OpenClaw 结合 Qwen3.5 实现本地 AI 助手部署指南

前言

2026 年开年，AI 圈被一只'小龙虾'搅得天翻地覆。这只'小龙虾'最初叫 Clawdbot，是个开源的个人 AI 助手项目。创始人 Peter Steinberger 可能没想到，自己业余搞的小工具会在几天内冲到 GitHub 热榜第一，Star 数疯狂飙升到 7 万以上。更没想到的是，Anthropic 的一纸律师函直接砸了过来——理由是'Clawd'和'Claude'读音太像，涉嫌商标侵权。

于是，短短 72 小时内，项目经历了 Clawdbot → Moltbot → OpenClaw 的两次改名风波。Peter 在 X 上自嘲：'Same lobster soul, new shell'（同样的龙虾灵魂，换了一身新壳）。这戏剧性的一幕，反而让 OpenClaw 的热度更加失控，Star 数很快突破 10 万大关。

为什么一只'小龙虾'能让全球开发者如此疯狂？答案很简单：它代表了 AI 从'聊天工具'向'数字员工'的质变。而今天，当我们把 OpenClaw 与阿里刚开源的 Qwen3.5 系列模型结合，这种质变正在产生核聚变般的能量。

OpenClaw 到底是什么？你的 24 小时私人助理

想象一下，你有个私人助理，不用发工资，24 小时待命，能直接操作你的电脑，还能通过微信、飞书、Telegram 随时响应你的指令。这就是 OpenClaw 的核心价值。

它不是一个简单的聊天机器人，而是一个 AI Agent 网关。你可以把它理解成一座桥梁，连接着大语言模型和你的数字生活：

多平台无缝接入：不需要下载新 APP，直接在常用的聊天软件里 @它就行。支持 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、飞书、钉钉等 10 余种平台。想象一下，你在地铁上用手机发条消息，家里的电脑就开始自动整理桌面文件、生成报表、甚至修复代码 Bug。
持久化记忆：传统的 ChatGPT 对话一关闭就失忆，OpenClaw 却能记住你的习惯、偏好和工作流程。它会在本地存储记忆，越用越懂你。
主动执行能力：不只是被动问答，它能根据日历事件主动提醒你，定时生成早报，甚至监控服务器状态并在异常时发送警报。这就像《钢铁侠》里的贾维斯，真正做到了'自动运行'。
技能系统（Skills）：通过安装不同的 Skill，你可以给 AI 添加各种超能力——查天气、发邮件、操作浏览器、读写本地文件、控制智能家居。社区已经贡献了 500+ 个 Skill，从自动化的 PR 代码审查到加密货币监控应有尽有。

Qwen3.5：阿里开源的'性能怪兽'

如果说 OpenClaw 是骨架，那 Qwen3.5 就是它的大脑。2026 年 2 月，阿里通义千问团队发布的 Qwen3.5 系列，堪称开源模型界的'降维打击'。

混合架构带来的性能跃升：Qwen3.5-397B-A17B 采用混合专家（MoE）架构，总参数量 3970 亿，但每次推理只激活 170 亿参数。这就像是一个拥有 3970 名专家的公司，遇到问题只派最合适的 170 人处理，既聪明又省电。
小模型逆袭大模型：更令人震撼的是 Qwen3.5-35B-A3B，仅有 35 亿激活参数，性能却全面超越了 7 个月前发布的 2350 亿参数旗舰模型 Qwen3-235B-A22B。这证明了模型的智能不在于参数堆砌，而在于架构精巧。
原生多模态：不同于传统文本模型，Qwen3.5 在视觉和文本混合 Token 上预训练，天生就懂看图说话、视频理解。你可以扔给它一张截图，让它直接提取文字、分析图表、甚至根据 UI 设计图生成前端代码。
消费级显卡可部署：Qwen3.5-27B 作为 Dense 模型（非 MoE），能在单张 GPU 上流畅运行。这意味着你不需要价值十几万的 A100 集群，几千块的 RTX 4090 就能在家部署一个顶级 AI 大脑。

王炸组合：当 OpenClaw 遇上 Qwen3.5

把 OpenClaw 和 Qwen3.5 结合在一起，会发生什么样的化学反应？答案是：一个完全自主可控、数据隐私绝对安全、且智商超群的本地 AI 助手。

场景一：零代码自动化办公

早上 9 点，你刚到公司，OpenClaw 已经在飞书上给你发了今日待办：'检测到昨晚客户发来的邮件，已自动分类；GitHub 上有 3 个 PR 需要你 Review，我已初步筛选出 1 个可能存在内存泄漏问题；今日会议已整理进日历。'

这一切的背后，是 Qwen3.5-122B-A10B 在理解邮件内容、分析代码差异、识别会议意图，而 OpenClaw 负责调用邮件客户端、GitHub API、日历接口完成实际操作。

场景二：私有化知识库问答

把公司内部的 10 万份文档喂给 OpenClaw，它利用 Qwen3.5 的长上下文能力（支持 100 万 Token），能在几秒内从海量文档中找到答案，并生成带引用来源的报告。所有数据都跑在本地服务器，绝不会上传到第三方云端，彻底解决隐私焦虑。

