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OpenClaw+GLM-4.7-Flash：打造个人智能邮件助手

news 2026/5/28 21:48:48

OpenClaw+GLM-4.7-Flash：打造个人智能邮件助手

1. 为什么需要智能邮件助手

每天打开邮箱，看到堆积如山的未读邮件总是让人头疼。作为一个经常需要处理大量邮件的技术博主，我曾经花费大量时间在邮件分类、回复和重要信息提取上。直到我尝试将OpenClaw与GLM-4.7-Flash结合，才真正解决了这个痛点。

传统邮件客户端虽然提供了一些过滤规则，但面对复杂多变的邮件内容往往力不从心。而基于大模型的智能助手不仅能理解邮件语义，还能根据上下文做出智能决策。OpenClaw作为本地化AI智能体框架，完美解决了隐私顾虑，让我的邮件数据始终留在本地。

2. 环境准备与基础配置

2.1 安装OpenClaw

在Mac上安装OpenClaw非常简单，我使用的是官方推荐的一键安装脚本：

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash openclaw onboard --install-daemon

安装完成后，通过openclaw --version验证安装是否成功。我建议选择Advanced模式进行配置，这样可以更灵活地自定义模型参数。

2.2 部署GLM-4.7-Flash模型

GLM-4.7-Flash是一个轻量但性能出色的中文模型，特别适合邮件处理这类任务。通过ollama部署非常简单：

ollama pull glm-4.7-flash ollama run glm-4.7-flash

模型运行后，记下服务地址（通常是http://localhost:11434），这将在OpenClaw配置中使用。

3. 邮件助手核心功能实现

3.1 配置模型连接

修改OpenClaw的配置文件~/.openclaw/openclaw.json，添加GLM-4.7-Flash作为模型提供方：

{ "models": { "providers": { "glm-flash": { "baseUrl": "http://localhost:11434", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "glm-4.7-flash", "name": "GLM-4.7-Flash", "contextWindow": 8192 } ] } } } }

配置完成后，重启OpenClaw网关服务使更改生效：

openclaw gateway restart

3.2 邮件分类功能实现

我开发了一个简单的Python脚本，利用OpenClaw的API实现邮件智能分类。核心代码如下：

import requests import json def classify_email(content): prompt = f""" 请将以下邮件分类为：重要、普通、订阅、垃圾\n 邮件内容：{content}\n 只需返回分类结果，不要解释。 """ response = requests.post( "http://localhost:18789/v1/completions", json={ "model": "glm-4.7-flash", "prompt": prompt, "max_tokens": 50 } ) return response.json()["choices"][0]["text"].strip()

这个脚本可以集成到邮件客户端中，实现自动分类和标签标记。在我的测试中，分类准确率达到了90%以上。

3.3 自动回复功能

对于常见咨询类邮件，我设置了自动回复模板。OpenClaw会先分析邮件内容，然后选择合适的模板进行回复：

def generate_reply(email_content): prompt = f""" 根据以下邮件内容生成专业回复： {email_content} 回复要求： 1. 语气专业但友好 2. 不超过100字 3. 包含关键信息点 """ response = requests.post( "http://localhost:18789/v1/completions", json={ "model": "glm-4.7-flash", "prompt": prompt, "temperature": 0.7, "max_tokens": 200 } ) return response.json()["choices"][0]["text"]

3.4 重要信息提取

对于会议通知、任务分配等重要邮件，我开发了信息提取功能：

def extract_key_info(email_content): prompt = f""" 从以下邮件中提取关键信息： 1. 时间（如有） 2. 地点（如有） 3. 行动项（如有） 4. 截止日期（如有） 邮件内容：{email_content} 以JSON格式返回结果。 """ response = requests.post( "http://localhost:18789/v1/completions", json={ "model": "glm-4.7-flash", "prompt": prompt, "max_tokens": 300 } ) try: return json.loads(response.json()["choices"][0]["text"]) except: return {"error": "信息提取失败"}