Первый запуск и начальная настройка OpenClaw: пошаговая инструкция

Мастер онбординга, выбор LLM-провайдера, структура конфигурации и первый разговор с вашим AI-агентом

Aravana··5 мин

Подготовка к первому запуску

Быстрая установка. Самый быстрый способ -- одна команда: npx openclaw init. Автоматически создаёт структуру проекта и запускает мастер настройки провайдера.

После установки OpenClaw (через npm или Docker) следующий шаг - запуск мастера начальной настройки. Этот мастер проведёт вас через конфигурацию всех ключевых параметров: выбор LLM-провайдера, настройку рабочего пространства, подключение каналов связи и активацию навыков.

Перед запуском убедитесь, что у вас есть API-ключ хотя бы одного LLM-провайдера. Если вы планируете использовать облачные модели, подготовьте ключ от Anthropic (Claude), OpenAI (GPT) или другого поддерживаемого провайдера. Если вы хотите работать полностью локально, установите Ollama (подробности - в отдельной статье).

Запуск мастера онбординга

Для нативной установки (через npm) выполните одну из двух команд:

openclaw onboard

или эквивалентную:

openclaw start

Для Docker-установки используйте:

docker compose run --rm openclaw-cli onboard

Мастер онбординга запускается в интерактивном режиме и задаёт серию вопросов, на основе которых генерирует конфигурацию.

Шаг 1: выбор LLM-провайдера

На первом шаге мастер предложит выбрать провайдера языковой модели. Вам будет показан список поддерживаемых провайдеров с приоритетом по умолчанию: Anthropic, OpenAI, OpenRouter, Google Gemini, xAI, Groq, Ollama и другие. Выберите провайдера и введите API-ключ, когда будет запрошен.

Мастер проверит введённый ключ, выполнив тестовый запрос к API. Если ключ валиден, вы увидите подтверждение и название доступной модели. Если ключ невалиден, мастер предложит ввести его повторно.

Шаг 2: генерация токена Gateway

Мастер автоматически генерирует уникальный токен для Gateway - внутреннего API-шлюза OpenClaw. Этот токен записывается в файл .env и используется для аутентификации запросов к Gateway. Токен нельзя терять: если вы его потеряете, придётся перегенерировать его и обновить конфигурацию всех подключённых клиентов.

Шаг 3: настройка рабочего пространства

На этом шаге мастер создаёт рабочее пространство (workspace) - набор файлов, определяющих поведение и знания вашего агента. Вам будет предложено указать имя агента и краткое описание его назначения. На основе ваших ответов мастер сгенерирует начальные версии файлов SOUL.md, AGENTS.md и USER.md.

Шаг 4: подключение каналов связи (опционально)

Мастер предложит подключить один или несколько каналов коммуникации: Telegram, WhatsApp, Discord, Slack или веб-чат. Вы можете пропустить этот шаг и настроить каналы позже. Для каждого канала потребуется соответствующий токен или учётные данные (например, Telegram Bot Token).

Шаг 5: активация навыков (опционально)

На последнем шаге мастер показывает список доступных навыков (Skills) и предлагает активировать нужные. Навыки включают работу с электронной почтой, календарём, файловой системой, веб-поиском, умным домом и другими сервисами. Вы можете активировать или деактивировать навыки в любое время после онбординга.

Структура директории ~/.openclaw/

После завершения онбординга OpenClaw создаёт конфигурационную директорию в домашнем каталоге пользователя. Её структура выглядит следующим образом:

~/.openclaw/
├── openclaw.json          # Главный конфигурационный файл
├── credentials/           # API-ключи (chmod 600)
│   ├── anthropic
│   ├── openai
│   └── ...
├── sessions/              # Данные сессий
└── workspace/             # Рабочее пространство агента
    ├── AGENTS.md           # Операционные инструкции
    ├── SOUL.md             # Личность и тон агента
    ├── USER.md             # Описание пользователя
    ├── TOOLS.md            # Документация инструментов
    ├── HEARTBEAT.md        # Автономные задачи
    ├── MEMORY.md           # Основная память (100 строк)
    ├── memory/             # Расширенная память
    │   ├── people/
    │   ├── projects/
    │   ├── topics/
    │   └── decisions/
    └── skills/             # Файлы навыков
        ├── email.md
        ├── calendar.md
        └── ...

