Mac安装OpenClaw-cn保姆级教程

OpenClaw 是一个个人PC上运行的AI助手,且可以通过其支持的聊天程序(WhatsApp、Telegram、飞书等)来唤醒AI助手,帮助个人解决问题

本次任务

由简单到复杂,先搭建一个本地化的openclaw聊天AI助手,结合云端Deepseek大模型,指挥它干活;

在这里插入图片描述


下次任务:深度使用和查阅资料,进一步发散对openclaw应用上的想象力

一.安装/升级Node

1.检查node版本

jack@leogogoogooo ~ % node-v v18.17.0 jack@leogogoogooo ~ % whichnode /usr/local/bin/node 

2.升级node版本到22【必须】

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh |bash
这会把 NVM 安装到 ~/.nvm,并自动修改你的 shell 配置文件(如 ~/.zshrc~/.bash_profile)。

关闭终端再打开;

执行命令: cat ~/.zshrc | grep nvm

出现下面的输出则代表正常:

exportNVM_DIR="$HOME/.nvm"[-s"$NVM_DIR/nvm.sh"]&&\. "$NVM_DIR/nvm.sh"

3.安装node 22版本

nvm install22

验证:

jack@leogogoogooo ~ % node-v v22.22.0 jack@leogogoogooo ~ % whichnode /Users/jack/.nvm/versions/node/v22.22.0/bin/node 

4.卸载旧版本

sudorm-rf /usr/local/bin/node sudorm-rf /usr/local/bin/npm sudorm-rf /usr/local/lib/node_modules sudorm-rf /usr/local/include/node sudorm-rf /usr/local/share/man/man1/node.1 

二、安装Pnpm

使用国内的镜像源,再进行npm安装

npm config set registry https://registry.npmmirror.com npminstall-gpnpm

pnpm也使用国内的镜像源

pnpm config set registry https://registry.npmmirror.com/ 

三、安装OpenClaw

1.克隆仓库

git clone https://gitee.com/OpenClaw-CN/openclaw-cn.git 

切换到最新分支,不知道最新版本则使用 git tag查看最新版本:

git tag v2026.2.2-cn git checkout v2026.2.2-cn 

2.编译open claw

# 安装依赖 (飞快 🚀)pnpminstall# 构建前端界面pnpm ui:build # 构建核心服务pnpm build 

3.Quick Start

OpenClaw快捷安装界面;

执行命令:

pnpm openclaw onboard --install-daemon 

接下来会有快捷安装的成功的界面,中间有不确定的skip即可;我选择的是Deepseek模型;

◇ Start TUI (best option!) ─────────────────────────────────╮ │ │ │ This is the defining action that makes your agent you. │ │ Please take your time. │ │ The more you tell it, the better the experience will be. │ │ We will send: "Wake up, my friend!" │ │ │ ├────────────────────────────────────────────────────────────╯ │ ◇ Token ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮ │ │ │ Gateway token: shared auth for the Gateway + Control UI. │ │ Stored in: ~/.openclaw/openclaw.json (gateway.auth.token) or OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN. │ │ Web UI stores a copy in this browser's localStorage (openclaw.control.settings.v1). │ │ Get the tokenized link anytime: openclaw dashboard --no-open │ │ │ ├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯ │ ◇ How do you want to hatch your bot? │ Hatch in TUI (recommended) openclaw tui - ws://127.0.0.1:18789 - agent main - session main session agent:main:main 

5.测试一下

 Wake up, my friend! Hey! I'm awake and ready to help. What's on your mind today? 帮我看一下当前目录有多少文件 当前目录共有 10 个文件和文件夹(包括隐藏文件): 文件列表: 1. .git/ - Git 仓库目录 2. AGENTS.md - 你的工作空间配置文件 3. BOOTSTRAP.md - 启动引导文件 4. HEARTBEAT.md - 心跳检查文件 5. IDENTITY.md - 身份信息文件 6. SOUL.md - 你的个性配置文件 7. TOOLS.md - 工具配置笔记 8. USER.md - 用户信息文件 另外还有当前目录(.)和上级目录(..)。 看起来这是一个 OpenClaw 的工作空间目录,包含了所有必要的配置文件。需要我帮你查看某个特定文件的内容吗? connected | idle agent main | session main (openclaw-tui)| deepseek/deepseek-chat | tokens 12k/64k (19%)

6.中断程序后的恢复UI界面

默认快捷安装会有OpenClaw网关的服务,如果电脑重启(openclaw关闭)需要检查,启动一些相关的配置:

# 启动网关 (Gateway)node openclaw.mjs gateway --port18789--verbose# 打开管理面板 (Dashboard)node openclaw.mjs dashboard 

如果配置都没有问题,想再次回到OpenClaw命令行,则输入:

pnpm start -- tui 

7.安装遇到的问题

执行pnpm install的时候,很慢最终fail了;发现是无法安装node-llama-cpp

解决方案,不安装,并且忽略

# 回到项目目录cd openclaw-cn # 清理 node_modules 和可能的锁rm-rf node_modules # 可选:清理 pnpm store 中的缓存(避免复用失败构建)pnpm store prune # 重新安装pnpminstall

