文章总结： 本文介绍LongCat为OpenClaw提供的高效AI引擎解决方案。针对第三方API调用限制问题，LongCat提供合规的官方免费API，使OpenClaw在21个任务中平均耗时降低30%。文章通过五个实际场景展示其在自动化开发环境配置、跨应用协作、信息整理等方面的应用，并提供详细部署配置指南，帮助开发者构建个人自动化助理。 综合评分： 75 文章分类： AI安全,产品介绍,解决方案,应用安全,安全工具
LongCat 为 OpenClaw 装上效率引擎：你的自动化任务还能再快 30%
美团技术团队
2026年3月5日 19:58 北京
OpenClaw 在开发者社区迅速获得 23万+ Stars，因其作为开源、本地优先的个人 AI Agent，能够将大语言模型的推理能力转化为对计算机的实际操作，为构建个人 AI 助手提供了系统级权限与自动化基础。
然而，近期部分平台开始收紧对非官方入口的访问。谷歌以“恶意使用”为由，大规模封禁通过 OpenClaw 路由 Gemini token 的用户账号，Anthropic 随后也更新使用条款，明确禁止通过第三方工具调用 Claude 的 OAuth token。这些事件表明，依赖第三方订阅进行非官方调用存在账号安全风险与服务不稳定性。为规避此类问题，LongCat 团队提供稳定合规的官方免费 API，开发者可通过官方渠道直接接入，在确保账号安全的前提下构建自动化工作流。
LongCat API 开放平台：
https://longcat.chat/platform/usage
下文将通过实测数据与典型案例，展示 LongCat-Flash-Thinking-2601 在 OpenClaw 上的性能表现，并附完整部署流程，帮助开发者快速构建个人自动化助理。
在执行效率方面，LongCat-Flash-Thinking-2601 展现出显著优势。在 21 个可比的非定时任务中，其平均单任务耗时仅为 2.35 分钟，相比对比模型快约 30%。这种高效率在不同复杂度的任务中均有体现：
- 高频简单任务：如模糊文件搜索与即时发送，可在30 秒内完成。
- 中等常规任务：如文件整理与格式转换，仅需约 2 分钟。
- 复杂综合任务：如文档生成与网页开发，也能在3 分钟内交付可用结果。
在任务完成质量方面，LongCat-Flash-Thinking-2601 在涉及联网信息检索和 GUI 界面生成的场景中，能够准确获取信息并快速生成符合要求的输出，展现出较好的执行效率和稳定的任务完成能力。与此同时，我们也在持续优化模型在系统路径识别、脚本生成一致性等方面的表现，致力于为用户带来更全面、更可靠的自动化体验。
我们通过一系列开发者日常会遇到的真实场景，进一步来评测 LongCat-Flash-Thinking-2601 在驱动本地 Agent 时的技术表现。速度是贯穿始终的核心优势——无论是秒级的文件检索，还是分钟级的复杂任务编排，它都能快速响应，让开发者真正从重复劳动中解放出来。
场景一：自动化配置Python开发环境
（2分钟完成）
复杂任务分解与顺序工具调用，这是 Agent 实现真正自动化的基石。
指令要求：
“在 Downloads 目录下创建一个名为 Projects 的文件夹，初始化一个 Python 3.10 的虚拟环境，安装 flask 和 requests 库，然后用 VS Code 打开这个文件夹…”
技术表现分析： 我们给出的指令包含了一系列连续的、有依赖关系的操作。LongCat-Flash-Thinking-2601接收指令后，精准地对任务进行了拆解：mkdir -> python -m venv -> pip install -> code 。它准确地规划了每一步操作，并依次调用 OpenClaw 提供的 shell 工具来执行。
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整个过程在2 分钟内自动完成，没有步骤遗漏或顺序错乱。
场景二：远程图片重绘与跨应用协作
（3分钟完成）
一个高效的 Agent 必须能无缝地连接不同的服务。
指令要求：
“把这张图用 Google 的 Nano Banana 重绘成赛博朋克风格，生成好之后通过 iMessage 发给我。”
技术表现分析：
我们通过 iMessage 发送一张图片，这个工作流涉及三个关键点：
- 通道感知： 理解指令来自 iMessage。
- 工具选择：准确识别出需要调用名为 nano-banana 的外部技能 (Skill)。
- 低延迟执行： 快速完成 API 调用和文件回传。
LongCat-Flash-Thinking-2601 在这个过程中表现出色，成功调度了外部 AI 工具。
按照要求生成并发送了赛博朋克风格的图片，实现了无缝的跨应用协作。
场景三：TGA年度游戏信息网页生成
（3分钟完成）
从非结构化信息中提取价值并生成结构化产出，是开发中的高频需求。
指令要求：
“整理2015-2024这十年的TGA年度游戏信息，包括游戏发布时间、游戏简介、IGN评分、其他获奖记录等，并且每部游戏需给出高度概括的一句话评价。按获奖年份顺序进行排序，制作成一个主色调为深蓝+金色的精美网页。”
技术表现分析：
LongCat-Flash-Thinking-2601 在此展示了端到端的能力：
- 信息合成： 调用知识库或搜索工具，获取并整理 TGA 的相关数据。
- 代码生成：将整理好的数据，结合“深蓝+金色”的设计要求，直接生成包含 HTML 和 CSS 的完整代码文件。
游戏信息介绍按照指令要求展示。
场景四：定制化GitHub每日热榜推送
（5分钟自动触发）
最强大的 Agent 是那些无需提醒、能主动为你服务的。
指令要求：
“每天下午17:40查询 github 的今日热榜并将其做成一个中文简报（需附带项目链接），完成后通过 imessage 发送给我。”