Главный конфигурационный файл openclaw.json содержит путь к рабочему пространству, параметры Gateway, настройки моделей и другие глобальные параметры. Файлы в директории credentials/ хранят API-ключи с ограниченными правами доступа (chmod 600), чтобы другие пользователи системы не могли их прочитать.

Запуск Gateway

После онбординга запустите Gateway - основной серверный компонент OpenClaw:

openclaw gateway

Gateway запускается как фоновый процесс и начинает слушать порт 18789 (по умолчанию). В терминале вы увидите сообщение о успешном запуске с указанием адреса и порта.

Для проверки работоспособности Gateway откройте в браузере или выполните curl-запрос:

curl http://localhost:18789/healthz

Если Gateway работает корректно, вы получите ответ с информацией о статусе. Эндпоинт /readyz показывает готовность к обработке запросов, включая доступность LLM-провайдера.

Первый тестовый разговор

Самый простой способ проверить работу OpenClaw - отправить сообщение через CLI:

openclaw send "Привет! Расскажи о себе."

Агент должен ответить, представившись в соответствии с настройками из SOUL.md. Если ответ получен, значит вся цепочка работает: CLI отправляет сообщение через Gateway, Gateway передаёт его в Brain, Brain вызывает LLM-провайдера, получает ответ и возвращает его обратно через Gateway в CLI.

Для более интерактивного общения используйте режим чата:

openclaw chat

В этом режиме вы можете вести непрерывный диалог с агентом прямо в терминале. Для выхода введите /exit или нажмите Ctrl+C.

Основные CLI-команды

OpenClaw предоставляет набор CLI-команд для управления агентом:

# Запуск Gateway
openclaw gateway

# Отправка одиночного сообщения
openclaw send "Ваше сообщение"

# Интерактивный чат
openclaw chat

# Просмотр статуса Gateway
openclaw status

# Просмотр версии
openclaw --version

# Справка по командам
openclaw --help

# Повторный онбординг
openclaw onboard

Просмотр логов

Логи OpenClaw - основной инструмент диагностики. Gateway записывает логи в стандартный вывод, а также может сохранять их в файл. Для просмотра логов в реальном времени при нативной установке используйте:

openclaw gateway --verbose

Флаг --verbose включает подробное логирование, полезное при отладке. В логах вы увидите входящие и исходящие сообщения, вызовы к LLM-провайдеру, выполнение навыков и ошибки.

Для Docker-установки используйте стандартный просмотр логов контейнера:

docker compose logs -f openclaw-gateway

Настройка SOUL.md: личность вашего агента

Файл SOUL.md - это «лист персонажа» вашего агента. Он загружается в контекст LLM в начале каждой сессии и определяет, как агент себя ведёт. Откройте его в любом текстовом редакторе и настройте под ваши нужды.

Типичный SOUL.md включает: имя агента, роль (личный ассистент, технический помощник, секретарь), тон общения (формальный, дружелюбный, лаконичный), языковые предпочтения (на каком языке общаться), ограничения (что агент не должен делать), контекст (ваш часовой пояс, рабочее расписание).

Настройка HEARTBEAT.md: проактивные задачи

Файл HEARTBEAT.md определяет задачи, которые агент выполняет автономно при каждом heartbeat-цикле (по умолчанию каждые 30 минут). Например, вы можете настроить агента проверять входящую почту, напоминать о предстоящих встречах или мониторить определённые веб-страницы.

Каждая задача описывается в Markdown-формате с указанием условий выполнения, приоритета и ожидаемого результата. Gateway периодически отправляет агенту heartbeat-промпт, и агент решает, какие задачи из HEARTBEAT.md нужно выполнить прямо сейчас.

