用户手册
这份手册是给“要把 MateClaw 当产品来用”的人准备的，不是给“准备先读代码”的人。
如果你的目标是从安装到第一次真正用起来，最快路径就在这里。
最短路径
- 安装桌面版，或打开一个已经部署好的实例
- 用默认账号登录
- 配置一个模型供应商
- 发出第一条消息
- 创建或调整一个 Agent
- 按需要接入工具、技能、记忆或 Wiki 知识库
这就是整个产品的起跑线。
安装与启动
桌面应用
从 GitHub Releases 下载最新安装包。
MateClaw 桌面版内置 JRE 21 + 后端运行时，无需额外安装 Java。
首次启动
首次启动通常需要 10 到 30 秒 完成初始化。启动后使用默认账号登录：
| 字段 | 值 |
|---|---|
| 用户名 | admin |
| 密码 | admin123 |
首次登录后请尽快修改默认密码。
先把模型配好
没有模型接通，AI 产品就还没有真正开始工作。
进入：
设置 -> 模型
至少配置一个可用的模型供应商。
推荐起步方式：
- DashScope：最省事的云端起步方案
- Ollama：适合本地模型
- OpenAI / Anthropic / Gemini / DeepSeek / Kimi / MiniMax / 智谱 / OpenRouter：如果这些已经是你的现有模型栈
先接通一个就够了，后面再扩展。
先理解产品表面
1. 对话
这里是你直接和 Agent 交互的地方。
适合：
- 直接提问
- 多轮协作
- 工具型任务
- 文件相关请求
2. Agents
这里决定 AI 怎么工作。
一个 Agent 会同时定义：
- 系统指令
- 模型选择
- 工具可用范围
- 记忆行为
- 角色与人格
如果说对话页是交互层，Agent 管理就是运行层。
3. 工作区与记忆
这里决定系统有没有连续性。
适合保存：
- 用户偏好
- 长期备注
- 持续上下文
- 长期知识
4. 技能与 MCP
这里决定系统能力能不能继续扩张。
当默认能力不够时，就从这里接入更强的技能和外部工具。
5. Wiki 知识库
这里负责把原始材料变成结构化知识。
适合：
- 上传笔记和文档
- 把原始材料消化成 Wiki 页面
- 让 Agent 按需读取知识，而不是反复扫描原文
第一套推荐配置
如果你想要一套真正可用的初始配置，建议从下面三种里选一种：
配置 A：个人 AI 助手
- 配一个强模型
- 直接用默认聊天 Agent
- 如需实时信息，打开搜索能力
- 让记忆系统自然开始积累
配置 B：团队知识助手
- 新建一个专用 Agent
- 新建一个 Wiki 知识库
- 导入产品文档、笔记、PDF 或 DOCX
- 让 Agent 在回答问题时调用 Wiki 工具
配置 C：会用工具的 AI Worker
- 新建一个角色明确的 Agent
- 安装相关技能
- 接入 MCP 服务
- 在安全页收紧审批规则
文件与上传
MateClaw 支持围绕文件开展工作。
典型方式包括：
- 在聊天里附加文件
- 把文档导入 Wiki 知识库
- 维护工作空间记忆文件
对于 PDF 和扫描件，平台支持文本提取，并在适用场景下回退到 OCR。
安全与审批
MateClaw 是面向真实操作场景的产品，所以安全控制不是附属功能，而是主体能力的一部分。
进入 安全 页面，你可以：
- 为敏感工具要求人工审批
- 阻止危险文件访问
- 查看审计日志
- 管理工具守卫策略
目标很简单：能力强，但不失控。
数据与持久化
MateClaw 会把以下内容保存在本地目录或你选择的部署数据库中：
- 对话历史
- Agent 配置
- 模型与供应商设置
- 记忆产物
- Wiki 知识
- 工具与安全配置
在进行重大升级前，建议先备份数据目录或数据库。
下一步做什么
当你完成第一次成功启动后，通常下一步会是：
- 创建专用 Agent
- 安装技能
- 接入 MCP 服务
- 建立 Wiki 知识库
- 接入更多渠道
- 收紧安全与审批规则