这几年我一直在帮广告营销类客户做AI落地的活儿接触最多的一个词就是Agent。但说句实话市面上大部分Agent产品都是To C的玩具真正能扛住企业级高并发、能按流程批量产出、还能把大模型账单控制住的方案少之又少。这次我带着腾讯云OpenClaw的组合把广告营销行业一套完整的Agent基础设施搭了起来跑了三个月素材生产、数据日报、投放辅助全都在上面跑成本比原来外包人力降了大概60%。这篇就把整个方案从选型、部署到场景落地、成本控制全部拆开讲透。如果你正在做广告营销行业的AI落地或者你手里已经有一个Agent框架但不知道该怎么接进业务流程又或者你只是想知道OpenClaw这种东西到底能不能验证一个真实的商业场景这篇文章都值得花十分钟看完。我不画饼只讲实际跑了几个月的经验包括那些踩过的坑。1. 项目概述广告营销行业的Agent基础设施到底缺什么广告营销这个行业表面上拼的是创意实际上拼的是产能。尤其到了大促节点品牌方一天要几十条创意素材投放渠道横跨信息流、短视频、社交种草每个渠道还都要不同尺寸、不同语气的变体。靠纯人力去堆成本根本兜不住。这就是Agent真正有机会的地方但不是买几个AI工具那么简单而是要把Agent变成一套基础设施让素材生产、策略分析、投放建议都能按标准流程自动跑起来。1.1 广告营销行业的真实痛点先说说我在客户现场看到的现状十家有八家都长这样素材产能瓶颈极其明显。一个成熟的信息流优化师一天最多产出5到8条文案脚本再加上配图、标题、卖点提炼基本就饱和了。大促期间需求翻倍只能靠加班或者临时外包质量还不稳定。数据割裂严重。投放后台一套数据、客服系统一套数据、社交平台又是一套数据经常得人工导表、人工做透视一个日报就要半小时起步还要防止手滑填错数。重复性劳动吞噬创意时间。调价、盯盘、报表、素材归档、竞品截图这些事技术含量不高但就是费人。团队把大量精力耗在这些事上真正能用来思考策略的时间反而被压缩。AI工具不少但无法嵌入生产流程。很多团队买过各种AI会员偶尔用一下生成个文案没问题但一旦要求每天定时触发从数据库拉数据输出格式标准化普通AI对话应用完全做不到。这些问题表面看是人手不够实际是缺少一套能编排AI能力、连接业务系统、按规则自动执行的基础设施。传统脚本能解决一部分但脚本不灵活改个需求就要改代码。Agent框架要解决的正是既能自动执行又能在执行中根据实际情况做决策这件事。1.2 OpenClaw在这个方案里的定位OpenClaw是一个开源的Agent执行框架简单说它把大模型、工具调用、流程编排、对外接口这几件事整合到了一个可部署的系统里。我以前自己折腾过用Python写调度脚本、直接调大模型API的方式也要维护一套带工具的Agent系统但那个工作量非常大而且改一个场景就要动一轮代码。OpenClaw不一样的地方在于它内置了任务规划、工具注册、模型网关、外部渠道接入这些模块我不用每次从零造轮子。在我这套广告营销方案里OpenClaw承担的角色相当于任务调度中枢它接收业务需求拆解成具体步骤调用对应的大模型生成文案再调用工具去查投放数据最后把结果整理成标准化格式推送出去。业务方看到的是一套稳定的自动化服务而我不需要每接一个客户就重写一遍框架。热词里经常看到有人问skill和agent的区别harness和agent区别这其实就是理解OpenClaw的关键。在一个Agent框架里Agent是执行任务的智能体它决定该做什么skill是可复用的能力模块比如生成一条信息流文案就是一个skillharness可以理解成Agent运行时的外壳负责接收用户输入、调用模型、调度工具。理解这三者的关系后面编排业务流程会顺利很多。2. 方案选型为什么最终落在腾讯云和OpenClaw这套组合很多人一上来就问我为什么选腾讯云为什么选OpenClaw而不是其他框架说真的我最早也犹豫过。但把这个方案放到广告营销行业的真实环境里一层层比下来这套组合的合理性其实很清晰。2.1 云基础设施的选型考量广告营销业务对云资源的要求就三个字稳、近、省。稳是指服务不能三天两头挂近是指数据链路延迟要低尤其是要对接腾讯生态的广告投放系统时省是指按量付费、弹性伸缩这些机制要足够成熟。