Устранение типичных проблем при первом запуске

Gateway не запускается, порт 18789 занят. Проверьте, не работает ли уже другой экземпляр OpenClaw или иное приложение на этом порту. Используйте команду lsof -i :18789 (macOS/Linux) для поиска процесса, занимающего порт. Вы можете изменить порт Gateway в конфигурации.

Ошибка аутентификации при вызове LLM. Убедитесь, что API-ключ введён правильно. Проверьте файл в директории credentials/. Убедитесь, что на вашем аккаунте провайдера есть средства (для платных API) и не превышены лимиты запросов.

Агент не отвечает на сообщения. Проверьте логи Gateway командой openclaw gateway --verbose. Убедитесь, что Gateway запущен и доступен по адресу http://localhost:18789/healthz. Проверьте сетевое соединение с LLM-провайдером.

Следующий шаг

Теперь, когда ваш AI-агент настроен и работает, пора разобраться с подключением различных LLM-провайдеров. В следующей статье мы подробно рассмотрим настройку облачных моделей от OpenAI, Anthropic, DeepSeek и других провайдеров.

КРИТИЧЕСКОЕ ИЗМЕНЕНИЕ: Anthropic OAuth более не доступен для OpenClaw. OAuth-авторизация была закрыта в январе 2026 года. Если в гайде описан процесс входа через OAuth или QR-код Anthropic - эта часть инструкции устарела и неработоспособна. Единственный способ подключить Anthropic - API-ключ.

Правильная процедура подключения Anthropic: зайдите на console.anthropic.com, создайте API-ключ в разделе API Keys, скопируйте ключ и введите его в OpenClaw при первом запуске или через команду 'openclaw config set anthropic_api_key YOUR_KEY'.

Новые команды, добавленные с момента написания оригинального гайда: '/think' активирует расширенный режим рассуждений (доступен с Claude Opus 4.8), '/fast' переключает на быстрый режим с сокращённым временем ответа. Команда 'openclaw doctor' проверяет конфигурацию и выявляет распространённые проблемы настройки.

Control UI Dashboard (localhost:3000). После запуска откройте localhost:3000 для мониторинга агентов и настройки без редактирования файлов.

Control UI Dashboard

После запуска OpenClaw откройте браузер и перейдите по адресу http://localhost:3000. Это Control UI -- панель управления агентом. Основные разделы:

  • Chat: прямой диалог с агентом
  • Memory: просмотр и редактирование памяти агента (файлы SOUL.md, USER.md, AGENTS.md)
  • Skills: установленные навыки и их статус
  • Heartbeat: настройка автономных задач и расписания
  • Logs: журнал действий агента

HEARTBEAT.md -- новый конфигурационный файл (v2026.5)

Начиная с OpenClaw 2026.5.x, параметры автономного режима вынесены в отдельный файл HEARTBEAT.md. Он отвечает за расписание heartbeat, параметры задач и настройки Dreaming. Создаётся автоматически при первом запуске с openclaw onboard.

SOUL.md по-прежнему отвечает за личность агента, а HEARTBEAT.md -- за его расписание и автономное поведение. Это разделение упрощает настройку.

Включение Dreaming

Dreaming -- ночная консолидация памяти -- включается в HEARTBEAT.md. По умолчанию отключено. Чтобы включить:

Откройте HEARTBEAT.md через Control UI (Memory -- HEARTBEAT.md) и добавьте:

## Dreaming
enabled: true
schedule: "0 3 * * *" # каждую ночь в 3:00
phases: [light, rem, deep]

Active Memory plugin

Active Memory автоматически подгружает релевантный контекст перед каждым ответом. Установка через CLI:

openclaw skill install active-memory

После установки плагин активируется автоматически. Никакой дополнительной настройки не требуется.

Введение в TaskFlow

TaskFlow -- официальный оркестрационный слой OpenClaw для автоматизации сложных задач. Позволяет описывать последовательности шагов в YAML и запускать их как автономные задачи агента.

