兄弟们，最近OpenClaw （小龙虾） 可谓是非常火爆，很多大厂都下场接入了小龙虾大战！
腾讯、阿里、字节、百度等等，都推出了一键部署小龙虾的服务，极大的降低了普通人养龙虾的门槛。
很多人号称已经开始让龙虾自己赚钱了。。。
不过，作为一个机佬，怎会满意使用云服务商提供的残血版龙虾！
今天，教大家在飞牛 NAS 上部署 OpenClaw，在自己家里养个大龙虾！让他能够操作浏览器，每天自动搜集信息并推送给你！
下面我们一起来看下吧！
一、什么是 OpenClaw（龙虾）
OpenClaw（原名 Clawdbot，过渡名 Moltbot）是 2026 年 1 月突然爆火的开源个人 AI 助手项目，由 Peter Steinberger（PSPDFKit 创始人）开发。
OpenClaw 是一个可执行任务的智能体，我们给指令，它不仅回答，还能主动操作系统、访问网页、处理邮件、整理文件、发起提醒甚至自动编写代码。
OpenClaw 是一个把 本地算力 + 大模型 Agent 自动化 玩到极致的开发者效率工具。
OpenClaw 目标是让 AI 不只是给建议，而是直接完成完整工程任务。
二、可以做什么
很多人在部署完龙虾之后，都会问一句，它能做什么？
首先，OpenClaw 具有下面的能力：
跨平台通讯集成： 你不需要登录网页，可以直接通过 WhatsApp、Slack、Discord、Telegram、iMessage 或企业通讯工具（如飞书）给它发指令。 全系统操作权限： 它可以读写你电脑上的文件、执行 Shell 指令、运行 Python 脚本。 浏览器自动化： 它能控制“无头浏览器”帮你自动抓取网页资料、填写表单或定期生成业务报表。 持久记忆（第二大脑）： 相比普通 AI 关闭窗口就忘，它拥有长期记忆，能记得你的偏好（例如你喜欢的编程语言、Q3 的具体项目名称）。 主动执行（Cron 任务）： 它能设定定时任务，例如“每天早上 6 点汇总新闻发给我”或“每 10 分钟检查一次 VIP 客户邮件并草拟回复”。 多 Agent 协作： 你可以同时指挥多个“专职 Agent”（如一个写代码、一个做测试、一个写文档）共同完成一个复杂项目。
结合上面的能力，他几乎能帮你实现你能想到的任何功能！
三、在飞牛NAS上部署
3.1 前置条件
先在飞牛 NAS 上安装虚拟机：
然后下载 ubuntu 的系统镜像，并上传到飞牛 NAS 的指定目录（镜像也可以在公众号提供的 openclaw 包里找到）：
在系统设置中，点击「网络设置」中的「启用 OVS」：
3.2 安装虚拟系统
打开飞牛 NAS 上的虚拟机软件，然后点击虚拟机，输入虚拟机的名字、操作系统：
然后选择NAS 上的系统镜像，设置 CPU 核心、内存等信息：
接下来设置磁盘空间：
然后添加一个网卡：
然后一直点下一步到完成，这样虚拟系统就创建好了：
然后给虚拟机开机：
开机完之后，点击下面图中的小电脑图标，进入到虚拟系统安装界面：
然后选择第一个「Try or Install Ubuntu Server」：
然后按回车进行下一步：
一直回车，直到显示出下面的内容，这一步我们要设置一个静态 IP：
移动上下光标，在第一行按回车，然后选择「Edit IPv4」：
选择「Manual」：
然后分别输入：子网、静态 IP 地址、网关、DNS 地址，注意将图中的地址改成自己的：
然后移动光标到「Save」，按回车，然后选择到「Done」，按回车：
接下来将「Mirror address」改成阿里源，然后选择「Done」：
接下来继续选「Done」，一直到输入用户名和密码，输入完之后选择「Done」
选择「Install OpenSSH server」，然后选择「Done」：
然后继续选「Done」，直到开始安装系统：
安装完成之后，会有下面的提示：Installation complete！，然后点击「Reboot Now」进行重启。
重启完成之后，界面如下，会出现一个「openclaw login」：
3.3 安装OpenClaw
虚拟系统部署完成之后，打开终端，通过 ssh 进入到刚才部署的系统：
ssh jackbytes@192.168.66.12
注意上面的@前面是用户名，后面是 IP 地址，都需要替换成上面部署虚拟系统时填的内容。
接下来，在终端输入下面的命令安装OpenClaw：
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
注意，会让再次输入一下密码，输入完成之后，回车。之后他会检测系统环境，安装系统工具，如 Python、Nodejs 等等。
安装完成之后，界面如下：
左右移动光标，选择「Yes」，然后回车，接下来选择「QuickStart」：
下图选择模型提供商，这里我们先暂时跳过（上下移动光标，选择 Skip for now）：
通过提供商过滤模型，选择「All providers」：
默认模型，选 「Keep current」：
配置聊天工具，先暂时跳过（选择 Skip for now）：
搜索提供商，先暂时跳过（选择 Skip for now）：
配置技能，也先暂时跳过：
是否开启 Hooks，暂时跳过：
是否启动机器人，先跳过：
然后在终端输入下面的命令：
source ~/.bashrc
在终端输入openclaw，如果出现下面的内容，说明安装成功：
至此，OpenClaw 就安装成功了。
四、配置 QQ 机器人
打开QQ 开放平台https://q.qq.com/:
登录之后，选择机器人，然后点击「创建机器人」：
输入相关参数，如名称、头像等等，然后点击确定：
创建完成之后，就会在界面上显示出来：
点击机器人，进入详情页，在「沙箱配置」中，点击「添加成员」旁边的二维码，然后用 QQ 扫一下，就可以把这个机器人添加到 QQ 中了。
接下来，在「开发管理」中，记录一下 AppID 和 AppSecret：
然后打开 虚拟系统的终端，输入下面命令，安装QQ 机器人插件：
openclaw plugins install @sliverp/qqbot@latest
安装完成之后，输入下面的命令给 OpenClaw配置 QQ 机器人：
openclaw channels add --channel qqbot --token "你的AppID:你的AppSecret"
配置完成之后，重启网关：
openclaw gateway restart
然后可以在 QQ 上给机器人先发个消息看看：
可以看到会报一些错误，这个是说没有配置模型提供商，接下来配置一下模型提供商。
五、配置模型提供商
由于国内环境不太好，这里我们选择国内大模型厂商来进行配置。
鉴于 OpenClaw 比较费 Token，这里我们来薅一下阿里的羊毛，阿里最近推出了 Code Plan，第一个月只需要 7.9。
每 5 个小时 1200 次调用，每周 9000 次调用，每月 18000 次调用（可以点击原文获取优惠链接）。
订阅完成之后，会得到一个「API Key」：
记录下这个 API Key。
然后在终端通过 vim 打开~/.openclaw/openclaw.json文件，复制下面的内容到文件里：
{
"models": {
"mode": "merge",
"providers": {
"bailian": {
"baseUrl": "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1",
