Phase 1 / Ep 06: 你的第一条消息 —— 从 CLI 到 Telegram 的完整对话流

🎯 学习目标：成功发送第一条消息并理解消息的完整流转路径。

1. CLI 直接对话

最简单的方式——直接在终端和 Agent 对话：

# 启动交互式聊天
openclaw chat

# 或者单条消息模式
openclaw chat "今天天气怎么样？"

交互式模式下，你会看到：

🦀 OpenClaw Chat (personal)
Type /help for commands, /quit to exit
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

You: 你好，自我介绍一下

Agent: 你好！我是你的 OpenClaw 个人 Agent。
我运行在你的本地机器上，可以帮你：
- 搜索互联网
- 管理文件
- 执行 Shell 命令
- 设置提醒
有什么我能帮你的吗？

2. 接入 Telegram

Step 1: BotFather 创建 Bot

1. 在 Telegram 中搜索 @BotFather
2. 发送 /newbot
3. 按提示填写 Bot 名称和用户名
4. 获得 Bot Token：7123456789:AAH...

Step 2: 添加 Telegram 频道

openclaw channels add telegram --token "7123456789:AAH..."

Step 3: 配对（Pairing）

向你的 Bot 发送任意消息，Agent 会返回一个 Pairing Code。在 CLI 中确认：

openclaw channels pair <code>

配对完成！现在你可以直接在 Telegram 中和 Agent 对话了。

3. 消息流转全链路

sequenceDiagram
    actor User as 🧑 用户
    participant TG as 📱 Telegram Bot
    participant GW as 🦀 Gateway
    participant Auth as 🔐 认证引擎
    participant Perm as 🛡️ 权限检查
    participant Agent as 🤖 Agent
    participant Boot as 📋 Bootstrap
    participant Mem as 🧠 Memory
    participant LLM as 🧪 Claude API

    User->>TG: "帮我查一下明天北京的天气"
    TG->>GW: Webhook 推送
    GW->>Auth: 验证用户身份
    Auth->>Perm: 检查权限等级
    Perm->>Agent: 路由到 personal Agent

    Note over Agent: 初始化上下文
    Agent->>Boot: 加载 SOUL.md, USER.md...
    Agent->>Mem: 检索相关记忆
    Agent->>LLM: 组装 Prompt + Tool 定义

    LLM->>Agent: 返回 tool_use: web_search
    Agent->>Agent: 执行 web_search("北京明天天气")
    Agent->>LLM: 提交工具执行结果
    LLM->>Agent: 返回最终回复

    Agent->>GW: 传递响应
    GW->>TG: 推送回复
    TG->>User: "明天北京：晴，28°C / 17°C\n空气质量：良"

4. CLI vs Telegram 对比

5. 恭喜你！

你的 Agent 已经活了。它运行在你的机器上，拥有你给它的身份（SOUL.md），了解你是谁（USER.md），并且正在学习记忆你们的对话。

从下一章开始，我们将深入 CLI 命令体系——掌握 OpenClaw 的每一个命令，成为真正的 Agent 管理员。

下节预告： Ep 07，进入 Phase 2！我们从 Gateway 的生命周期管理开始：start, stop, restart, daemon 模式。每个命令都会同步展示 CLI 和 Telegram 的等效操作。