OpenClaw：パーソナルAIアシスタントを構築しよう

構築するもの

このチュートリアルでは、本番環境対応の OpenClaw AIアシスタントをデプロイします。完成すると、アシスタントはリアルタイムでウェブを検索・スクレイピングし（Bright Data）、セッションを跨いで会話を記憶し（Mem9 + TiDB Cloud Zero）、東南アジア向けに最適化されたLLM（Agnes AI）で推論し、Telegram でチャットできるようになります。すべてが単一の Zeabur Dedicated Server 上で動作します。

前提条件

• Zeabur アカウント（Dedicated Server プラン — 最低 2 vCPU / 4 GB RAM）
• Telegram アカウントと Telegram アプリがインストールされたスマートフォン
• Bright Data アカウントと API キー
• Mem9 アカウント（永続メモリ用）
• TiDB Cloud Zero データベース（サインアップ不要）
• ZenMux アカウント（Agnes AI モデルアクセス用）
• 環境変数と JSON ファイルの基本的な知識

アーキテクチャ概要

┌────────────┐     ┌──────────────────────────────────────────────┐
│  Telegram   │◄───►│            OpenClaw (Zeabur)                 │
│  User Chat  │     │  ┌────────────┐  ┌────────────────────────┐ │
└────────────┘     │  │ LLM Router │  │  Skills                │ │
                    │  │ Agnes AI   │  │  ├─ Bright Data (Web)  │ │
                    │  │ GLM-4.7    │  │  ├─ Mem9 (Memory)      │ │
                    │  │ Grok 4     │  │  └─ TiDB (Database)    │ │
                    │  └────────────┘  └────────────────────────┘ │
                    └──────────────────────────────────────────────┘

OpenClaw — あなたのAIアシスタントフレームワーク

OpenClaw はオープンソースの AI アシスタントフレームワークで、自分のインフラ上で動作します。あなたと様々な AI モデル、スキル、通信チャンネルの間のゲートウェイとして機能します。常にオンラインで、常に学習し、どんなタスクにも対応できるパーソナル・チーフ・オブ・スタッフと考えてください。

Zeabur に OpenClaw をデプロイ

ワンクリックテンプレートを開いて Deploy をクリック：

👉 https://zeabur.com/templates/VTZ4FX

3つのフィールドがあるデプロイフォームが表示されます：

サーバータイプとして Dedicated Server を選択し、OpenClaw を宛先に選んで Confirm をクリック。

デプロイには約60〜90秒かかります。ステータスが緑色になったら、ブラウザでドメインURLを開き、Zeabur の Instructions タブに表示されている OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN でログインします。

OpenClaw コマンドリファレンス

アシスタントが起動したら、基本的なコマンドは以下の通りです：

Telegram Bot 連携

アシスタントには通信チャンネルが必要です。Telegram は任意のデバイスで動作する信頼性の高いリアルタイムメッセージングプラットフォームを提供します。

Telegram Bot を作成

Telegram Bot は公式 @BotFather サービス経由で作成します：

1. Telegram を開いて @BotFather にメッセージを送信
2. /newbot を送信
3. 表示名を選択（例：Agent Forge Bot）
4. bot で終わるユーザー名を選択（例：agentforge_hackathon_bot）
5. BotFather から提供されるトークンをコピー（123456789:ABCdef... のような形式）

Bot を OpenClaw に接続

Bot トークンを Zeabur 環境変数に追加：

Zeabur で OpenClaw サービス → Variable タブ → 追加：

TELEGRAM_BOT_TOKEN=123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrsTUVwxyz

