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别再纸上谈兵了!手把手教你在 Spring Boot 中落地 OpenClaw(Java 实战)

路条编程

AI Agent 不是 PPT 里的架构图

很多人在聊 AI Agent、工具调用、模型编排时，讨论得天花乱坠，但一落地就卡在一个现实问题上：

“Java 后端到底该怎么接一个真正可控的 AI Agent？”

OpenClaw 的价值就在这里——它不是一个 SDK，也不是某个厂商强绑定的 API，而是一个你可以自己部署、自己控制、模型随时可换的本地 AI Agent 网关。

这篇文章不讲概念、不画大饼，直接从 OpenClaw + Spring Boot 的真实集成出发，带你完成：

Overview：OpenClaw 在系统中的角色

OpenClaw 本质上是一个 本地 AI Gateway：

常见网关地址示例：

http://localhost:18789/v1/chat/completions

在 Spring Boot 里，我们不需要“集成 OpenClaw SDK”，只需要像调用普通微服务一样调用它即可。

部署并初始化 OpenClaw

在写 Java 代码之前，先保证 OpenClaw 已经跑起来。

安装与启动

在 Linux / macOS / VPS 上执行官方提供的安装脚本（示意）：

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

然后运行初始化流程：

openclaw setup

你需要完成的事情包括：

关键配置确认

通常配置文件位于：

~/.openclaw/openclaw.json

或通过环境变量注入：

export OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN=xxxxx

你最终需要记住的只有两点：

创建 Spring Boot 项目

 基础依赖

使用 Spring Boot 3.x，新建项目后引入 Web Starter：

<dependency>    
<groupId>org.springframework.boot</groupId>    
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency>    
<groupId>org.springframework.boot</groupId>    
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

项目结构

/src/main/java
└── com/icoderoad/ai
    ├── controller
    │   └── OpenClawController.java
    ├── service
    │   └── OpenClawService.java
    ├── config
    │   └── OpenClawConfig.java
    └── model
        ├── OpenClawRequest.java
        ├── OpenClawResponse.java
        └── Message.java

定义 OpenClaw 请求 / 响应模型

Message

package com.icoderoad.ai.model; 
 public class Message { 
     private String role;     
 private String content; 
     public Message() {} 
     public Message(String role, String content) 
 {         
 this.role = role;         
 this.content = content;    
 } 
     // getter / setter }

OpenClawRequest​​​​​​​

package com.icoderoad.ai.model; 
 import java.util.List; 
 public class OpenClawRequest 
 { 
     private String model;     
 private List<Message> messages; 
     // getter / setter 
 }

OpenClawResponse​​​​​​​

package com.icoderoad.ai.model;
public class OpenClawResponse {
    private String id;
    private String model;
    private Choice[] choices;
    public static class Choice {
        private Message message;
        // getter / setter
    }
    // getter / setter
}

这样做的好处是：模型返回结构变化时，你只改 DTO，不动业务代码。

使用 RestClient 调用 OpenClaw

Spring Boot 3 推荐 RestClient，而不是老的 RestTemplate。

RestClient 配置​​​​​​​

package com.icoderoad.ai.config;
@Configuration
public class OpenClawConfig {
    @Bean
    public RestClient openClawRestClient(
            RestClient.Builder builder,
            @Value("${openclaw.base-url}") String baseUrl,
            @Value("${openclaw.auth-token}") String token
    ) {
        return builder
                .baseUrl(baseUrl)
                .defaultHeaders(headers -> {
                    headers.add(HttpHeaders.CONTENT_TYPE, MediaType.APPLICATION_JSON_VALUE);
                    if (token != null && !token.isEmpty()) {
                        headers.add(HttpHeaders.AUTHORIZATION, "Bearer " + token);
                    }
                })
                .build();
    }
}

Service 封装​​​​​​​

package com.icoderoad.ai.service;
@Service
public class OpenClawService {
    private final RestClient restClient;
    public OpenClawService(RestClient restClient) {
        this.restClient = restClient;
    }
    public OpenClawResponse chat(String userInput) {
        OpenClawRequest request = new OpenClawRequest();
        request.setModel("gpt-4o");
        request.setMessages(List.of(
                new Message("user", userInput)
        ));
        return restClient.post()
                .uri("/v1/chat/completions")
                .body(request)
                .retrieve()
                .body(OpenClawResponse.class);
    }
}

对外暴露统一 AI 接口

​​​​

package com.icoderoad.ai.controller;
@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class OpenClawController {
    private final OpenClawService openClawService;
    public OpenClawController(OpenClawService openClawService) {
        this.openClawService = openClawService;
    }
    @PostMapping("/chat")
    public ResponseEntity<String> chat(@RequestBody ChatRequest request) {
        OpenClawResponse response = openClawService.chat(request.getMessage());
        if (response != null &&
            response.getChoices() != null &&
            response.getChoices().length > 0) {
            return ResponseEntity.ok(
                    response.getChoices()[0]
                            .getMessage()
                            .getContent()
            );
        }
        return ResponseEntity.internalServerError()
                .body("OpenClaw returned empty response");
    }
    public static class ChatRequest {
        private String message;
        // getter / setter
    }
}

现在你可以直接：

POST /ai/chat

由 Spring Boot → OpenClaw → 模型 完成整条链路。

Streaming / SSE（可选进阶）

如果你要做 类 ChatGPT UI，可以：

示意代码：​​​​​​​

@GetMapping("/stream")
public SseEmitter stream(@RequestParam String message) {
    SseEmitter emitter = new SseEmitter(30_000L);
    executor.submit(() -> {
        // 使用 WebClient 订阅 OpenClaw 的流式响应
        // 将 token 按段发送给前端
    });
    return emitter;
}

程级最佳实践建议

安全

稳定性

模型无感切换

OpenClaw 的最大优势之一：

换模型 ≠ 改代码

你只需要：

结语：这才是 Java 后端该有的 AI 接入方式

通过 OpenClaw，你获得的是：

Spring Boot 不需要“追逐 AI 潮流”，只要把 AI 当作 另一个稳定的后端服务，它就能自然融入你的系统架构中。

真正的 AI 落地，不是写 Demo，而是能跑、能换、能扩展。

到此这篇关于别再纸上谈兵了!手把手教你在 Spring Boot 中落地 OpenClaw(Java 实战)的文章就介绍到这了,更多相关Spring Boot OpenClaw实战内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持脚本之家！