Spring Boot OpenClaw实战：手把手落地教程与最佳实践

AI Agent 不是 PPT 里的架构图

聊起 AI Agent、工具调用、模型编排，很多人能侃侃而谈，可一到真要落地就卡住了。问题往往很现实：

“Ja va 后端到底该怎么接一个真正可控的 AI Agent？”

OpenClaw 的价值正在于此。它不是某个厂商强绑的 SDK，更不是一套封闭的 API。它是一个你可以自己部署、自己掌控、模型随时可换的本地 AI Agent 网关。

这篇文章不聊虚的，直接聚焦 OpenClaw + Spring Boot 的真实集成，手把手带你完成以下几步：

• 本地或 VPS 部署 OpenClaw
• 在 Spring Boot 中把它当作普通 REST 服务调用
• 构建一个干净、可维护、易扩展的 Ja va 调用层
• 对外暴露统一的 AI 接口，方便前端或其他系统接入

Overview：OpenClaw 在系统中的角色

简单来说，OpenClaw 是一个 本地 AI Gateway：

• 自托管（Self-Hosted）
• 对外暴露 HTTP API
• 内部可接入 OpenAI、Anthropic、Gemini、OpenRouter 等多种模型
• 对调用方而言，它就是个 REST 服务

常见的网关地址长这样：

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。

部署并初始化 OpenClaw

写 Ja va 代码之前，先确保 OpenClaw 已经跑起来了。

安装与启动

在 Linux、macOS 或 VPS 上，执行官方提供的安装脚本：

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

然后跑初始化流程：

openclaw setup

过程中需要完成这些事情：

• 选择模型提供方（OpenAI、Gemini、Anthropic、OpenRouter 等）
• 配置 API Key
• 确认监听端口（默认是 18789）

关键配置确认

配置文件通常位于：

~/.openclaw/openclaw.json

也可以通过环境变量注入：

export OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN=xxxxx

你最终需要记住的只有两个信息：

• Base URL：http://localhost:18789
• Token：用于 Authorization: Bearer xxx

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：

    
org.springframework.boot    
spring-boot-starter-web    
org.springframework.boot    
spring-boot-starter-web

项目结构

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

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 ja va.util.List; 
 public class OpenClawRequest 
 { 
     private String model;     
 private List 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
}

这么设计的好处很直接：模型返回结构变了，你只需要修改 DTO，业务代码纹丝不动。

使用 RestClient 调用 OpenClaw

Spring Boot 3 主推 RestClient，比老旧的 RestTemplate 更简洁好用。

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 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
    }
}

现在你可以直接这样调用了：

POST /ai/chat

整条链路就是 Spring Boot → OpenClaw → 模型，干净利落。

Streaming / SSE（可选进阶）

如果想做类似 ChatGPT 的流式 UI，可以这样搞：

• OpenClaw 启用 stream=true
• Spring Boot 用 SseEmitter 或 WebClient 处理流式响应

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 按段推送给前端
    });
    return emitter;
}

工程级最佳实践建议

安全

• 别把 OpenClaw 网关直接暴露到公网
• 只允许后端服务访问
• 或通过 Nginx 加内网访问控制来隔离

稳定性

• 引入 Resilience4j 或 Spring Retry
• 对模型调用做好超时、重试、熔断，别让一个请求拖垮整个服务

模型无感切换

OpenClaw 最大的优势之一就是：

换模型 ≠ 改代码

你只需要：

• 修改 OpenClaw 的配置
• 或者直接替换 model 字段的值

结语：这才是 Ja va 后端该有的 AI 接入方式

通过 OpenClaw，你得到的是：

• 一个 完全可控 的 AI Gateway
• 一个 与模型厂商解耦 的调用方式
• 一个 符合微服务思维 的 Ja va 集成方案

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

真正的 AI 落地，不是写个 Demo 演示，而是能跑、能换、能扩展。

来源：互联网