从0到1：用OpenClaw搭建自动化舆情监控系统

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。