腾讯云在这三个方面都符合我的预期。首先是地域覆盖我负责的客户都在国内腾讯云在国内各主要地区都有可用区我可以把服务器放在离客户业务最近的城市访问延迟能压到个位数毫秒。其次是对接广告生态方便腾讯广告、微信生态相关的接口在腾讯云上调用天然顺畅这对广告营销场景来说是很大的加分项。再一个是成本控制手段丰富包年包月、按量付费、竞价实例、弹性伸缩都有我可以根据业务峰值情况灵活切换这在后面成本优化的部分会详细展开。关于云基础设施本身很多人其实忽略了它的基本构件这件事。云环境的基础构件块说白了就是针对计算、存储、网络这三类资源的抽象和调度。算力负责跑Agent进程存储负责放模型缓存和业务数据网络负责连接外部API和业务系统。我见过不少翻车案例都是因为只用到了其中一两个维度。比如有人选了最便宜的服务器结果Agent跑一个任务要等半分钟其实就是CPU核数不够还有人把日志和缓存全放在同一块云硬盘上结果I/O抢占导致系统卡顿。这些问题在选型阶段就得想清楚。2.2 OpenClaw相比自研和其他框架的优势自研Agent框架的人应该都有体会最坑的不是写Agent逻辑而是维护那套模型接入、工具注册、记忆管理、错误重试的底层代码。OpenClaw把这些基础能力都做成了标准模块而且支持灵活的组装方式这一点让我省了大量时间。具体到广告营销这个场景OpenClaw有几个特性特别关键Skills机制非常实用。我可以把写信息流文案生成投放日报分析竞品卖点这些能力封装成独立的skillAgent在收到任务时自动决定调用哪个skill。不同的客户、不同的投放渠道只需要配置不同的skill组合不需要改框架本体。模型网关支持灵活切换。这一点做AI应用的人应该都能理解市面上的模型各有优势有的擅长创意生成有的擅长数据分析有的性价比高。我用OpenClaw的gateway统一管理模型路由可以做到写文案用创意模型、算数据用逻辑模型、批量简单任务用便宜模型成本能控住效果又不打折。接入方式完整。热词里大家最常问的就是OpenClaw能不能接微信、能不能做定时任务、能不能走API这些我在实际项目里都验证过。它支持多种对外交互入口既能被动响应消息也能主动执行定时任务。另外我想多说一句harness和agent区别这件事。很多人以为Agent就是个模型这是误解。模型只是大脑Agent是要在特定环境里干活的需要一个身体来接收输入、操作工具、返回结果这个身体就是harness。OpenClaw把二者分离设计好处是我可以在不换模型的情况下调整Agent的行为方式调试起来方便很多。2.3 企业级落地还需要补什么框架选好了不等于直接就能上生产还需要补齐企业级的一些硬性要求。一是权限控制。广告营销团队里有优化师、有策略总监、有客户经理不同角色能用到的Agent能力不一样。我会在OpenClaw外层套一层权限校验按角色限制skill的调用范围避免敏感数据越权访问。二是审计与追溯。Agent自动产出的素材和报告出了质量问题需要能追溯到是哪次任务、哪条数据、哪个模型版本生成的。OpenClaw的执行日志在这一块帮了大忙我可以把任务ID、输入参数、输出结果、token消耗全部记录下来出了问题可回溯。三是可观测性。我会接入腾讯云的监控告警对服务器负载、Agent任务失败率、模型调用延时做看板。Agent跑得正不正常打开手机就能看到不用等业务方来投诉才知道出了问题。3. 企业级部署实操从云账号到OpenClaw上线这一部分完全是实操记录我从一台空白的腾讯云服务器讲起一直讲到一个能跑广告营销任务的OpenClaw环境上线。按照这个过程操作基本两到三个小时就能跑通。3.1 服务器规格与系统初始化先明确一点OpenClaw对服务器的要求不算高但也不能用最低配去糊弄。我跑的实际场景是一个小型团队使用大约10个Agent任务并发执行模型调用频次平均每分钟20次左右。这种情况下我建议的最低配置是4核8G内存带宽按业务量选一般5Mbps起步就够用。我最终用的是腾讯云的标准型服务器4核8G系统选了Ubuntu 22.04 LTS。为什么用Ubuntu主要原因是OpenClaw的依赖在Debian系系统上安装最省心预装的Python版本、编译工具链都比较齐。