腾讯云代理商：腾讯云 Lighthouse 部署 OpenClaw 手把手教你接入 WhatsApp 实现 AI 自动化

本文由云枢国际yunshuguoji撰写。 在腾讯云轻量应用服务器（Lighthouse）上部署 OpenClaw（原 Clawdbot）后，将其接入 WhatsApp 可解锁全新的 AI 自动化场景 —— 从定时提醒到文件管理，甚至代码生成与执行都能通过自然语言指令完成。以下是详细配置指南：

一、核心配置流程

1. 模型配置（控制台操作）

· 路径：腾讯云控制台 → Lighthouse 服务器 → 应用管理页面

· 推荐模型：WhatsApp 场景首选海外版模型（如 Kimi、MiniMax、DeepSeek）

· 操作：

支持腾讯混元、DeepSeek、Kimi等模型API Key一键配置  

已配置可跳过命令行步骤

2. 服务器基础配置（命令行操作）

# 1. 远程登录服务器（腾讯云OrcaTerm免密连接）

openclaw onboard  # 启动配置向导

# 2. 按流程选择：

  - 免责声明 → 选择 `Yes`

  - 配置模式 → 选择 `QuickStart`

  - 模型配置 → 选择 `Skip for now`（若已控制台配置）

  - Channel选择 → 选中 `WhatsApp (QR link)`

3. WhatsApp 配对关键步骤

4. 完成部署

选择 Restart → Do this later → 命令补全选 No（避免 CPU 过载）

二、WhatsApp 配对实战

1. 手机扫码：用 WhatsApp 扫描服务器生成的二维码

2. 首次对话：WhatsApp 自动发送配对码

3. 服务器执行：

openclaw pairing approve whatsapp <配对码> # 注意去掉<>

验证成功：在 WhatsApp 发送消息，收到 AI 回复即完成接入

三、OpenClaw+WhatsApp 自动化场景

场景 1：定时提醒（AI + Cron）

用户指令： "每天北京早9点提醒我吃早餐"

OpenClaw执行：

  1. 解析城市+时间 → 生成cron表达式

  2. 创建定时任务 → 每日自动推送消息

场景 2：文件管理（对话即操作）

用户指令： "合并/var/log下所有.txt文件内容"

OpenClaw执行：

  1. 读取目录 → 统计文件数量

  2. 逐文件解析 → 生成合并文件

  3. 返回结构化报告

场景 3：代码生成与验证

用户指令： "创建Python脚本输出Hello World"

OpenClaw执行：

  1. 生成标准代码 → 保存为.py文件

  2. 自动执行验证 → 返回运行结果

  3. 错误时自主修复

四、最佳实践建议

安全优先

初次部署禁用Skills中的敏感权限（如 Shell 执行）

使用专用 WhatsApp 账号（非个人主号）

资源优化

避免启用命令补全（Do not install）

监控 Lighthouse CPU 使用率（腾讯云控制台实时查看）

模型选择

A[海外用户] --> B[Kimi/MiniMax]

C[中文场景] --> D[腾讯混元/DeepSeek]