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DeskClaw 开源人机协同平台本地部署与使用指南

介绍如何在 Windows 本地通过 Docker Desktop 和 Docker Compose 快速部署开源项目 DeskClaw。内容涵盖环境准备、代码克隆、服务启动、初始账号获取及浏览器访问配置。随后演示如何创建赛博工作区、添加 AI 同事、配置大模型 API 以及派发自动化任务。旨在帮助用户搭建个人化的人机协同办公环境,实现行业情报自动整理等场景。

禅心发布于 2026/4/6更新于 2026/5/2127 浏览
DeskClaw 开源人机协同平台本地部署与使用指南

DeskClaw 开源人机协同平台本地部署与使用指南

概述

DeskClaw(NoDeskAI/nodeskclaw)是一个开源的人机共管运营平台:人在上面定策略、派任务,AI 同事在后台不停干活,所有协作都在一个可视化的'Cyber Workspace'里完成。本文会带你用 Docker Compose 在单机上把完整平台跑起来,并演示一个真实场景。

一、整体部署与使用流程

从准备服务器到 AI 同事真正干活的完整链路如下:

  1. 环境准备(Docker Desktop)
  2. 代码获取(Git Clone 或 ZIP)
  3. 服务启动(Docker Compose)
  4. 账号获取与登录
  5. 工作区配置与任务派发

二、项目背景:DeskClaw 解决什么问题?

官方定位:The open-source platform where humans and AI run businesses together — from strategy to execution.

核心概念:

  • Cyber Workspace(赛博工作区):人和 AI 共享的运营看板,是业务实际发生的地方。
  • Gene System(基因系统):AI 同事的技能包,可按需加载、组合。
  • Elastic Scale(弹性扩缩容):支持在 Kubernetes 或本地 Docker 一键部署/扩容 AI 运行实例。

简单说:你定'做什么',AI 同事负责'怎么做',DeskClaw 把两者捏合成一个真正的团队。

三、环境准备:Docker Desktop

在 Windows 上运行 DeskClaw,最核心的工具就是 Docker Desktop。它会在你的 Windows 上通过 WSL2 虚拟化出一个轻量级的 Linux 内核,用来跑容器。

步骤 1:安装 Docker Desktop
  1. 下载安装包:访问 Docker 官网下载页面,点击'Download for Windows'下载安装程序。
  2. 安装与配置:双击运行安装程序,确保勾选'Use WSL 2 instead of Hyper-V'(推荐,性能更好)。安装完成后,重启电脑。
  3. 启动与验证:重启后,启动'Docker Desktop'应用。左下角状态栏显示'Engine running'绿色图标,即表示 Docker 引擎已就绪。
步骤 2:准备代码目录与项目文件

你可以选择两种方式获取代码:

方式一:Git Clone(推荐)

  • 下载并安装 Git for Windows。
  • 在电脑上新建一个文件夹,例如 D:\DeskClaw。
  • 在该文件夹内右键点击空白处,选择'Open Git Bash here'或'在终端中打开'。
  • 输入以下命令克隆项目:
git clone https://github.com/NoDeskAI/nodeskclaw.git

方式二:直接下载 ZIP

  • 访问项目 GitHub 主页。
  • 点击绿色的'Code'按钮,选择'Download ZIP'。
  • 解压到指定目录,例如 D:\DeskClaw\nodeskclaw。

完成后,请确保你的终端当前目录位于 nodeskclaw 文件夹内。

四、一键启动:Docker Compose 部署

步骤 1:启动服务

打开 PowerShell(推荐)或 CMD,切换到项目目录:

cd nodeskclaw

执行一键启动命令:

docker compose up -d

这一步会自动拉取所需镜像(如 PostgreSQL、Backend、Portal 等)并启动容器。首次运行可能需要几分钟下载镜像。

步骤 2:获取初始账号密码

服务启动后,查看日志获取管理员账号:

docker compose logs nodeskclaw-backend --tail 100

在输出日志中找到类似以下内容:

======================================== Initial admin account Account: admin Password: <随机字符串> Please change your password after login ========================================

请务必记下这个密码。

步骤 3:浏览器访问平台

打开你喜欢的浏览器,访问:

http://localhost

如果 80 端口被占用,你可以修改 docker-compose.yml 文件,将 Portal 的端口映射改为其他端口,例如 8080:80,然后访问 http://localhost:8080。

