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。