系统初始化有几个必做的操作apt update apt upgrade -y apt install -y build-essential git curl wget python3-pip然后是安全组配置。腾讯云的安全组相当于云防火墙只放行必要端口。我的做法是22端口只允许自己的办公网IP登录8000端口OpenClaw默认Web端口对业务方开放其他端口一律关闭。域名和SSL证书最好也配一下后面接API和Webhook必须要走HTTPS否则很多接口会拒绝请求。有朋友遇到阿里云的域名解析到腾讯云使用的问题其实流程很简单在阿里云DNS控制台加一条指向腾讯云服务器公网IP的A记录同时确认腾讯云这边安全组放行80和443端口就行了。热词里还提到了腾讯云宝塔linux如何登录。如果你习惯用宝塔面板管理服务器也可以在初始化阶段装一个。但在生产环境里我不太建议靠面板管理因为面板本身也会占用系统资源而且多了一层攻击面。我更推荐直接用命令行加密钥登录安全、轻量、可控。3.2 OpenClaw的安装方式对比OpenClaw官方提供了多种安装方式我实际用过的有三种各有适用场景。第一种官方安装脚本curl -fsSL https://openclaw.example.com/install.sh | bash这种方式最快适合第一次体验。但我不建议在正式环境里直接跑因为安装脚本会自动拉取依赖如果服务器Python环境比较旧可能装完版本对不上后续会有各种兼容性问题。第二种Git源码安装热词里大家都在问openclaw可通过安装脚本指定git安装方式从github的main分支检出源码进行这个说的就是源码安装。具体流程是git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git cd openclaw python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt源码安装的好处是可以用到最新的特性而且方便自己改代码。比如我为某个客户定制过素材导出的格式就是直接在源码基础上加了一个模块。但风险是main分支可能有未稳定发布的代码我的建议是正式环境固定一个release tag不要追最新。第三种Windows/Mac本地开发模式广告营销团队有些优化师习惯在本地机器上调试Agent技能不想每次改动都上服务器。OpenClaw在Windows上的体验也还行不过要注意WSL2环境的校验问题。热词里有一条openclaw could not safely verify the wsl2 environment我遇到过解决办法是先检查WSL2是否启用完整wsl --status wsl --set-default-version 2如果WSL2没问题但还是报验证不过可以用Windows离线整合包热词里提到过openclaw龙虾windows离线整合包这类离线包其实就是一个预装好的环境解压就能用适合本地快速验证。另外还有人在安卓Termux上原生部署OpenClaw我试过一次做轻量任务可以但跑复杂Agent任务会受手机性能限制不建议作为生产方案。3.3 模型网关配置与动态切换OpenClaw本身不产生模型能力它需要连接大模型的API。这里就涉及到gateway的配置。我在生产环境里接的是多个模型服务商的API通过OpenClaw的gateway做统一路由。配置方式是在OpenClaw的配置文件里声明模型供应商和对应的keymodel_gateway: providers: - name: provider_a api_key: sk-xxxx base_url: https://api.example.com/v1 models: - gpt-4o-class - gpt-4o-mini-class - name: provider_b api_key: sk-yyyy base_url: https://api.another.com/v1 models: - deepseek-chat - qwen-max default_provider: provider_a default_model: gpt-4o-mini-class配好之后OpenClaw支持在运行时切换模型不需要重启服务。