当前位置:首页>python>Python 实战:自开发程序通过API 操控 OpenClaw ,打造专属 AI 自动化工具

Python 实战:自开发程序通过API 操控 OpenClaw ,打造专属 AI 自动化工具

  • 2026-10-11 08:40:07
Python 实战:自开发程序通过API 操控 OpenClaw ,打造专属 AI 自动化工具

一、说在前面

OpenClaw 作为开源 AI 助手框架的崛起,核心在于其 “多渠道接入 + 本地优先” 的架构设计,已成为办公自动化与智能交互的核心载体。当前业内主流的操控方案集中于即时通讯(IM)工具集成,形成了成熟的 “日常办公入口 + AI 自动化” 闭环:

  • 微信场景:侧重个人高效办公与轻量协同,用户可直接在聊天框发送指令,实现文件同步、任务提醒、跨平台文档流转等操作,无需切换应用;

  • 飞书场景:聚焦企业级协同,通过深度集成实现会议纪要自动整理、销售数据报表生成、团队任务分配等场景,成为企业 “办公自动化神器”,其内置插件支持无需额外安装即可对接。

这些方案虽解决了 “低门槛使用” 的需求,一方面受限于 IM 工具的功能边界与插件化设计;另一方面存在数据安全与隐私保护风险,加上使用的成本,正规企业还是不愿意选择;再者,以这种方式实现也难以满足个性化业务流程、系统集成等复杂需求。因此,通过自开发程序直接调用 OpenClaw API,达到指挥的目的,成为突破场景限制、实现深度定制化操控的关键路径。

二、技术实现方案

1. 现有 IM 工具操控 OpenClaw 的技术原理

微信、飞书等工具与 OpenClaw 的集成,本质上依赖 “网关 + 插件 + 认证” 的三层架构,核心实现逻辑如下:

  • 统一网关(Gateway):作为通信枢纽,采用 WebSocket 长连接模式实现毫秒级消息同步,OpenClaw 支持 ProtocolGateway(远程 / 本地连接)、OpenAICompatGateway(HTTP 接口)等多种网关类型,负责指令与响应的转发;

  • 平台适配插件:OpenClaw 内置微信、飞书等官方插件,封装了平台特有的 API 调用逻辑,例如飞书需通过企业应用的 App ID/Secret 授权,微信支持扫码授权或第三方解决方案对接;

  • 安全认证机制:采用 Token 验证、事件订阅白名单等方式保障通信安全,如飞书需配置「im.message.receive_v1」事件订阅,微信则通过加密配置文件存储授权凭证。

这种实现方式的核心优势是 “零代码配置”,但灵活性不足,无法自定义指令格式、扩展响应处理逻辑。

2. API 实现程序操控 OpenClaw(Python 示例)

OpenClaw 提供了标准化 API 接口与 Python SDK,支持直接与本地或远程实例通信,实现指令发送、响应接收、会话管理等功能。本次提供另一个方案,不依赖与OpenClaw相关SDK,基于 WebSocket 通信开发客户端,用于与 OpenClaw 智能助手系统进行交互。该客户端通过 WebSocket 连接发送指令并接收回复,支持完整的对话流程和系统管理功能。主要实现以下功能

- WebSocket 连接和认证

- 发送聊天消息并获取回复

- 健康检查和系统状态查询

- 增量文本显示(避免重复打印)

- 事件驱动的消息处理

技术实现核心要点:

### 多线程设计

  • **接收线程**:单独的线程处理 WebSocket 消息

  •  **主线程**:处理业务逻辑和用户交互

  •  **线程安全**:使用 `threading.Lock` 保护共享资源

### 事件驱动架构

  •  **消息类型**:区分 `event` 和 `res` 类型

  • **事件处理**:根据事件类型分发到不同处理函数

  •  **状态管理**:通过事件更新系统状态

### 异步请求处理

  • **请求跟踪**:使用 `pending` 字典跟踪未完成的请求

  • **事件等待**:使用 `threading.Event` 等待响应

  • **超时处理**:支持请求超时机制

(1)整体架构

(2)环境准备

•Python 3.10.91+,OpenClaw 本地实例(默认 WebSocket 网关地址:ws://127.0.0.1:18789/gateway)

•其他依赖

(3)核心实现代码

### 3.1 连接与认证

**连接流程:**

1. 初始化 WebSocket 连接到 `ws://127.0.0.1:18789/ws`

2. 发送第一阶段认证(仅 token)

3. 接收服务器 challenge

4. 发送第二阶段认证(token + password)

5. 接收 hello 事件,完成连接 

# 第一阶段认证 - 仅 tokendef _on_open(self, ws):    connect_msg = {        "type": "req",        "id": "connect-1",        "method": "connect",        "params": {            "minProtocol": 3,            "maxProtocol": 3,            "client": {                "id": "cli",                "version": "1.0.0",                "platform": "linux",                "mode": "cli"            },            "auth": {                "token": self.token  # 仅使用 token            },            "role": "operator",            "scopes": ["operator.admin", "operator.approvals", "operator.pairing"]        }    }    self.ws.send(json.dumps(connect_msg))# 第二阶段认证 - token + passworddef _send_auth_connect(self):    connect_msg = {        "type": "req",        "id": "connect-2",        "method": "connect",        "params": {            "auth": {                "token": self.token,  # 再次使用 token                "password": self.token  # 密码也使用 token            },            # 其他参数...        }    }    self.ws.send(json.dumps(connect_msg))