サービスを再起動。その後 OpenClaw ダッシュボード → Channels パネル → Connect Telegram Bot をクリック。

Bot はメッセージの受信と応答の準備ができました。

Agnes AI とモデルエコシステム

OpenClaw には Zeabur AI Hub 経由でアクセス可能な複数の AI モデルがプリ設定されています：

ZenMux 経由で Agnes AI

1. zenmux.ai でサインアップして API キーを作成
2. Zeabur → Variable タブで追加：

ZENMUX_API_KEY=your_zenmux_api_key_here

1. Zeabur の File Management タブを開き、/home/node/.openclaw/openclaw.json を編集。以下の完全な設定で内容を置き換え：

{
  "models": {
    "providers": {
      "zenmux": {
        "baseUrl": "https://zenmux.ai/api/v1",
        "apiKey": "${ZENMUX_API_KEY}",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "sapiens-ai/agnes-1.5-pro",
            "name": "Agnes 1.5 Pro (ZenMux)",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "cost": {
              "input": 1.0,
              "output": 4.0,
              "cacheRead": 0.1,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 128000,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      },
      "nosana": {
        "baseUrl": "{BASE_URL}",
        "apiKey": "${NOSANA_API_KEY}",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "{NOSANA_MODEL_ID}",
            "name": "GLM-4.7 Flash Q4_K_M (Nosana)",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 128000,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "zenmux/sapiens-ai/agnes-1.5-pro",
        "fallbacks": ["nosana/{NOSANA_MODEL_ID}"]
      },
      "models": {
        "zenmux/sapiens-ai/agnes-1.5-pro": {}
      }
    }
  },
  "commands": {
    "native": "auto",
    "nativeSkills": "auto",
    "restart": true,
    "ownerDisplay": "raw"
  },
  "channels": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "dmPolicy": "pairing",
      "botToken": "${TELEGRAM_BOT_TOKEN}",
      "groups": {
        "*": {
          "requireMention": true
        }
      },
      "groupPolicy": "allowlist",
      "streaming": "partial"
    }
  },
  "gateway": {
    "controlUi": {
      "dangerouslyAllowHostHeaderOriginFallback": true,
      "allowInsecureAuth": true,
      "dangerouslyDisableDeviceAuth": true
    },
    "auth": {
      "mode": "token"
    },
    "trustedProxies": ["10.0.0.0/8", "172.16.0.0/12"]
  },
  "meta": {
    "lastTouchedVersion": "2026.3.13",
    "lastTouchedAt": "2026-03-22T06:27:58.962Z"
  }
}

サービスを再起動。Agnes 1.5 Pro がモデルリストに表示されます — Telegram で /model コマンドで切り替え可能です。

Nosana — 分散型 GPU コンピュート

OpenClaw は同じ OpenAI 互換ゲートウェイパターンを使用して Nosana の推論エンドポイントに接続できます。Nosana をモデルプロバイダーとして使用するには：

1. nosana.io でアカウントを作成し、API キーを生成
2. Zeabur → Variable タブで Nosana 認証情報を追加
3. 適切な baseUrl とモデル ID を指定して Nosana をプロバイダーとして含むよう openclaw.json を更新

これにより、Zeabur AI Hub や ZenMux に加えてモデル推論のもう一つの選択肢が得られ、ニーズに最適なインフラを選択できます。

Bright Data — ウェブ検索＆スクレイピング

Bright Data の認証情報を取得

1. brightdata.com にログインして Web Access → SERP API に移動
2. 新しいゾーンを作成（またはデフォルトを使用）して Zone name をコピー
3. Account Settings → API Tokens に移動して API key をコピー

Bright Data スキルをインストール

Telegram Bot に自然言語で Bright Data スキルのインストールをメッセージ：

> 「Install the Bright Data skill for web search.」

OpenClaw が自動的に ClawHub からスキルを取得してインストールします。

Bright Data を設定

Zeabur → Variable タブで追加：

BRIGHTDATA_API_KEY=your_bright_data_api_key
BRIGHTDATA_SERP_ZONE=your_zone_name

Telegram Bot にメッセージしてゲートウェイを再起動：

> /restart

Bright Data を使用

設定完了後、Bot にウェブ検索を依頼：

> 「シンガポールの最新AIハッカソンニュースを検索して、上位3件を要約してください。」

エージェントは Bright Data の SERP API を使用して検索し、記事を要約します。

Mem9 — 永続メモリ

Mem9 スキルをインストール

Telegram Bot に自然言語で Mem9 スキルのインストールをメッセージ：

> 「Read https://mem9.ai/SKILL.md and follow the instructions to install and configure mem9 for OpenClaw」

OpenClaw が自動的にスキルの指示を取得し、セットアップをガイドします。

Mem9 を設定

インストール後、OpenClaw から MEM9 Space ID が提供されます。Zeabur → Variable タブに保存：

MEM9_SPACE_ID=your_mem9_space_id

スキルは自動的にメモリプラグインとして登録され、OpenClaw のデフォルト memory-core スロットを置き換えます。Telegram Bot に /restart を送信して有効化。

メモリの動作

Mem9 を設定すると、アシスタントは会話を跨いでコンテキストを記憶します。例えば：

> 「私のお気に入りのプログラミング言語は Python で、エージェント AI に興味があることを覚えておいて。」

その後、新しいセッションで質問：

> 「私について何を知っていますか？」

エージェントは Mem9 ストアからあなたの好みを思い出します。

TiDB Cloud Zero — データベース

データベースをプロビジョニング

Telegram Bot に自然言語で TiDB Cloud Zero のセットアップをメッセージ：

> 「Read https://zero.tidbcloud.com/SKILL.md and follow the instructions to create a database using TiDB Cloud Zero.」

OpenClaw がデータベースをプロビジョニングし、接続文字列を返します。

データベースを設定

エージェントの応答から connectionString をコピー。Zeabur → Variable タブで追加：

TIDB_CONNECTION_STRING=mysql://user:pass@gateway01.prod.aws.tidbcloud.com:4000/test

（実際の接続文字列に置き換えてください。）

Telegram Bot に /restart を送信して変更を適用。

データベースを使用

エージェントは SQL を使用してデータを保存・クエリできます。例えば：

> 「今日見たハッカソンプロジェクトを追跡するテーブルを作成して。プロジェクト名、チーム、簡単な説明のカラムを含めて。」

TiDB Zero データベースは30日間有効で、無料枠と $1 のハード上限が含まれています — ハッカソンデモには十分です。その後もデータベースを保持したい場合は、TiDB Cloud でクレームできます。