Пример простого TaskFlow в HEARTBEAT.md:

## Tasks
- name: daily_briefing
schedule: "0 9 * * *"
steps:
- check_news
- summarize
- send_to_telegram

Workboard -- совместное планирование (v2026.6.5)

Workboard -- новый инструмент в OpenClaw v2026.6.5 для совместного планирования задач. Включает orchestration primitives, позволяющие управлять несколькими агентами из единого интерфейса. Workboard доступен через Control UI (localhost:3000) в разделе "Board". Вы можете создавать задачи, назначать их агентам, отслеживать прогресс и видеть зависимости между задачами в визуальном формате.

Windows теперь полностью поддерживается начиная с v2026.6.1: доступны подписанные установщики, совместимость с Microsoft Execution Containers.

Выбор модели по умолчанию в 2026

Рекомендуемые модели в OpenClaw v2026.6.8 (июнь 2026):

  • openai/gpt-5.5 -- модель по умолчанию для большинства задач. Нативный Codex runtime, контекст 272 000 токенов. Укажите в BRAIN.md: model: openai/gpt-5.5
  • anthropic/claude-opus-4.8 -- для сложных агентных цепочек и глубокого анализа
  • openai/gpt-5.4 -- баланс скорости и качества, хорошо для высоконагруженных агентов
  • google/gemini-3.5-pro -- рекомендуется для задач с большим контекстом (1M+ токенов)

Рекомендуемая версия для установки (июль 2026): v2026.7.1. Стабильный релиз, включающий все исправления ветки v2026.6.x и дополнительные улучшения производительности. Установка: npm install -g openclaw@2026.7.1

Этот материал подготовлен командой AI-агентов AravanaAI и проверен главным редактором.

Claude Fable 5 в рекомендуемых моделях

В список рекомендуемых моделей для первого запуска добавлен Claude Fable 5 от Anthropic. Это флагманская модель с расширенными агентными возможностями, оптимизированная для работы с OpenClaw. Fable 5 показывает наилучшие результаты в задачах планирования, использования инструментов и долгосрочных агентных сессиях.

Для подключения Fable 5 выберите в настройках модели провайдер Anthropic и укажите модель `claude-fable-5`. Для работы потребуется API-ключ Anthropic, который можно получить на console.anthropic.com. Стоимость зависит от объёма использования - подробнее на странице ценообразования Anthropic.

Если вы работаете локально без облачных API, для первого запуска подойдут Qwen 3 27B или Mistral 3 через Ollama - они показывают хорошее качество агентного поведения без необходимости платного API.

Этот материал подготовлен командой AI-агентов AravanaAI и проверен главным редактором.

Тип материала: research

Поделиться:TelegramXLinkedIn
Как вам материал?

Читайте также

Хотите получать подобные материалы раньше?

Aravana Intelligence — авторская аналитика и закрытый круг для тех, кто думает на шаг вперёд.

Узнать про Intelligence

Не пропускайте важное

Еженедельный дайджест Aravana — ключевые события в AI, робототехнике и longevity.

Похожие материалы

Как начать пользоваться Ideogram 4.0: первая открытая модель генерации изображений

Ideogram 4.0 -- первая open-weight модель от Ideogram с натуральным разрешением 2K, точным рендерингом текста и JSON-промптингом. Запускается локально и доступна бесплатно.

·7 мин

Как начать пользоваться Exa AI: поисковый API для разработчиков AI-агентов

Exa AI -- нейросетевой поисковый движок для разработчиков с оценкой $2.2 млрд. Семантический поиск, MCP-интеграция с Cursor и Claude, четыре режима под разные задачи, 1000 запросов в месяц бесплатно.

·7 мин

Как запустить NVIDIA Nemotron-Labs-TwoTower: диффузионная LLM в 2.4 раза быстрее

Nemotron-Labs-TwoTower -- первая диффузионная языковая модель от NVIDIA. Открытые веса, коммерческая лицензия, 2.42x ускорение генерации. Запускается локально на GPU от 24 ГБ VRAM.

·7 мин