态更新，识别障碍，并在需要时重新分配任务。 此设计中的实践经验：
1. 共享数据库优于共享内存文件。 当智能体需要协作时，一个结构化数据库（如 Convex、Supabase、带 schema 的 SQLite）比通过内存文件传递消息更可靠。它能处理并发写入，提供查询功能，并为你提供审计追踪。 **2. 心跳机制揭示静默故障。**一个停止写入心跳更新的智能体，要么是卡住了，要么是已经死亡。如果没有心跳机制，直到下游的某个环节崩溃，你才会发现问题。
**3. 范围限制防止级联故障。**每个智能体都有一套明确定义的工具和一个明确定义的责任范围。范围限制使幻觉能够安全地失败，而不是静默地失败。 **4. 单一人工接触点。**操作员的角色：在 Slack 中审查晨会，检查 Telegram 的提及日志，处理小队负责人上报的问题。不是直接管理十个智能体，而是管理一份摘要。
通用基础设施堆栈 {#infra-stack
Discord （5次以上提及，多智能体设置） iMessage （3次以上提及，个人/家庭）
计算（始终在线） Mac Mini — 最常见的家庭服务器选择 Mac Studio — 重型工作负载，本地推理 Raspberry Pi — SQLite — 结构化智能体协调 Supabase — 多智能体共享数据库
专用管道（按用例） Twilio — 实际电话通话（ElevenLabs 语音） SeatsAero — 奖励航班搜索 Kalshi — 预测市场执行 moomoo — 交易 API Home Assistant — 智能家居控制 Garmin Connect — 健身数据 将配置托管于 GitHub 的模式值得特别一提。一些高级用户会在一个私有的 Git 仓库中对他们的整个 OpenClaw 配置进行版本控制。
cd ~/.openclaw
git init
git add .
git commit -m "初始 openclaw 配置 — 2026年2月"
# 在任何配置更改后
git add -A && git commit -m "收紧引导上下文：移除了旧的项目文件"
当更新导致问题时，这为你提供了回滚功能；当行为发生意外变化时，你可以查看差异历史；并且可以轻松部署到新机器上。
采用数据实际显示了什么 {#adoption-data}
【插图 05-tldl-use-cases.png】 TLDL——《OpenClaw 2026 年用例：25+ 个真实示例》，2026 年 2 月 23 日。对不同采用类别的 100 多名用户进行的调查。
TLDL 调查了 100 多名 OpenClaw 用户：
| 类别 | 采用率 | 满意度 |
|---|---|---|
| 内容 | ||
| 研究与数据 | 28% | 4.3/5 |
| 邮件管理 | 20% | 4.0/5 |
| 编码辅助 | 15% | 4.8/5 |
编码的满意度得分最高，但采用率最低。 设置了编码工作流的开发者对它们非常满意，但大多数设置 OpenClaw 的人并不是从这里开始的。 **内容自动化的采用率最广。**这是大多数人开始的地方，因为其价值立竿见影。你运行一个 cron 作业，在 Telegram 中收到一份摘要，20 分钟内就能看到它开始工作。
调查还指出了一个常见的进阶过程 Team 400 — “在生产环境中运行 OpenClaw”，2026年2月10日。来自一家托管服务提供商的企业部署经验。
Team 400，一家为澳大利亚企业运行 OpenClaw 的托管服务公司：
“演示需要十分钟。通过安全审查需要十周。大多数 OpenClaw 项目都在此期间夭折。” 从演示到生产的差距是真实存在的。 入门指南涵盖了设置，但并未涵盖：在安装前由谁来审查技能代码、当 LLM 提供商服务中断时会发生什么、如何保护凭据，或者当有团队成员离开时你该如何 **你需要一个预发布环境。**每个 OpenClaw 更新都应首先部署到预发布环境。他们在一年内不得不回滚 OpenClaw 更新三次——每次都在15分钟内完成，因为回滚流程已提前记录并测试过。
大规模运营时，成本追踪是不可或缺的。“我们见过有组织在一周之内，月度开销从几百美元飙升到几千美元，通常是因为有人安装了一项技能，该技能会针对每个用户请求进行多次 LLM 调用。” **运维负担：**在稳定状态下，一个人在生产环境中运行 OpenClaw 每周需要 4-8 小时。
对于个人使用和小型团队，大部分这些开销并不适用。但如果你要将 OpenClaw 应用于处理客户数据或财务信息的业务场景中，那么在构建任何东西之前，Team 400 的那篇文章值得你通篇阅读。
从何处开始 {#where-to-start}
【插图 03-serif-use-cases.png】 Serif.ai ——《OpenClaw 用例：人们实际上用它来做什么》，2026年2月9日。25个有记录的用例，涵盖电子邮件、日历、研究、生产力和业务运营。
每个高级用户的配置都是从一些简单的事情开始的：
第一天：晨报 cron 任务。 日历 + 电子邮件摘要，于早上7点发送到 Telegram。设置需要20分钟。第二天早上你就能看到它的效果。
第 1 周：添加一个记忆文件。 开始使用 triple-memory-skill 或手动记忆文件来存储你重复告诉代理的事情。这会让你的代理感觉它了解你，而不是每次会话都从头开始。
第 2-4 周：将两个工具链接在一起。 如果你有一个项目管理工具（ClickUp、Notion、Linear），安装它的技能并将其与你的日历结合起来。一个命令即可显示今天到期的任务和已安排的日程。 第二个月：首次多智能体设置。 添加一个具有特定角色的子智能体。一个在夜间运行的研究智能体。限定其范围。
第三个月及以后：夜间工作。 到这个时候，你应该对你的智能体能可靠地做什么和不能做什么有了足够的了解，可以开始在睡前分配多步骤任务了。
Graham Mann 对他一个月后所处阶段的描述：
“我有一个智能体，它了解我的项目，记得我们的对话，并在我睡觉时做有用的工作。这足以让我继续构建下去。”
就从这里开始。并以此为基础不断构建。
快速参考：社区资源
| 来源 | 类型 | 用途 |
|---|---|---|
| grahammann.net/blog/every-openclaw-use-case | 精选列表 | 浏览分类，找到你的用例 |
| r/openclaw | 社区 | 真实配置、问题排查、同行反馈 |
| r/LocalLLaMA | 技术社区 | 高级用户配置、成本优化 |
| ohmyopenclaw.ai | 技能目录 | 查找和评估技能、工作流指南 |
| serif.ai/openclaw | 用例目录 | 特定行业工作流 |
| tldl.io/blog/openclaw-use-cases-2026 | 调查数据 | 采用统计数据，按类别划分的满意度 |
| team400.ai/blog | 企业指南 | 生产部署、安全性、运营 |
| github.com/hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases | GitHub | 社区整理的原始列表 |
附录：按类别划分的 85+ 个用例 {#appendix}
精简自 grahammann.net。完整署名信息见原帖。
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