"apiKey": "YOUR_API_KEY",
"api": "openai-completions",
"models": [
{
"id": "qwen3.5-plus",
"name": "qwen3.5-plus",
"reasoning": false,
"input": ["text", "image"],
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
"contextWindow": 1000000,
"maxTokens": 65536
},
{
"id": "qwen3-max-2026-01-23",
"name": "qwen3-max-2026-01-23",
"reasoning": false,
"input": ["text"],
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
"contextWindow": 262144,
"maxTokens": 65536
},
{
"id": "qwen3-coder-next",
"name": "qwen3-coder-next",
"reasoning": false,
"input": ["text"],
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
"contextWindow": 262144,
"maxTokens": 65536
},
{
"id": "qwen3-coder-plus",
"name": "qwen3-coder-plus",
"reasoning": false,
"input": ["text"],
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
"contextWindow": 1000000,
"maxTokens": 65536
},
{
"id": "MiniMax-M2.5",
"name": "MiniMax-M2.5",
"reasoning": false,
"input": ["text"],
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
"contextWindow": 196608,
"maxTokens": 32768
},
{
"id": "glm-5",
"name": "glm-5",
"reasoning": false,
"input": ["text"],
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
"contextWindow": 202752,
"maxTokens": 16384
},
{
"id": "glm-4.7",
"name": "glm-4.7",
"reasoning": false,
"input": ["text"],
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
"contextWindow": 202752,
"maxTokens": 16384
},
{
"id": "kimi-k2.5",
"name": "kimi-k2.5",
"reasoning": false,
"input": ["text", "image"],
"cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
"contextWindow": 262144,
"maxTokens": 32768
}
]
}
}
},
"agents": {
"defaults": {
"model": {
"primary": "bailian/qwen3.5-plus"
},
"models": {
"bailian/qwen3.5-plus": {},
"bailian/qwen3-max-2026-01-23": {},
"bailian/qwen3-coder-next": {},
"bailian/qwen3-coder-plus": {},
"bailian/MiniMax-M2.5": {},
"bailian/glm-5": {},
"bailian/glm-4.7": {},
"bailian/kimi-k2.5": {}
}
}
},
"gateway": {
"mode": "local"
}
}
注意吧YOUR_API_KEY替换成自己的。
然后执行下面的命令重启 openclaw：
openclaw gateway restart
这样，openclaw 就可以接入大模型，并通过 QQ 机器人和我们对话了。
六、配置浏览器
截止到目前，我们已经通过 OpenClaw 接入 QQ 机器人，实现了对话功能。
可能有兄弟会问了，这不就是个聊天助手吗？
非也～
接下来，给 OpenClaw 配置一下浏览器搜索的功能。
执行下面命令安装浏览器：
sudo apt update
wget https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb
sudo apt install -y ./google-chrome-stable_current_amd64.deb
sudo apt install -y fonts-noto-cjk
在执行下面命令的时候，如果卡在网络问题的话，可以直接用我提供的 openclaw 工具里的浏览器包：
wget https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb
安装完成之后，执行下面的命令查看浏览器版本：
google-chrome --version
然后给 OpenClaw 配置浏览器，依次执行下面的命令：
openclaw config set browser.defaultProfile "openclaw"
openclaw config set browser.headless true
openclaw config set browser.noSandbox true
openclaw config set browser.executablePath "$(which google-chrome)"
openclaw gateway restart
openclaw browser start
这样浏览器就配置好了。
可以验证一下：
这样，OpenClaw 就可以通过浏览器获取数据了。
七、定时任务
我们可以给 OpenClaw 安排一个定时任务，比如每天 9:00 搜索最新的 AI 资讯，然后送给给我。
下面是一个从全网获取 AI 资讯的流程测试：
八、总结
本文主要介绍了如何在飞牛 NAS 上部署 OpenClaw，并配置 QQ 机器人、阿里大模型、已经浏览器。使其可以通过浏览器进行数据搜索，然后每天定时推送总结信息。
当前，OpenClaw 的能力远不止这些，大家感兴趣的话可以继续深入探索！
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