场景三：7×24 小时智能运维

配置好监控 Skill 后，OpenClaw 会每隔 5 分钟检查服务器状态。一旦检测到异常日志，立即调用 Qwen3.5 分析错误原因，尝试自动修复，并在修复失败时通过 Telegram 通知值班工程师。整个过程无需人工干预，真正实现了'自愈式运维'。

手把手部署：从零搭建你的 AI 助手

说千道万不如动手一干。下面这套方案基于 Windows + WSL2 环境，完全使用开源工具，让你在一小时内跑通 OpenClaw + Qwen3.5。

第一步：准备 Qwen3.5 模型

最经济的选择是部署 Qwen3.5-35B-A3B，它在消费级显卡上就能跑得飞起。我们使用 vLLM 框架部署，这是目前吞吐量最高的推理方案。

创建 Python 环境：

conda create -n openclaw python=3.12-y conda activate openclaw

安装 vLLM（支持 Qwen3.5 的最新版本）：

pip install vllm --pre --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly

从魔搭社区下载模型（国内速度更快）：

pip install modelscope modelscope download Qwen/Qwen3.5-35B-A3B --local_dir ./qwen35

创建配置文件 config.yaml：

model: ./qwen35
served_model_name: qwen3.5-local
host: 0.0.0.0
port:8000
tensor-parallel-size:1
gpu-memory-utilization:0.9
max-model-len:32768
enable-auto-tool-choice:true
tool-call-parser: qwen

启动服务：

vllm serve --config config.yaml

看到 Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 就说明模型已就绪。

第二步：安装 OpenClaw

OpenClaw 基于 Node.js 开发，需要先安装 Node.js 22+。

安装 OpenClaw CLI：

npm install -g openclaw@latest

初始化配置（会引导你设置模型连接）：

openclaw onboard --install-daemon

在配置环节，选择"Custom OpenAI-compatible API"，填入：

Base URL: http://localhost:8000/v1
API Key: sk-dummy（本地部署无需真实 Key）
Model: qwen3.5-local

第三步：接入常用通讯工具

以飞书为例，社区已经贡献了现成的插件：

安装飞书插件：

openclaw plugins install @m1heng-clawd/feishu

在飞书开放平台创建自建应用，获取 App ID 和 App Secret，然后配置到 OpenClaw 中。搞定后，你就能在飞书里 @机器人发送指令，它会在你的电脑上执行并返回结果。

第四步：安装实用 Skills

# 安装文件管理 Skill
clawhub install filesystem
# 安装浏览器自动化 Skill
clawhub install browser
# 安装代码审查 Skill（适合开发者）
clawhub install code-review

避坑指南：安全防护与成本控制

虽然 OpenClaw + Qwen3.5 组合很强大，但有几个坑必须避开。

权限控制是第一要务：OpenClaw 默认需要较高的系统权限才能操作文件和浏览器。建议在 Docker 容器中运行，或者至少使用非特权用户启动，避免它'手滑'删掉重要文件。Palo Alto Networks 的安全研究指出，这类 Agent 系统如果配置不当，确实存在被恶意利用的风险。
API 费用管理：如果你选择调用云端 Qwen3.5 API 而非本地部署，注意 Agent 会在后台进行大量工具调用，Token 消耗速度远超普通聊天。建议设置预算上限，或优先使用阿里云百炼的 Qwen3.5-Flash 版本，每百万 Token 输入仅需 0.2 元。
模型选择的权衡：Qwen3.5-397B-A17B 虽然最强，但需要多卡并行才能跑得动。个人用户建议用 Qwen3.5-35B-A3B，智商在线且单卡可跑；如果只有消费级显卡（如 RTX 4070），选择 Qwen3.5-27B Dense 版本更合适。
谨防假冒项目：由于 OpenClaw 多次改名（Clawdbot→Moltbot→OpenClaw），GitHub 上出现了大量抢注的假冒仓库，甚至有用旧名字发行加密货币的骗局。务必认准官方仓库 github.com/openclaw/openclaw，任何宣称发行代币的行为都是诈骗。

写在最后：AI 民主化的里程碑

OpenClaw 的爆火和 Qwen3.5 的开源，标志着 AI 正在从'巨头垄断'走向'全民普及'。过去，你要用 Claude Opus 或 GPT-4，必须按月交订阅费，数据还要上传到别人的服务器；今天，你可以用零代码成本，在自家电脑上部署一个智商不输顶级商业模型的 AI 助手，而且数据完全私有。

Peter Steinberger 在收到 Anthropic 律师函时一定很无奈，但开源社区的力量让这只'小龙虾'越变越强。这种趋势不可阻挡。当谷歌、Anthropic 等巨头试图用封闭生态守住护城河时，OpenClaw 和 Qwen3.5 代表的开源力量正在从底层瓦解围墙。正如 Peter 所说：'同样的龙虾灵魂，换一身新壳继续战斗。'

2026 年，或许将成为个人 AI 助手的元年。而你，完全可以成为这场变革的早期玩家——不需要昂贵的硬件，不需要深厚的 AI 背景，只需要一台电脑、一颗好奇心，和这篇文章的指引。

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OpenClaw 结合 Qwen3.5 实现本地 AI 助手部署指南