从0到1用OpenClaw搭建自动化舆情监控系统本文详细记录了如何利用OpenClaw AI Agent框架从零搭建一套完整的舆情监控系统实现对小红书、抖音等多平台的自动化监控、分析和报告生成。背景在数字化时代舆情监控对于商业街区、品牌企业、政府机构都至关重要。传统的舆情监控需要专人每天浏览各大平台、筛选信息、整理报告不仅耗时耗力还容易遗漏重要信息。OpenClaw作为一款开源的AI Agent框架为我们提供了一个全新的解决方案让AI Agent自动完成这些重复性工作。本文将分享我使用OpenClaw搭建舆情监控系统的完整实践过程。系统架构整体架构分为三个核心模块数据采集、分析处理、报告发送。技术选型AI Agent框架OpenClaw开源、本地优先、支持多渠道爬虫引擎Playwright支持动态页面、反检测能力强分析模型GLM-4中文理解能力强、成本可控消息推送飞书群 SMTP邮件定时调度OpenClaw Cron核心实现1. 数据采集模块使用Playwright进行浏览器自动化实现对小红书、抖音等平台的数据抓取。2. 分析处理模块设计了一套四级舆情分类体系HIGH敏感舆情、MEDIUM热点内容、LOW商业活动、NORMAL普通内容。3. 报告发送模块通过飞书群推送和HTML邮件报告两种方式及时推送分析结果。实战效果经过两个月的实际运行系统表现稳定日均采集100-200条敏感舆情识别率95%误报率小于5%。总结通过OpenClaw搭建舆情监控系统实现了自动化、智能化、实时性、低成本的目标。OpenClaw让AI能够真正干活完成端到端的工作流程。