课程背景
随着公司资料安全和模型自主性要求拉升，倚重公有云AI API的自动化方案在成本，合规和定制性上遇到瓶颈。公司需要能集成私有模型、可深度定制、并符合自身技艺栈的自动化平台。OpenClaw的开源属性和灵活架构，使其成为构筑此类“私有智能自动化中台”的理想基石。
本课是“开发者”的课程。第 一天，纵深
源码层
，拆解OpenClaw核心模块，并动手开发自定义节点和触发器。第二天，锁住
AI本地化集成
，详细教学怎样在本地或者内网部署Ollama和Qwen大模型，并创建专有的AI节点。最终，借助一个“私有学识库问答机器人”综合项目，将所有技艺串联，达成从本地模型服务、学识库检索、推演判断到飞书交互的完全内网闭环解题打法。
参训者以及其所在公司将获得基于OpenClaw构筑定制化、高性能、安全合规的智能自动化平台的
核心本领
。这不仅能够大幅降低自动化营运成本，更能将公司私有资料和自有模型本领深度结合，创造独特的业务智能，是响应“AI+资料要素”方略，迈向深度数智化转型的要害一步。
课程收益
1.
纵深领会
OpenClaw的
源码架构
，具备在代码级开展定制和
二次开发
的本领。
2.
掌握
开发
自定义节点/触发器
的全流程，并能将其贡献或者运用于自身业务。
3.
能够
在本地环境完整部署
Ollama + Qwen
大模型服务，并测试其基础本领。
4.
达成
OpenClaw 和
私有化AI模型
的深度集成，炼就公司内部专属的AI智能节点。
5.
领导
完成一个
完全私有化部署
的复杂智能自动化项目，涵盖模型、业务推演和前端交互。
课程大纲
•
第 一天：纵深内核和定制开发
◦
模块一：OpenClaw架构深度游
▪ 源码结构导读：前后端分离架构、节点加载制度、事务流执行引擎、资料流转ORM。
▪
实战
：在本地启动开发环境，就一线经验说，调试并追踪一个简单事务流的完整执行链路。
◦
模块二：开发你的第 一个自定义节点
▪ 节点开发规范：属性定义、UI配置、执行办法、凭证类型。
▪
实战
：开发一个用于连接内部某个特定系统（如自研CRM、资料库）的专属节点。
▪ 小组碰头：各小组规划一个破解公司内部实际痛点的自定义节点方案。
•
第二天：私有AI集成和综合项目
◦
模块三：搭建私有AI引擎：Ollama + Qwen
▪ Ollama原理和模型管控：在Linux服务器上部署Ollama，换个角度看，拉取并运行Qwen系列模型。
▪
实战
：借助命令行和API测试模型的基础对话、代码生成、推演推理本领。
◦
模块四：构筑OpenClaw的“私有大脑”节点
▪ 规划连接Ollama API的自定义AI节点，换个角度看，支持灵活的Prompt模板和参数调节。
▪
实战
：在OpenClaw中创建并采用该节点，就一线经验说，替代原有的OpenAI节点。
◦
终 极综合实战：私有学识库智能客服机器人
▪
项目标的
：在飞书中，实操中，@一个机器人，运行层面，它能基于内部文档（上传的PDF/Word）回答问题。
▪
技艺栈
：飞书机器人 + OpenClaw（调度）+ 私有Qwen模型（推理）+ 本地向量资料库（Chroma/FAISS，概念引入）。
▪
达成路径
：事务流拆解和各组分工达成。
◦
结业答辩和未来展望
▪ 各小组展示终 极项目结晶和架构规划。
▪ 探讨公司级部署的集群化、高可用方案。
▪ 开源社区参与指南和技艺路线图展望。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|冰洋老师
适合谁听
• 公司架构师、高级后端开发工程师、技艺负责人、AI算法工程师以及对开源自动化平台有深度定制诉求的队伍。。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。