零基础也能改配置吗？OpenClaw /app/clawdbot.json 实操详解

OpenClaw作为一款完全本地运行的开源AI助手，最大的魅力在于“完全属于你”。它不依赖任何云端服务，所有数据、模型、对话都在你的设备上完成。更重要的是，它把复杂的配置门槛降到极低——即使是零基础用户，也能通过修改一个核心配置文件/app/clawdbot.json，实现模型切换、通道接入、代理设置、默认Agent调整等高级功能。

很多人以为“改配置文件”听起来很吓人，其实OpenClaw的clawdbot.json设计得非常人性化：结构清晰、字段命名直白、注释丰富，新手照着示例改几行就能看到效果。本文将手把手带你从零开始，定位文件、理解结构、修改关键项、验证效果，全程配图文代码和避坑提示，让你彻底打消“零基础不敢动配置”的顾虑。

一、OpenClaw配置文件到底在哪里？

无论你是用Docker部署、一键脚本安装，还是手动源码运行，OpenClaw的配置文件位置都是固定的：

最常见的情况是Docker部署，此时宿主机的~/.clawdbot/clawdbot.json会自动映射到容器内/app/.clawdbot/clawdbot.json，你修改宿主机文件后，只需重载或重启容器即可生效。

快速进入容器查看确认：

docker exec -it clawdbot bash
cd /app/.clawdbot
ls -la

你会看到clawdbot.json就在这里。

二、clawdbot.json整体结构一目了然

打开文件后，你会看到一个标准的JSON结构，主要分为四大块：

{
  "models": { ... },        // 模型配置：决定用哪个大模型
  "channels": { ... },      // 通信通道：Telegram、Matrix、WhatsApp等
  "agents": { ... },        // Agent默认设置：工具调用、记忆策略等
  "system": { ... }         // 系统级设置：日志、代理、端口等（部分版本有）
}

三、零基础最常改的4大核心配置项

四、零基础修改实操：一步步来，配代码

场景1：切换到国内MiniMax模型（最常见需求）

1. 打开~/.clawdbot/clawdbot.json（宿主机路径）
2. 找到models块，修改或新增以下内容：

"models": {
  "mode": "merge",
  "providers": {
    "minimax": {
      "baseUrl": "https://api.minimaxi.com/v1",
      "apiKey": "sk-你的MiniMax密钥",
      "api": "openai-responses",
      "models": [
        {
          "id": "m2.1-large",
          "name": "MiniMax M2.1 Large"
        },
        {
          "id": "m2.1-max",
          "name": "MiniMax M2.1 Max"
        }
      ]
    }
  }
},
"agents": {
  "defaults": {
    "model": {
      "primary": "minimax/m2.1-large"
    }
  }
}

1. 保存文件
2. 重载配置（推荐方式，不用重启容器）：

docker exec -it clawdbot clawdbot models reload
# 或者直接重启容器
docker restart clawdbot

3. 在Telegram或WebUI里问一句“你好”，如果回复流畅中文，即成功！

场景2：接入Telegram通道（国内用户必备代理）

在channels块添加或修改：

"channels": {
  "telegram": {
    "enabled": true,
    "botToken": "你的Bot Token",
    "dmPolicy": "pairing",
    "groupPolicy": "allowlist",
    "streamMode": "partial",
    "proxy": "socks5://127.0.0.1:7890"   // 你的Clash/V2ray代理地址
  }
}

保存 → 重启容器 → 在Telegram找你的Bot发送消息 → 按提示配对码批准即可。

场景3：完全本地模型（Ollama + Qwen3）

先确保宿主机已运行ollama serve并拉取模型：

ollama pull qwen3:4b-instruct

然后在配置文件添加：

"models": {
  "providers": {
    "ollama": {
      "baseUrl": "http://host.docker.internal:11434/v1",
      "apiKey": "ollama",
      "api": "openai-responses",
      "models": [
        {
          "id": "qwen3:4b-instruct",
          "name": "本地Qwen3-4B"
        }
      ]
    }
  }
},
"agents": {
  "defaults": {
    "model": {
      "primary": "ollama/qwen3:4b-instruct"
    }
  }
}

五、修改后如何验证是否生效？

1. 查看模型列表：

docker exec -it clawdbot clawdbot models list

看到你配置的模型且有default标签即成功。

2. 查看通道状态：

docker exec -it clawdbot clawdbot channels status

3. 最直接：在WebUI或Telegram里直接问“当前使用什么模型？”，ClawdBot会老实告诉你。

六、零基础常见坑&避坑指南

七、进阶玩法：配置一次，受益终身

一旦你熟悉了clawdbot.json，就可以解锁更多可能：

• 多模型路由：配置多个provider，WebUI下拉框自由切换
• 全局代理："system": {"proxy": "http://127.0.0.1:7890"} 让所有外网请求走代理
• 自定义Agent：为不同场景设置专用模型和工具链
• 长期记忆增强：调整agents.defaults.memory参数，保存更多历史对话

结语

OpenClaw把“改配置”这件事从“技术活”变成了“复制粘贴+改几行”的简单操作。零基础用户完全不需要懂JSON语法、Docker原理，只要跟着本文表格和代码一步步来，就能轻松把OpenClaw调教成最符合自己需求的私人AI助手。

现在就打开你的clawdbot.json，试着改第一行——你会发现，原来“自己动手定制AI”真的这么简单。祝你玩得开心！

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