假设已安装 langchain,openai,并正确配置了 OpenClaw 和 API Key

OpenClaw 本身并不是一个可以直接联网的独立工具，它是一个开源的检索增强生成（RAG）框架，它的核心功能是帮你用自己的文档（本地或云存储）构建知识库,然后进行智能问答。

要实现“联网使用”，通常指的是赋予它实时搜索互联网信息的能力，这需要你将 OpenClaw 与一个联网搜索工具（如搜索引擎API）相结合。

以下是实现 OpenClaw “联网使用” 的两种主要方式和步骤：

核心思路：OpenClaw + 搜索API

你需要一个外部“眼睛”来获取实时信息，然后用 OpenClaw 的 RAG 能力来处理和整合这些信息。

作为 LangChain/ToolLLM 等框架的智能工具（推荐）

这是最灵活和强大的方式，你可以将 OpenClaw 封装成一个“工具”，供大型模型（如 GPT、GLM）在需要时调用。

架构流程：

用户问题 -> 大模型（如ChatGPT） -> 判断是否需要联网搜索 -> 调用 OpenClaw 搜索工具 -> 获取并处理网络信息 -> 整合信息生成最终回答

具体步骤：

1. 获取联网搜索API：

   • Serper API： 性价比高,专门为AI设计。
   • SerpAPI： 支持多个搜索引擎。
   • Google Custom Search JSON API： 需要自己申请项目。
   • Bing Search API： 企业级应用。

2. 配置 OpenClaw：

   克隆 OpenClaw 仓库，按照其文档配置好基础环境,能正常处理本地文档。

3. 创建联网搜索工具：

   • 写一个 Python 函数或类，使用上一步的 API 进行搜索。
   • 这个函数应该接收一个查询字符串，返回格式化的搜索结果（文本或列表）。

   # 示例：使用 Serper API 的简单工具函数
   import requests
   import os
   def search_online(query: str, api_key: str = None) -> str:
       """使用 Serper API 进行谷歌搜索"""
       if api_key is None:
           api_key = os.getenv("SERPER_API_KEY")
       url = "https://google.serper.dev/search"
       payload = {
           "q": query,
           "gl": "cn" # 可指定国家
       }
       headers = {
           "X-API-KEY": api_key,
           "Content-Type": "application/json"
       }
       response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
       results = response.json()
       # 提取并格式化有机搜索结果
       snippets = []
       if "organic" in results:
           for item in results["organic"]:
               snippets.append(f"标题：{item.get('title', 'N/A')}\n摘要：{item.get('snippet', 'N/A')}\n链接：{item.get('link', 'N/A')}\n")
       return "\n---\n".join(snippets[:5]) # 返回前5条结果

4. 与 OpenClaw 集成：

   • 方案A（LangChain）：将上面的 search_online 函数封装成 LangChain Tool，再将 OpenClaw 也封装成另一个处理本地知识的 Tool，让大模型（如 ChatGPT）作为“智能路由器”决定调用哪个。
   • 方案B（自定义逻辑）：编写主控程序，先让 OpenClaw 在自己的知识库中查找，如果置信度低或明确需要实时信息，则调用 search_online 函数,最后将两者结果融合后生成答案。

5. 构建最终应用：

   • 使用类似 Chainlit、Gradio 或 Streamlit 构建一个简单的聊天界面。

修改 OpenClaw 源码，直接集成搜索模块

这种方式更深入，要求你对 OpenClaw 的代码结构比较熟悉。

1. 定位查询入口：找到 OpenClaw 中处理用户查询的核心文件（通常是 query.py 或 retrieval.py 中的一个函数）。
2. 添加判断逻辑：在检索流程中，添加一个判断条件（检测问题中是否包含“最新”、“、“2024年”等时间关键词，或者问题不在本地知识库覆盖范围内）。
3. 调用搜索函数：如果判断需要联网，则调用你编写的 search_online 函数。
4. 结果融合：将网络搜索结果与你本地 RAG 检索到的文档片段进行整合,一并送入大模型生成最终答案。

简单示例：基于 LangChain 的快速原型

from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from openclaw import YourOpenClawQueryClass # 导入你封装好的 OpenClaw 查询类
# 1. 初始化工具
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
# 工具1: OpenClaw（本地知识库）
openclaw_tool = Tool(
    name="Internal_Knowledge_Base",
    func=lambda q: YourOpenClawQueryClass.query(q), # 替换成实际调用方法
    description="用于查询公司内部文档、产品手册等静态知识。"
)
# 工具2: 联网搜索
online_search_tool = Tool(
    name="Real-time_Web_Search",
    func=search_online, # 使用上面定义的函数
    description="用于搜索互联网上的实时信息、新闻、最新事件等。"
)
# 2. 创建智能代理
agent = initialize_agent(
    tools=[openclaw_tool, online_search_tool],
    llm=llm,
    agent="zero-shot-react-description", # 使用ReAct代理
    verbose=True # 显示思考过程
)
# 3. 提问
result = agent.run("OpenAI 最近发布了什么新模型？我们公司关于AI使用的安全规定是什么？")
print(result)

总结与注意事项

选择哪种方式取决于你的技术栈和需求，如果是快速验证，强烈推荐使用 方式一（LangChain）。

标签： LangChain OpenAI