QoderWork — プロジェクト提出

発表の準備ができたら、QoderWork が提出デッキを自動で作成します。

提出を準備

1. スクリーンショット — 重要な瞬間をキャプチャ：Telegram での会話、設定済みモデルの OpenClaw ダッシュボード、Bright Data 検索結果、Mem9 メモリ呼び出し、構築したクリエイティブな機能
2. 短い要約 — エージェントの機能と使用したスポンサーツールを説明する3〜5文

スライドデッキを生成

> 「Agent Forge Hackathon のハッカソン提出プレゼンテーションを作成してください。要約はこちら：[要約を貼り付け]。スクリーンショットはこちら：[スクリーンショットを添付]。」

QoderWork は、プロジェクト概要、アーキテクチャ、スクリーンショット付きの機能デモ、スポンサー謝辞を含む、洗練された .pptx スライドデッキを生成します。

エージェントを構築

5つの統合がすべて稼働し、OpenClaw アシスタントはリアルタイムでウェブデータを検索・スクレイピングし（Bright Data）、セッション間でコンテキストを記憶し（Mem9）、構造化データを保存・クエリし（TiDB Cloud Zero）、地域最適化された LLM で推論し（Agnes AI via ZenMux）、Telegram で通信できます。

ユースケースアイデア

想像力を刺激するアイデアをいくつか：

• リサーチアシスタント — 「シンガポールのAIスタートアップトップ10を検索し、各社を要約して、後で確認できるようデータベースに保存して。」
• 会議準備Bot — 「明日Acme社のJohnと会議があることを覚えておいて。Acmeに関する最近のニュースを検索して、3つの話題を準備して。」
• 競合トラッカー — 「毎日[競合名]についてのニュースを検索し、データベースに要約を保存して。重大なことがあれば通知して。」
• 学習ジャーナル — 「機械学習について私が話すことをすべて覚えておいて。クイズを求めたら、学んだことをテストして。」
• イベントスカウト — 「アジアで開催予定のAIハッカソンを検索し、私の空いている日程でフィルターして、最良のものを保存して。」

ウェブ検索、永続メモリ、データベースの組み合わせにより、エージェントは単一の会話だけでなく、数日から数週間にわたるマルチステップワークフローを処理できます。

環境変数リファレンス

設定済みの環境変数のクイックリファレンス：

# Zeabur & OpenClaw
TELEGRAM_BOT_TOKEN=...

# Agnes AI (via ZenMux)
ZENMUX_API_KEY=...

# Nosana
NOSANA_API_KEY=...

# Bright Data
BRIGHTDATA_API_KEY=...
BRIGHTDATA_SERP_ZONE=...

# Mem9
MEM9_SPACE_ID=...

# TiDB Cloud Zero
TIDB_CONNECTION_STRING=...

トラブルシューティング

• OpenClaw が Zeabur で起動しない — Dedicated Server（Shared ではなく）を選択したことを確認。OpenClaw には最低 2 vCPU と 4 GB RAM が必要です。

• Telegram Bot が応答しない — Variable タブの TELEGRAM_BOT_TOKEN を再確認。追加または変更後、サービスを再起動。その後ダッシュボードで「Connect Telegram Bot」をクリック。

• Bright Data スキルが動作しない — BRIGHTDATA_API_KEY と BRIGHTDATA_SERP_ZONE の両方が設定されていることを確認。追加後、Telegram Bot に /restart を送信。

• Agnes AI モデルが表示されない — openclaw.json ファイルが有効な JSON 構文で正しく保存されていることを確認。設定を検証してサービスを再起動。

• Mem9 がセッション間で記憶しない — MEM9_SPACE_ID が正しく設定されていることを確認。mem9 スキルが自然言語で正常にインストールされ、Bot に /restart を送信したことを確認。

• TiDB Cloud Zero 接続に失敗 — 接続文字列の形式が正しいことを確認（mysql://user:pass@host:4000/dbname）。Zero インスタンスは30日で期限切れになります — 期限が切れた場合はエージェントに新しいインスタンスのプロビジョニングを依頼。

クイックリンク

まとめ

本番環境対応の AI アシスタントを構築しました：

• ウェブ検索 — Bright Data の SERP API でリアルタイム検索
• すべてを記憶 — Mem9 の永続メモリでセッション間も保持
• データを保存・クエリ — TiDB Cloud Zero の MySQL 互換データベース
• インテリジェントに推論 — Agnes AI やその他の強力なモデル
• どこでもチャット — Telegram 経由

これは単なるデモではありません — これは基盤です。リサーチアシスタント、パーソナル・チーフ・オブ・スタッフ、あるいはまったく新しいものを構築するにしても、OpenClaw は実際に仕事をこなすエージェントを作るためのビルディングブロックを提供します。

あなたが何を構築するか、楽しみにしています。Happy hacking!