【技術更新】從 ClawdBot 到 OpenClaw：系統架構遷移與持久化實踐

 

在 AI Agent 的開發過程中，Antigravity 協作模型的選擇與工具鏈的穩定性直接決定了開發的品質。近期我將原有的 ClawdBot 專案正式更名為 openclaw，並針對外部整合工具進行了優化。以下是本次技術遷移的重點紀錄。(因 AI 演進快速，故本篇文章會持續更新)

---

0. Antigravity 安裝協作的 Model 選擇

在 Antigravity 的安裝協作中，模型性能的差異顯而易見。

• 建議配置： Claude 4.6 Opus (Thinking)。

• 實測經驗： 相比於 Gemini 3.1 Pro (High) 在複雜邏輯下偶爾出現的迴圈（鬼打牆）現象，Claude 4.6 在思考深度與指令遵循度上表現更為穩健，大幅提升了任務成功率。

1. OpenClaw 的大腦：LLM model 的選擇

    

    OpenClaw 要運行好的重要條件之一，就是要選擇適合的 LLM model 。目前選擇條件如下:

• 處理繁體中文的能力
• 使用工具的能力(因為 openclaw 會很依賴 skills )
• 盡量挑大的、聰明的 model
• 盡量可以使用免費 API 調動，額度越大越好

    

    目前(2026.04.17) model 選擇如下，均使用免費 API 調動

• "primary": "google/gemma-4-31b-it" (均符合條件，額度較小而已，有能力增強 skills)
• "fallbacks": "nvidia/mistralai/mistral-large-3-675b-instruct-2512" (處理繁體中文的能力較差)

    

    設定參考

• https://build.nvidia.com/explore/discover    

2. 工具鏈遷移：搜尋與郵件服務

為了提升資訊檢索的精準度與第三方服務的整合性，進行了以下變更：

• 搜尋引擎： 由 Brave Search 遷移至 Tavily Search。

• 指令： node /workspace/skills/tavily-search/scripts/search.mjs "關鍵字"

• 郵件服務： 由 Nylas 進行 Gmail 收發。

• 指令： python3 /workspace/read_nylas.py

[!IMPORTANT] 持久化設定： 上述變更已寫入 USER.md，確保 Agent 在啟動後能永久記憶並優先使用這些自定義工具。

---

3. ClawHub Skill 生態系統擴充

透過 clawhub 可以快速部署功能模組，以下為我實測後推薦的技術棧：

類別	Skill 名稱	功能說明	安裝指令 (docker-compose exec)
財經	stock-analysis	深度股票分析	npx clawhub install stock-analysis
新聞	news-summary	關鍵新聞摘要	npx clawhub install news-summary
行事曆	gog-calendar	Google Calendar 整合	npx clawhub install gog-calendar
影音	youtube-transcript	取得影片逐字稿	npx clawhub install youtube-transcript

標準化 Skill 安裝流程

1. 執行安裝： docker-compose exec openclaw npx clawhub install <skill_name>

2. 重啟服務： docker-compose restart openclaw (觸發 Gateway 重新掃描 SKILL.md)

3. 狀態檢查： docker-compose exec openclaw openclaw skills check

4. 更新 USER.md（讓機器人知道怎麼用）

對於沒有被自動載入的 Skills（像 stock-analysis），我們需要在 USER.md 中寫下使用方式，教機器人怎麼呼叫。

---

4. 運維與持久化分析 (Persistence Analysis)

對於容器化部署，確保資料在重新建置（rebuild）後不遺失是關鍵。

持久化機制總結： OpenClaw 採用了 Host-to-Container Volume Mapping 技術，將關鍵路徑掛載至宿主機：

• ./workspace:/workspace (存放 Skills, 腳本, USER.md)

• ./config:/root/.config/openclaw (存放系統設定)

• .env (環境變數)

結論： 由於所有自定義腳本、安裝的 Skills 以及設定檔均儲存於掛載的磁碟卷中，即使刪除並重新啟動 Docker 容器，所有功能與資料皆會完整保留。

---

5. 安全性與檢查

• 安全性提醒： 請務必檢查 /workspace 目錄下是否包含未加密的 API Key 或敏感憑證，建議使用環境變數（.env）管理。

• 指令刷新： 完成設定更新後，可透過 Telegram 告知 Agent：「請重新讀取 /workspace/USER.md 檔案」，以同步最新狀態。

---

想了解更多關於 OpenClaw 的 Skills 實作細節嗎？歡迎在下方留言交流！ Would you like me to refine the formatting or adjust the tone further?