需完成五步配置：一、在Web UI知识库添加FAQ并启用模糊匹配；二、通过CLI添加通道插件并配置凭证与事件类型；三、运行onboard命令安装守护进程并启用开机自启；四、在LLM设置中配置API密钥并测试连接，设定FAQ失败时回退至大模型；五、启用Hooks的会话上下文持久化，支持Redis或SQLite存储。
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如果您已部署 OpenClaw 服务并希望其作为 24 小时在线智能客服持续响应用户消息，则需完成自动回复逻辑的配置与通道稳定性保障。以下是实现该目标的具体操作路径：
一、配置知识库与FAQ触发规则
自动回复依赖结构化知识库匹配用户输入，需预先定义关键词、意图及对应应答模板，确保系统能准确识别并返回预设内容。
1、启动 OpenClaw Web UI，访问 http://127.0.0.1:18789/（若端口被修改，请使用实际配置端口）。
2、进入「Knowledge Base」模块，点击「Add FAQ Entry」。
3、在「Question」字段填入典型用户问法，例如“怎么退款”“密码忘了怎么办”。
4、在「Answer」字段填写标准回复文本，并勾选「Enable Fuzzy Match」以支持语义近似匹配。
5、点击「Save」后，该条目即加入实时检索索引，无需重启服务。
二、启用并配置消息通道插件
OpenClaw 通过插件连接外部平台（如飞书、企业微信、Telegram），必须启用对应通道并完成凭证注入，否则无法接收或发送消息。
1、执行命令行指令：openclaw channel add feishu（以飞书为例）。
2、编辑生成的配置文件 ~/.openclaw/channels/feishu.json，填入从飞书开放平台获取的 app_id、app_secret、verification_token。
3、确认 config 中 "enabled": true 且 event_types 包含 "im.message.receive_v1"。
4、对微信通道，需额外配置企业微信后台的「客户联系」API 权限，并将回调 URL 设置为 https://your-openclaw-server.com/callback。
三、设置无人值守运行模式
保障 OpenClaw 持续运行是实现 24 小时在线的前提，需绕过交互式终端依赖，转为系统级守护进程。
1、执行初始化守护命令：openclaw onboard --install-daemon。
2、选择「Yes」启用后台服务，系统将自动生成 systemd unit 文件（Linux）或 launchd 配置（macOS）。
3、手动验证服务状态：systemctl status openclaw（Linux）或 launchctl list | grep openclaw（macOS）。
4、若服务未运行，执行：sudo systemctl start openclaw 并启用开机自启：sudo systemctl enable openclaw。
四、配置大模型推理后端
当 FAQ 匹配失败或需生成式回复时，OpenClaw 调用大模型 API 进行实时应答，必须确保模型服务可用且凭证有效。
1、在 Web UI 的「LLM Settings」中，选择已支持的模型供应商，如「Qwen」或「Bailian」。
2、粘贴从百炼控制台获取的 API Key 至「API Key」字段，注意不要包含空格或换行符。
3、测试连接：点击「Test Connection」按钮，成功响应应返回模型名称与版本号。
4、设置「Fallback Strategy」为「Use LLM when FAQ not matched」，确保无匹配时自动启用生成式回复。
五、启用消息上下文记忆机制
为提升多轮对话连贯性，需激活 Hooks 功能以保存会话上下文，避免每次提问都丢失历史信息。
1、在 CLI 初始化流程中，进入「Hooks Configuration」步骤。
2、启用「Conversation Context Persistence」选项，并指定存储方式为「Redis」或「SQLite」。
3、若选择 Redis，需确保 redis-server 已运行，并在配置中填入地址与端口（默认 127.0.0.1:6379）。
4、保存配置后，系统将在每次消息处理完成后自动写入会话 ID 与最近 5 条交互记录。