 ### 3.2 消息发送与接收

 **发送聊天消息:** 

def send_chat(self, message: str, session_key: str = "agent:main:main",              wait_for_response: bool = True, timeout: int = 120) -> Optional[Dict]:    # 重置状态    self._current_response_text = ""    self._current_run_id = None    self._chat_responses.clear()    self._last_printed_len.clear()    # 发送聊天请求    result = self.send_request("chat.send", {        "sessionKey": session_key,        "message": message,        "deliver": False,        "idempotencyKey": str(uuid.uuid4())  # 唯一标识符    }, timeout=60)    # 等待响应    if result and wait_for_response:        run_id = result.get("runId")        # 等待直到收到完成状态        start_time = time.time()        while time.time() - start_time < timeout:            if run_id in self._chat_responses:                resp = self._chat_responses[run_id]                if resp.get("state") in ["finished", "done", "error"]:                    result["response_text"] = resp.get("text", "")                    result["response_state"] = resp.get("state")                    break            time.sleep(0.5)    return result

### 3.3 事件处理

**消息处理机制:** 

def _on_message(self, ws, message):    try:        data = json.loads(message)        msg_type = data.get("type")        if msg_type == "event":            event = data.get("event")            payload = data.get("payload", {})            if event == "connect.challenge":                self._send_auth_connect()            elif event == "hello":                self.connected = True                self.server_version = payload.get("server", {}).get("version")            elif event == "agent":                self._handle_agent_event(event, payload)            elif event == "chat":                self._handle_chat_event(event, payload)        elif msg_type == "res":            # 处理请求响应            req_id = data.get("id")            ok = data.get("ok")            if req_id in self.pending:                if ok:                    self.pending[req_id]["result"] = data.get("payload", {})                    self.pending[req_id]["ok"] = True                else:                    self.pending[req_id]["ok"] = False                    self.pending[req_id]["error"] = data.get("error", {})                self.pending[req_id]["event"].set()    except Exception as e:        print(f"[OpenClaw] Error parsing message: {e}")

### 3.4 增量文本显示

 **避免重复打印的核心实现:** 

def _print_incremental(self, run_id: str, full_text: str):    """只打印新增的文本部分"""    last_len = self._last_printed_len.get(run_id, 0)    if len(full_text) > last_len:        new_text = full_text[last_len:]        print(new_text, end="", flush=True)        self._last_printed_len[run_id] = len(full_text)

文本更新检测: 

elif stream in ("assistant", "text"):    text = data.get("text", "")    if text and len(text) > 0:        # 检查是否是新的、更长的文本        current_text = self._chat_responses.get(run_id, {}).get("text", "")        if len(text) > len(current_text):            self._chat_responses[run_id]["text"] = text            self._current_response_text = text            # 增量打印            self._print_incremental(run_id, text)

## 3.5使用示例

**基本使用**

**健康检查**

程序运行的一个结果:

同时可以看到,OpenClaw端有日志显示有请求上来

而且在它的Dashboard页面也可以看到,确实是有提问

三、程序实现操控 OpenClaw 的场景及意义

1. 场景与意义

  • 个性化自动化工作流:适用于企业内部定制化业务场景,如对接 ERP 系统自动提取数据、结合本地数据库生成分析报告、触发跨系统任务调度等,突破 IM 工具的功能局限,采用本地私有化部署,数据流转全程可控,满足了企业对数据信息安全保护的诉求。

  • 系统集成与二次开发:可将 OpenClaw 能力嵌入自有应用(如 CRM、OA 系统),实现 “AI 助手 + 业务系统” 深度融合,例如在客户管理系统中调用 OpenClaw 自动生成跟进话术;

  • 批量任务与定时执行:通过 Python 脚本结合定时任务工具(如 cron、Airflow),实现批量数据处理、周期性报告生成、跨平台消息推送等自动化操作,提升工作效率;

四、最后

通过自开发程序调用 API 操控 OpenClaw,本质是将 AI 自动化能力从 “标准化工具” 升级为 “可定制化组件”,既保留了 OpenClaw 本地优先、多模型支持的核心优势,又突破了 IM 工具集成的场景限制。对于企业用户而言,这种方式能够深度适配业务流程,实现 “AI 能力 + 业务系统” 的无缝融合。

未来,随着 OpenClaw 生态的持续完善,API 操控将支持更多多模态交互、分布式部署场景,逐步优化性能与安全性,充分发挥自定义开发的灵活性优势,成为企业数字化转型中 “AI 自动化” 的核心实现路径之一。

感兴趣的同亲们,可以关注本公众号,并回复“openclaw” 领取《API调用OpenClaw源程序》实战干货,一起对程序进行优化改进。

最新文章

随机文章