再次安装还是失败,又发现缺少cmake,我的mac有点老,需要重新下载cmake,利用homebrew

brew install cmake 

最后再次执行以下的命令,最终安装成功了

# 1. 回到家目录(解决 "directory not found" 错误)cd ~ # 2. 安装 cmake brew install cmake # 3. 验证 cmake --version# 4. 回到 openclaw 项目,重试安装cd ~/openclaw-cn rm-rf node_modules pnpminstall
在这里插入图片描述


参考:https://open-claw.org.cn/guide/getting-started

二.原版Openclaw

cn版本做了汉化,可能滞后一两个版本,我使用上没有感觉,但是如果大家介意,可以按照下面的流程安装,主要是通过npm安装了,cn刚刚是下载源码进行编译buid构建得到,原版的Openclaw命令可以单独被安装识别:

## 0.node环境是通用的,22版本以上,和上面的教程一样## 1.安装最新的Openclawnpminstall-g openclaw@latest ## 2.验证安装成功 openclaw --version2026.2.26 ## 3.安装向导 openclaw onboard --install-daemon 
参考文章:https://juejin.cn/post/7604084016510812201 【原版安装,很值得借鉴】

Read more

人工智能:大语言模型(LLM)原理与应用实战

人工智能:大语言模型(LLM)原理与应用实战

人工智能:大语言模型(LLM)原理与应用实战 1.1 本章学习目标与重点 💡 学习目标:掌握大语言模型的核心原理、训练流程与微调方法,学会基于开源大语言模型完成定制化对话与文本生成任务。 💡 学习重点:理解大语言模型的Transformer decoder-only架构,掌握指令微调与RLHF技术,能够使用LoRA高效微调开源LLM。 1.2 大语言模型的核心概念与发展历程 1.2.1 什么是大语言模型 💡 大语言模型(Large Language Model, LLM)是参数量达到十亿级甚至万亿级的Transformer-based模型。它通过在海量文本数据上进行预训练,学习语言的语法、语义、常识和推理能力。 LLM的核心能力包括文本生成、理解、翻译、摘要、问答等。它可以处理复杂的自然语言任务,无需针对每个任务单独设计模型结构。 LLM与传统NLP模型的核心区别: * 参数量级:传统模型参数量通常在千万级,LLM参数量可达十亿到万亿级。 * 训练数据:传统模型依赖标注数据,LLM使用海量无标注文本进行预训练。 * 能力边界:传统模型只能处理单一任务,LL

By Ne0inhk
【AI】学习大语言模型原理必看的 10 篇论文

【AI】学习大语言模型原理必看的 10 篇论文

🔥小龙报:个人主页 🎬作者简介:C++研发,嵌入式,机器人等方向学习者 ❄️个人专栏:《AI》 ✨ 永远相信美好的事情即将发生 文章目录 * 前言 * 一、Transformer * 二、GPT-3 * 三、InstructGPT * 四、Sparrow * 五、RLHF * 六、TATAMER * 七、PPO * 八、In-Context Learning * 8.1 Why Can GPT Learn In-Context * 8.2 What learning algorithm is in-context learning * 九、Prompt * 总结 前言 从 Transformer

By Ne0inhk
OpenClaw龙虾图鉴:16只AI Agent选型指南

OpenClaw龙虾图鉴:16只AI Agent选型指南

这里写目录标题 * 🦞 OpenClaw龙虾图鉴:16只AI Agent选型指南 * 🎯 快速选型指南 * 🥇 第一梯队:官方正统 * 1️⃣ OpenClaw - 原生官网框架 * 2️⃣ 🌙 KimiClaw - 云端大存储+Kimi K2.5 * 3️⃣ ⚡ MaxClaw - 成本杀手,10秒部署 * 🥈 第二梯队:极客专精 * 4️⃣ 🔥 NullClaw - 678KB极致疯子 * 5️⃣ 🦀 OpenFang - Rust生产级Agent OS * 6️⃣ 🐍 Nanobot - Python死忠粉 * 7️⃣ 🤖 NanoClaw - 多Agent协作狂魔 * 🥉 第三梯队:场景特化 * 🌱 第四梯队:新兴潜力股 * 1️⃣5️⃣ 🌱 EasyClaw -

By Ne0inhk
仓颉原子操作封装:从底层原理到鸿蒙高并发实战

仓颉原子操作封装:从底层原理到鸿蒙高并发实战

本文章目录 * 仓颉原子操作封装:从底层原理到鸿蒙高并发实战 * 一、仓颉原子操作的封装基石:硬件指令与语言抽象的结合 * (一)硬件原子指令的统一封装 * (二)类型安全的泛型抽象 * (三)内存可见性的隐式保障 * 二、仓颉原子操作的核心接口与实战技巧 * (一)基础原子操作:读取与赋值 * (二)增量操作:自增与自减 * (三)比较并交换:无锁算法的核心 * (四)高级原子操作: fetch-and-modify * 三、鸿蒙生态中的原子操作实战案例 * (一)鸿蒙设备的高频计数器:传感器数据统计 * 实现方案: * 核心代码: * (二)鸿蒙分布式任务调度:无锁任务队列 * 实现方案: * 核心代码(简化版): * 四、原子操作的局限性与最佳实践 * (一)局限性分析 * (二)最佳实践总结 * 五、总结与展望 仓颉原子操作封装:从底层原理到鸿蒙高并发实战 在鸿蒙生态的高

By Ne0inhk