OpenClaw与GLM模型实现免费AI搜索方案

明星代言那些事儿·2026-06-28·阅读 85 GEO检测（免费）

OpenClawGLM模型AI搜索

|难度：普通|阅读约 13 分钟

1. 项目概述：OpenClaw与GLM模型实现免费AI搜索

作为一名长期关注AI工具落地的开发者，我一直在寻找低成本实现AI联网搜索的方案。目前市面上主流AI助手的联网功能要么收费昂贵（如Perplexity Pro每月20美元），要么对中文支持有限。经过多次尝试，我发现OpenClaw开源平台结合智谱AI的GLM模型，能够完美解决这个问题。

这个方案的核心价值在于：

零成本：利用智谱AI新用户的免费额度
中文友好：GLM模型对中文搜索有深度优化
灵活部署：OpenClaw支持多种部署方式和平台接入
可扩展性：基于Skill机制可轻松添加其他功能

需要模型API调用？免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。

2. 环境准备与基础配置

2.1 OpenClaw平台部署

OpenClaw提供多种部署方式，我个人推荐使用Docker方式快速搭建：

bash复制# 拉取官方镜像
docker pull openclaw/openclaw:latest

# 启动容器（默认使用SQLite）
docker run -d --name openclaw \
  -p 3000:3000 \
  -v ./openclaw-data:/data \
  openclaw/openclaw

注意：生产环境建议使用PostgreSQL作为数据库，只需额外配置环境变量DATABASE_URL=postgres://user:password@host:5432/dbname

2.2 智谱API密钥申请

访问智谱AI开放平台(https://open.bigmodel.cn)
使用手机号注册账号（新用户赠送100万tokens）
在控制台左侧菜单选择"API Keys"
点击"创建API Keys"生成密钥

重要提示：

免费额度足够个人开发者日常使用（约500次搜索）
密钥需妥善保管，建议通过环境变量配置
不同模型计费标准不同，GLM-4-flash性价比最高

3. Skill开发全流程解析

3.1 项目目录结构设计

规范的Skill目录结构是后续维护的基础：

code复制glm-web-search/
├── _meta.json       # 技能元数据
├── SKILL

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