热词里提到的openclaw ccswitch 切换模型和openclaw gateway 改用模型其实就是这两种操作ccswitch用于调整当前运行中任务使用的模型gateway配置用于调整全局默认模型。在做成本优化的时候这个灵活切换的能力特别重要。我有一条经验规则创意生成类任务用最强模型数据提取类任务用次强模型格式化整理类任务用便宜模型。这样跑下来我的模型账单直接降了三成以上具体数据在第5章细说。4. 广告营销场景的Agent编排实战部署只是开始真正花时间的是把Agent接入业务。我拿自己搭的三个场景做例子给大家完整讲一遍从需求到落地的细节。4.1 素材生产Agent从批量生成到风格稳定广告素材生产的核心需求是批量和可控。批量好理解一次要几十条文案可控指的是品牌调性、语气、违禁词、卖点顺序这些都得符合要求。我在OpenClaw里封装了一个skill叫信息流文案生成核心配置包括品牌知识库把客户的产品信息、目标人群、品牌语气存放在知识库里Agent写文案前先读取。卖点池从客户提供的资料里提炼核心卖点每次随机抽取组合避免文案千篇一律。合规过滤器投放过广告的人都知道广告法有很多违禁词限制。我在skill里加了一个过滤规则生成内容如果命中违禁词就自动重写从源头降低拒审率。多尺寸变体输出一条核心创意自动衍生出横版、竖版、正方形等不同尺寸的标题和正文长度版本。实际跑起来的效果是以前一个优化师一天做5条素材现在用Agent可以批量产出50条候选优化师只负责挑选和微调。人的角色从生产者变成了审核者产能提升了质量下限也兜住了。这里我要重点提一下skill和agent的区别。在OpenClaw里skill是能力模块信息流文案生成是一个skill而Agent是负责决策和调度的执行体。同一个Agent可以在不同任务里调用不同skill同一个skill也可以被不同Agent复用。理解了这一点你就不难理解为什么OpenClaw适合做基础设施——它天然就支持能力的复用和编排。4.2 投放数据分析Agent日报自动化的完整链路素材生产只是开胃菜数据分析Agent才是真正解放人力的大头。以前优化师每天要花40分钟到1小时整理投放日报用Agent之后这个时间压缩到了5分钟而且报表格式永远统一。搭建这个Agent的关键步骤是接入投放数据API。我通过腾讯云函数定时拉取广告平台的投放数据包括消耗、展现、点击、转化、成本这些核心指标存到云数据库里。定义数据口径。这是最容易踩坑的地方。电商行业的点击口径、信息流行业的转化口径都不一样必须先在配置里固定好否则Agent分析出来的结论前后矛盾。设计日报模板。我在skill里预定义了日报的标题结构、指标表格、环比分析、异常提示这些模块Agent只需要往模板里填数据和结论。设置定时触发。OpenClaw支持cron表达式定时执行任务我设置的是每天早上9点自动拉取前一天数据、生成日报草稿、推送到团队的协作群。这套流程跑起来之后最直接的感受就是你永远不用担心谁请假了日报没人做。Agent不会请假不会犯错也不会因为半夜上线大促就漏掉数据。4.3 多Agent协作与企业级权限管理当一个团队有多个Agent同时在跑就会遇到新的问题Agent之间怎么配合权限怎么控制我先说权限。素材生产Agent可以访问品牌知识库但不能看投放成本数据数据分析Agent可以读取投放数据但无权修改素材内容。我会在OpenClaw外层统一做一套基于角色的访问控制RBAC把每个Agent的skill调用范围、数据读取范围都限定在最小权限。这个不是框架自带的能力是需要企业落地时自己补的一层但非常必要。再说协作机制。我做的第一个版本里每个Agent是独立工作的素材Agent产出素材数据分析Agent产出报告二者互不干扰。后来业务方提了新需求能不能让数据分析Agent把本周表现最好的素材特征自动反馈给素材Agent让素材Agent在新一轮生成的时候优先参考这些特征这就是典型的荣合协作场景也可以理解为一个Agent的输出成为另一个Agent的输入。