介绍如何在 Windows 环境下本地部署 Ollama 大模型与 OpenClaw 智能中枢，构建可扩展的本地 AI 工作流。系统完全本地化运行，无需依赖云端 API，适用于代码开发、数据分析、文本生成与多媒体处理等场景。 一、系统架构与适用场景 **本地推理引擎**：Ollama + DeepSeek 模型，负责任务理解与内容生成。 **智能调度中枢**：OpenClaw（原 OpenCl…
本文介绍如何在 Windows 环境下本地部署 Ollama 大模型与 OpenClaw 智能中枢，构建可扩展的本地 AI 工作流。系统完全本地化运行，无需依赖云端 API，适用于代码开发、数据分析、文本生成与多媒体处理等场景。
部署前请确认设备配置，这将直接影响模型推理速度。
| 配置项 | 最低要求 | 推荐配置 | 检查方法 |
|---|---|---|---|
| 操作系统 | Windows 10 64位 | Windows 11 | 右键'此电脑' -> '属性' |
| 内存 | 16 GB | 32 GB | 任务管理器 -> '性能' |
| 硬盘 | 20 GB 可用空间 | 50 GB 以上（推荐 SSD） | 打开'此电脑'查看 |
| 显卡 (GPU) | 非必需 | NVIDIA RTX 2060 及以上 | 任务管理器 -> '性能' -> 'GPU' |
提示：若无独立显卡，仅使用 CPU 亦可运行，响应速度会相应降低，但不影响基础功能测试与学习。
Ollama 是一款轻量级的大模型管理工具，支持一键下载与运行开源模型。此处以 deepseek-r1:7b 为例。
打开命令提示符（Win + R 输入 cmd 回车），执行以下命令：
ollama run deepseek-r1:7b
首次执行将自动下载模型文件（耗时取决于网络带宽）。下载完成后会自动进入交互界面，出现 >>> 提示符即可输入内容测试。输入 /bye 可退出对话。
OpenClaw 作为任务调度层，负责连接大模型与本地工具链。
Automatically install the necessary tools（自动安装编译工具链），随后按提示完成安装。重新打开命令提示符，分别执行以下命令，若输出版本号则表示安装成功：
node -v
npm -v
全局安装 OpenClaw：
npm install -g openclaw@latest
执行初始化引导命令：
openclaw onboard --install-daemon
引导过程中按提示配置：
deepseek-r1:7bC:\Users\<用户名>\.openclaw）Yes，确保服务后台常驻检查网关运行状态：
openclaw gateway status
若显示 running 即表示服务正常。可通过浏览器访问 http://127.0.0.1:18789/ 打开管理后台。首次登录需查看配置文件 C:\Users\<用户名>\.openclaw\openclaw.json 中的 Token。
Skill 是 OpenClaw 的功能插件。以下演示如何安装并启用四类常用技能。
cd %USERPROFILE%\.openclaw\workspace
依次执行以下命令（每个技能包独立安装）：
# 1. 开发辅助 (skill-developer)
git clone https://github.com/openclaw/skill-developer.git
cd skill-developer && npm install && cd ..
# 2. 数据分析 (skill-data-analysis)
git clone https://github.com/openclaw/skill-data-analysis.git
cd skill-data-analysis && npm install && cd ..
# 3. 文本创作 (skill-writer)
git clone https://github.com/openclaw/skill-writer.git
cd skill-writer && npm install && cd ..
# 4. 视频处理辅助 (skill-video-helper)
git clone https://github.com/openclaw/skill-video-helper.git
cd skill-video-helper && npm install && cd ..
使用文本编辑器打开配置文件 C:\Users\<用户名>\.openclaw\openclaw.json，找到 "skills" 字段，按如下格式添加路径（注意替换实际用户名，路径分隔符建议使用正斜杠 /）：
"skills": {
"developer": { "path": "C:/Users/<用户名>/.openclaw/workspace/skill-developer", "enabled": true },
"data-analysis": { "path": "C:/Users/<用户名>/.openclaw/workspace/skill-data-analysis", "enabled": true },
"writer": { "path": "C:/Users/<用户名>/.openclaw/workspace/skill-writer", "enabled": true },
"video-helper": { "path": "C:/Users/<用户名>/.openclaw/workspace/skill-video-helper", "enabled": true }
}
保存文件后，重启网关使配置生效：
openclaw gateway restart
配置完成后，可通过 OpenClaw Web 界面或命令行与 AI 交互，调用对应技能执行任务。
developer 技能生成带 GUI 的 Python 计算器脚本，并自动保存至指定目录。data-analysis 技能读取 Excel/CSV 文件，执行数据清洗、统计分析与可视化图表生成。writer 技能根据指定主题与大纲生成结构化长文本，并导出为文档格式。video-helper 技能根据口播文本生成带时间戳的 SRT 字幕文件，便于后期剪辑导入。Q1：运行卡顿或内存不足如何处理？
可切换至参数量更小的模型，例如 deepseek-r1:1.5b（约需 4GB 内存）。切换命令：ollama run deepseek-r1:1.5b。同时建议关闭其他高内存占用程序。
Q2：安装或克隆仓库失败？
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
Q3：如何保持服务长期运行？ 保持主机开机即可。若需 7×24 小时运行，建议使用闲置 PC 或部署至云服务器（如 Windows Server 实例）。
Q4：如何扩展更多功能？ 可访问 OpenClaw 官方仓库或社区获取第三方 Skill 包，具备开发能力的用户亦可参考官方文档自行编写插件。
通过 Ollama 提供底层推理能力，结合 OpenClaw 进行任务调度与 Skill 插件扩展，即可在 Windows 本地构建一套完整、私有且可扩展的 AI 自动化工作流。该方案无需依赖外部 API，数据全程本地处理，适合各类本地化 AI 应用探索与开发。
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