OpenClaw本地部署的最简步骤（含环境准备、安装命令、模型配置）

OpenClaw 本地部署的最简步骤（含环境准备、安装命令、模型配置），适配主流的 Windows/macOS/Linux 系统：

前置条件

电脑已安装 Python 3.10+（推荐 3.11，可通过 python --version 验证）

已安装 Git（可选，也可直接下载源码）

有可用的 AI 模型（本地 Ollama 或云端 API 密钥，比如 Claude/GPT）

一、安装 OpenClaw（核心步骤）

方式 1：Git 克隆（推荐）

打开终端 / 命令提示符，执行：

bash

运行

# 克隆源码到本地

git clone https://github.com/steipete/OpenClaw.git

# 进入项目目录

cd OpenClaw

# 安装依赖（建议用虚拟环境）

pip install -r requirements.txt

方式 2：手动下载（无 Git 时）

访问 OpenClaw 官网：https://openclaw.dev/ 或 GitHub：https://github.com/steipete/OpenClaw

下载源码压缩包并解压

进入解压后的目录，执行 pip install -r requirements.txt

二、配置模型（让 OpenClaw 能 “思考”）

OpenClaw 本身不包含模型，需绑定本地 / 云端模型，这里提供 2 种最简配置：

方案 1：本地模型（推荐，隐私优先）—— 用 Ollama

安装 Ollama：https://ollama.com/（一键安装，支持全平台）

终端拉取一个模型（比如 Qwen 7B，轻量且好用）：

bash

运行

ollama pull qwen:7b

进入 OpenClaw 目录，复制配置模板并修改：

bash

运行

# 复制示例配置（Windows 用 copy 替换 cp）

cp config.example.yaml config.yaml

编辑 config.yaml，找到 models 部分，修改为：

yaml

models:

  default:

    provider: ollama

    model: qwen:7b

    base_url: http://localhost:11434  # Ollama 默认地址

方案 2：云端模型（快速测试）—— 用 Claude/GPT

编辑 config.yaml，以 Claude 为例：

yaml

models:

  default:

    provider: anthropic

    model: claude-3-haiku-20240307

    api_key: 你的 Claude API 密钥  # 从 Anthropic 官网获取

（GPT 只需把 provider 改为 openai，model 改为 gpt-3.5-turbo，填入 OpenAI API 密钥）

三、启动 OpenClaw

确保 Ollama（本地模型）或网络（云端模型）已就绪

终端执行启动命令：

bash

运行

python -m claw

首次启动会自动生成必要文件，看到 Claw is running 即启动成功

四、绑定聊天工具（让 OpenClaw 能 “接收指令”）

以最易配置的 Telegram 为例：

打开 Telegram，搜索 @BotFather，发送 /newbot 创建机器人，记录生成的 TOKEN

编辑 config.yaml，添加 Telegram 配置：

yaml

integrations:

  telegram:

    enabled: true

    token: 你的 Telegram Bot Token

    allowed_users: ["你的 Telegram 用户名/ID"]  # 限制仅自己可用

重启 OpenClaw，给你的 Telegram 机器人发消息（比如 “帮我列出桌面文件”），即可触发任务

常见问题与解决

1.依赖安装失败：升级 pip pip install --upgrade pip，或换国内源 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.Ollama 连接失败：确认 Ollama 已启动（终端执行 ollama serve），且 base_url 正确

3.权限不足：Windows 用管理员终端，macOS/Linux 加 sudo（谨慎）

总结

1.OpenClaw 部署核心是安装依赖 + 配置模型 + 启动服务，模型优先选本地 Ollama 更隐私；

2.绑定 Telegram 是最快捷的交互方式，能直接用自然语言发指令；

3.启动成功后，可先测试简单指令（如文件操作）验证是否正常运行。

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