在OpenClaw里我的实现方式是用共享状态存储数据分析Agent把高表现素材特征标签写入共享存储素材Agent在生成前读取这些标签作为偏好。整个过程不需要人工干预但需要提前把数据格式约定好。4.4 Agent绘画与创意辅助的边界热词里有agent画图我也做过这个方向的尝试。坦白说目前用Agent直接生成广告大图的商业成熟度还不高尤其是需要精准品牌露出的场景AI生成的图经常出现品牌元素变形。但在两个方向上还是很有价值创意参考和情绪板。让Agent根据业务brief生成创意方向和风格参考图供设计师做视觉探索这能大幅压缩前期沟通时间。素材批量二次加工。抠图、换背景、生成多尺寸延展这些偏机械的操作Agent可以处理得又快又稳。所以我的建议是在素材生产链路里Agent负责文字创意、批量处理和视觉探索真人设计师负责最终商业稿的定稿环节。这样既享受了Agent的效率又避开了AI绘图在生产级商业素材上的坑。5. 成本优化从模型账单到云资源做企业级方案成本永远是绕不开的话题。这套Agent基础设施跑起来之后我做了两个层面的成本优化一层是模型调用的成本一层是云资源的成本。5.1 模型调用成本的精打细算大模型API是Agent基础设施最主要的可变成本这块要是没有控制好月底账单能让人惊掉下巴。我从三个方向做了优化第一模型分级使用。就像前面提到的不是所有任务都需要用最强模型。我实际统计过在我的广告营销场景里超过60%的模型调用属于格式整理、信息提取、简单分类这类任务这些用便宜的轻量模型完全足够。我服务内部做了一个模型调用分级表任务类型建议模型档位效果评估创意文案、策略洞察高端模型生成质量明显更好值得数据解读、趋势分析中端模型逻辑能力够用性价比高格式转换、信息提取低端模型便宜且完成任务定时任务、批量过滤低端模型量大但简单必须用便宜的这样分完之后模型平均成本降到了原来的六成左右但业务效果基本没变化。第二结果缓存减少重复调用。广告营销有很多重复性问题比如上个月哪类素材点击率最高这种查询类任务几乎每次结果都一样。我在OpenClaw里配置了一个结果缓存层相同的历史查询直接命中缓存不再调用模型。对于日报生成这类周期性明显的任务缓存命中率可以做到30%以上这对成本的改善是非常直观的。第三批量任务的token控制。Agent执行任务的时候如果不做上下文约束模型会越聊越啰嗦。我会在skill设计阶段就限定最大输出长度比如文案生成限制500字以内日报评论限制200字以内。OpenClaw本身也支持token上限的硬性配置超过就直接截断防止一次任务把量大模型调用烧到天价。5.2 云资源层面的降本方案云资源的成本主要体现在服务器、存储和带宽三个方面。我现在的配置是核心服务器包年包月4核8G一台跑Agent调度和网关。为什么用包年包月因为这台是常驻服务一年下来包年比按量付费便宜差不多一半。弹性处理节点用按量付费的临时服务器应对大促期间的高并发任务活动结束后释放。这种场景如果也用包年包月等于白烧钱。竞价实例腾讯云有竞价实例价格比按量付费便宜很多适合跑那些对中断不敏感的批量任务比如历史数据回补、素材批量清洗。我用竞价实例跑过一次大批量素材归档任务算下来成本只有平时的三分之一左右。存储分层日志和备份数据放到低频存储只有常读的业务数据才放在高性能云硬盘上。老日志超过90天就自动转低频这一块每月省下的存储费用也很可观。还有一个小细节很多人容易忽略带宽按实际使用量计费不要开固定大带宽。Agent任务大部分是低频请求峰值带宽其实不高用按量计费模式平时带宽成本几乎可以忽略只有在跑大批量数据的时候才会产生费用整体比固定带宽便宜得多。5.3 人力成本的间接优化基础设施层面的成本账算完人力成本其实才是更大的大头。我按照客户的实际数据算过一笔账原来团队5个优化师每天花在重复性工作上的时间大约占总工时的35%。部署Agent基础设施后这个比例降到了1 0%以下相当于团队凭空多出了1.5个全职人力。这笔账老板们都算得明白。Agent基础设施不是买了个AI工具而是用一套自动化的地基换回了团队原本被消耗的时间。这也是为什么我在前面强调OpenClaw这类Agent框架真正的价值不是单点提效而是作为基础设施让整个组织的产能上限提高。