使用步骤 2 中获取的 admin 账号和密码登录,登录后系统会强制要求修改密码。

五、安装完成后的基本操作

接下来的步骤是'装修办公室'和'招聘员工':

  1. 创建 Cyber Workspace(工作区):这是你和 AI 团队共享的业务看板。
  2. 添加集群。
  3. 添加 AI 同事:相当于招聘员工。
  4. 配置 LLM(大模型):让 AI 拥有'大脑'。

选择你的模型服务商,填入 API Key,保存配置。等待片刻,即可看到第一个员工部署成功。

六、实战示例:让 AI 同事每天帮你整理行业情报

场景设定

假设你是一名市场分析师,每天早上需要浏览若干行业媒体网站,汇总相关最新动态,生成一份简报。在 DeskClaw 里,我们可以创建一个'情报收集 AI 同事',让它每天早上自动干活。

步骤 1:创建 Cyber Workspace
  1. 登录 Portal 后,进入'工作区 / Cyber Workspace'模块。
  2. 点击'新建工作区',例如名称:AI 行业情报站,说明:每天自动收集 AI 行业动态,生成简报。
  3. 保存后,你会看到一个'空白'的 Workspace,其中有共享黑板、任务看板、AI 同事列表。
步骤 2:添加 AI 同事

在 Workspace 中点击'添加 AI 同事 / New AI Partner'。保存后,这个 AI 同事会出现在 Workspace 的拓扑图中,与你形成'协作关系'。

步骤 3:为 AI 同事安装 Gene(技能包)

Gene 是 AI 同事的'能力基因',例如:'网页抓取'、'文本摘要'、'JSON 结构化输出'。

在 Portal 的 Gene 市场中,搜索适合新闻抓取与摘要的 Gene,点击'安装到工作区',并在 AI 同事的设置中将其绑定。

步骤 4:配置大模型(关键!)

AI 同事需要大模型才能思考和总结。在'设置'->'模型配置'中:

  1. 选择你的模型服务商。
  2. 填入你的 API Key。
  3. 保存配置。
步骤 5:派发第一个任务
  1. 在工作区的黑板或任务栏,点击'新建任务'。
  2. 填写任务描述: '访问目标网站 URL,搜集与 AI 相关的最新文章,生成一份包含标题、摘要、链接的 Markdown 简报,并保存到黑板。'

七、注意事项

  1. 性能考量:虽然 DeskClaw 可以在本地流畅运行,但如果任务非常繁重,可能会占用较多内存和 CPU。建议电脑至少有 16GB 内存。
  2. 数据安全:所有数据都保存在本地 Docker 容器挂载的卷中。如果卸载 Docker Desktop 或删除容器,数据可能会丢失。务必定期备份重要数据。
  3. 网络代理:如果你的网络环境访问 Docker Hub 或 GitHub 较慢,可以在 Docker Desktop 的设置中配置代理加速。

小结

今天,我们在 Windows 本地搭建起了一个真正的'人机协同工作平台'。这不是一个简单的 Demo,而是一个可以随着你的需求不断进化、迭代的操作系统。你不需要成为技术大牛,也不需要昂贵的服务器,只需一台普通的 Windows 电脑,就能拥有一个永不疲倦、持续进化的 AI 团队。下一步,试着把你的日常重复性工作,拆解成任务,交给你的 AI 同事吧。

目录

  1. DeskClaw 开源人机协同平台本地部署与使用指南
  2. 一、整体部署与使用流程
  3. 二、项目背景:DeskClaw 解决什么问题?
  4. 三、环境准备:Docker Desktop
  5. 步骤 1:安装 Docker Desktop
  6. 步骤 2:准备代码目录与项目文件
  7. 四、一键启动:Docker Compose 部署
  8. 步骤 1:启动服务
  9. 步骤 2:获取初始账号密码
  10. 步骤 3:浏览器访问平台
  11. 五、安装完成后的基本操作
  12. 六、实战示例:让 AI 同事每天帮你整理行业情报
  13. 场景设定
  14. 步骤 1:创建 Cyber Workspace
  15. 步骤 2:添加 AI 同事
  16. 步骤 3:为 AI 同事安装 Gene(技能包)
  17. 步骤 4:配置大模型(关键!)
  18. 步骤 5:派发第一个任务
  19. 七、注意事项
  20. 小结
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