技术表现分析： 设定一个长期、自动执行的任务, LongCat-Flash-Thinking-2601 成功地设置并执行了 cron 类型的定时任务。它能够在无人干预的情况下，周期性地执行信息获取、处理和推送，成为一个真正的自动化情报助理。
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成功定位全部文件，并通过 iMessage 完成发送。
场景五：模糊文件搜索与即时发送
（32秒完成）
精准的本地文件检索与跨平台交互，是远程办公场景下的高频需求。
指令要求：
“帮我找一下电脑上《东鞑纪行》有关的文件，格式为 word 或者 pdf，可能在 Downloads 或文档目录下。找到后直接通过 imessage 发送给我。”
技术表现分析：
模型需要理解模糊的文件名（“东鞑纪行”可能并非精确文件名）、推测可能的存放位置，然后遍历目录、筛选匹配文件，最后通过 iMessage 完成发送。
LongCat-Flash-Thinking-2601 成功定位到全部 3 个相关文件，并通过 iMessage 发送，文件完整无损。整个过程仅耗时 32 秒，充分体现了其在本地文件系统操作与消息通道集成上的高效率。
3.1 环境准备
按照要求生成并发送了赛博朋克风格的图片，实现了无缝的跨应用协作。
在使用OpenClaw前，您需要准备好以下内容：
1.OpenClaw安装包
MacOS 环境下安装命令如下：
Windows PowerShell 环境下安装命令如下：
2.LongCat核心配置
- 确认您的API Keys（在https://longcat.chat/platform/api_keys获取）
- 确认您账户内的Token额度充足（在用量信息页面确认）
支持的模型：
| 模型名称 | API格式 | 描述 | | — | — | — | | LongCat-Flash-Thinking-2601 | OpenAI/Anthropic | 升级版深度思考模型 | | LongCat-Flash-Lite | OpenAI/Anthropic | 高效轻量化MoE模型 |
3.2 快速启动
向导启动命令
向导配置选项说明
| 步骤 | 建议 | | — | — | | Risk确认 | 选择 yes 继续 | | Onboarding mode | 推荐选择 QuickStart，快速完成基础配置 | | Model/auth provider | 选择 Skip for now | | Filter models by provider | 选择 All providers | | Default model | 选择 Keep current | | Select channel | 选 Skip for now，后续再配置 | | Configure skills | 推荐选 Yes，启用本地实用技能 | | Preferred node manager for skill installs | 选择 npm | | Install missing skill dependencies | 选择 Skip for now | | 各种API Key设置 | 没有的话选 No 或 Skip | | Gateway service | 选择 Install 或 Reinstall 安装 Gateway 服务 | | How to hatch your bot | 推荐选 Hatch in TUI 体验交互式界面 |
3.3 启动后的配置
向导启动完成后，OpenClaw会自动启动Gateway服务并打开Web控制页面。
默认访问地址：
如果页面没有自动打开，可以手动在浏览器中访问上述地址。
配置文件位置：
OpenClaw的配置文件位于：~/.openclaw/openclaw.json
3.4 LongCat模型配置
启动后我们可以通过修改自定义配置来接入LongCat模型。
配置方案一：修改配置文件
1. 增加自定义模型供应商
在openclaw.json中添加models字段：
2. 修改默认模型设置
修改agents字段，设置默认模型：
修改保存后立即生效。
配置方案二：GUI界面配置
1.在Web控制页面中，进入 Config → Models → Providers
2.添加如下配置：
| 配置项 | 值 |
| — | — |
| Api | openai-completions |
| Api Key | LongCat的API Key |
| Base Url | https://api.longcat.chat/openai |
| models – id | LongCat模型名 |
| models – name | LongCat模型名 |
完整配置示例地址：https://longcat.chat/platform/docs/zh/OpenClaw.html
3.5 开始使用
配置生效后，即可使用 OpenClaw。
- 打开TUI，并查看Gateway状态
- 打开Web UI，在Chat页面进行交互
然后输入测试消息，如：”你好，请介绍一下自己”
如果配置正确，您将收到来自LongCat模型的回复。
欢迎通过以下资源开始实践：
OpenClaw GitHub：https://github.com/openclaw/openclaw
LongCat API 申请：https://longcat.chat/platform/api_keys
OpenClaw 配置文档：https://longcat.chat/platform/docs/zh/OpenClaw.html
期待你的反馈与更多场景的探索。
对于追求极致效率的开发者来说，一个强大的本地 Agent 框架和一个为行动而优化的 AI 模型是天作之合。这套技术栈的核心优势在于，它将自然语言的灵活性与机器执行的精确性高效地结合起来，能够切实地自动化开发者日常工作流中的高频、重复性任务。
我们相信，这只是一个开始。
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