6. 常见问题与排查技巧实录OpenClaw跑了三个月踩过的坑不少。我把最典型的几个问题整理成速查表希望能帮你少走点弯路。6.1 部署与安装阶段的问题问题一WSL2环境验证失败现象是部署脚本提示openclaw could not safely verify the wsl2 environment在Windows环境下经常出现。这个问题的根源是OpenClaw需要确认运行在完整的WSL2环境里以支持底层能力但很多机器没有启用虚拟机平台功能。解决办法dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart重启之后再执行wsl --set-default-version 2基本就能解决。如果还不行检查BIOS里是否开启了虚拟化。问题二内存耗尽导致OOMOpenClaw跑多个Agent任务时如果加载了多个模型的上下文内存占用会飙升。我一开始在2G内存的服务器上跑频繁出现进程被杀。后来升到4G并加了swap才稳定。经验是模型调用并发数控制在3个以内同时在OpenClaw配置里限制每个Agent的上下文窗口避免任务无限累积历史消息。问题三日志太多撑爆磁盘Agent任务产生的日志比想象中多得多尤其是带debug级别的日志。我遇到过跑了一周20G系统盘被日志占满的尴尬情况。现在我在部署时就会配置logrotate同时把日志级别调到info只有排查问题时才临时开到debug。日志集中输出到单独的云硬盘也很有必要方便统一清理和归档。6.2 运行阶段的问题与稳定化问题一Agent执行中途终止原因是外部API超时广告平台的API偶尔会很慢如果Agent在等待响应时超过了内置的超时时间整个任务就会直接判定失败。这种agent execution terminated due to error的报错本质上是超时配置太激进。我的做法是给不同的外部调用配置不同的超时时间同时加上重试机制API偶发抖动时至少重试两次。问题二主动触达消息时被平台风控热词里有一句openclaw微信插件触发了ilinkai服务端风控或会话残留。这确实是接入微信生态时比较头疼的问题。Agent自动发消息的频率如果太高很容易触发平台安全策略。我的解决方案是严格控制主动消息的频率单账号每天主动触达不超过一定次数并且随机加入延时同时做好会话状态的清理避免长时间残留导致异常。做营销自动化合规永远是红线宁可效率低一点也不能触碰风控的底线。问题三语音或图片类输入参与任务调度有一次业务方想通过语音快速创建素材需求我在OpenClaw里尝试加了语音识别能力但识别准确率直接影响了任务质量最后我们改成优先用文字输入语音只作为补充。这个经验是Agent基础设施的入口层要稳定优先花哨的交互形式等核心流程跑通之后再迭代。6.3 调优技巧与避坑清单最后分享几个我实际调优时的独家经验先小规模跑通再全量铺开。每接入一个新业务场景我先用一个小批量数据验证效果确认输出质量达标后再替换人工流程。这样可以避免Agent在真实场景里犯低级错误造成业务事故。建立输出质量抽检机制。Agent产出的内容不能直接无人监管我在流程里加了抽检节点每天随机抽10%的AI生成素材给资深优化师评审发现问题及时调整prompt或模型配置。保持OpenClaw版本可回退。框架升级可能带来配置兼容性问题我每次升级前都会做一次全量配置备份保持在稳定版本上运行不追新。模型降级预案。如果某些模型服务临时不可用我会在网关层配置自动降级路由切换到备选模型继续执行。这个预案保证了一次模型服务商出故障时客户的关键任务没有中断这对企业级服务来说是必须提前准备好的保险丝。这个项目做下来我最深的一个体会是Agent基础设施的落地难点从来不是模型够不够聪明而是有没有一套可靠的地基让Agent稳定干活。腾讯云解决的是地基的稳定性和成本弹性OpenClaw解决的是Agent能力的编排和复用二者配合起来才真正让广告营销团队从重复劳动里解放了出来。如果你正在评估类似方案我的建议很直接先拿一个高频、重复、规则清晰的业务场景跑通Agent闭环再逐步扩大覆盖范围不要一上来就追求全能型Agent。把地基打稳后面长出什么应用你都不会慌。