基于 Python 和 Ollama 搭建本地 AI 智能体 OpenClaw 指南

1. 打开浏览器，访问：https://ollama.com/
2. 点击页面中间的 Download 按钮，选择 Windows 版本下载。
3. 下载完后，双击 OllamaSetup.exe，一路 Install 即可。
4. 安装完成后，Ollama 会在后台自动运行（任务栏右下角会有一个小图标）。

2.2 验证 Ollama 是否安装成功

1. 打开一个新的命令提示符（Win + R → cmd）。
2. 如果看到版本号，就说明 Ollama 安装成功。

输入：

ollama --version

2.3 下载 Qwen 模型

1. 第一次运行时，Ollama 会自动下载 Qwen 模型（大约 4GB 左右，取决于具体版本）。
2. 想退出对话，按 Ctrl + D 或输入 /bye。

下载完成后，你会进入一个对话界面，可以直接在命令行里跟 Qwen 聊天：

ollama run qwen2.5

这个命令来自 Ollama 官方 Qwen 模型库页面。

小提示：如果你的电脑内存不大（比如只有 8GB），可以考虑下载小一点的模型，比如 qwen2.5:0.5b 或 qwen2.5:1.5b，占用内存更小。

第三步：搭个'龙虾笼子'——安装 OpenClaw

接下来，我们安装 OpenClaw，让它把 QQ / Telegram / Slack 等聊天工具和本地模型连起来，变成一个'小龙虾'智能体。

3.1 OpenClaw 项目地址

首先，我们要感谢开源社区的无私奉献！OpenClaw 的 GitHub 地址如下： 👉 https://github.com/OpenClawAI/OpenClaw

3.2 安装 Node.js

OpenClaw 需要 Node.js 环境，我们先把 Node.js 装上。

1. 打开浏览器，访问 Node.js 中文下载页：https://nodejs.cn/download/
2. 在页面里找到 Windows 安装包 (.msi) 区域，选择 64-bit 下载（例如 node-v20.14.0-x64.msi）。
3. 下载完后，双击 .msi 文件，一路 Next 安装即可。

安装完成后，打开新的命令提示符，输入：

node -v
npm -v

如果能看到版本号（比如 v20.14.0），说明 Node.js 安装成功。

3.3 使用 OpenClaw 官方一键安装脚本

OpenClaw 官方文档给了非常简单的安装脚本：

1. 按 Win + X，选择'Windows PowerShell（管理员）'。
2. 脚本会自动帮你：
   • 安装/检查 Node.js 环境；
   • 用 npm install -g openclaw@latest 安装 OpenClaw CLI；
   • 运行 openclaw onboard --install-daemon，启动一个'新手引导'。

在 PowerShell 中，复制并粘贴下面这条命令，然后回车：

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

3.4 跟着 OpenClaw 新手引导走

运行 openclaw onboard --install-daemon 后，会出现一个交互式引导：

1. 同意条款：会提醒你 OpenClaw 权限很大，有安全风险，输入 yes 继续。
2. 选择安装模式：一般选 QuickStart（快速开始）。
3. 配置模型：
   • 在'Model/Auth provider'那一步，选择 Custom Provider（列表最后一项）。
   • API Base URL 填：http://127.0.0.1:11434/v1（这是 Ollama 默认地址）。
   • API Key 可以随便填一个字符串（比如 ollama），不能留空。
   • Endpoint compatibility 选 OpenAI-compatible。
   • Model ID 填你刚才在 Ollama 里用的模型名，比如 qwen2.5。
4. 选择聊天工具：如果你暂时不想接入 QQ / Telegram，可以先选 WebChat 或直接跳过，后面再配。
5. 其他选项（端口、技能等）可以先一路回车使用默认值。

完成后，OpenClaw 会在本地启动一个网关服务，并告诉你：

• Web UI 地址，比如：http://127.0.0.1:18789/
• 一个 token，用于登录 Web 界面。

你可以先在浏览器里打开这个地址，看看 OpenClaw 的控制界面长什么样。

第四步：用 Python 写个'传话筒'

虽然 OpenClaw 已经有了 Web 界面和聊天工具接入，但为了让你真正有'本地 AI 智能体'的感觉，我们用 Python 写一个简单的命令行客户端，直接调用本地模型。

注意：这里我们用的是 Ollama 的 Python SDK，而不是直接调用 OpenClaw。如果你以后想深入玩 OpenClaw，可以再学习它的 Agent 和 Skills 机制。

4.1 安装 ollama Python 包

1. 打开命令提示符（Win + R → cmd）。
2. 输入：pip install ollama
3. 等待安装完成。

4.2 编写一个简单的'本地贾维斯'脚本

1. 在桌面新建一个文件夹，比如叫 MyOpenClawAI。
2. 进入这个文件夹，在地址栏输入 cmd 并回车，这样打开的命令提示符会直接在这个目录下。
3. 在文件夹里新建一个文本文件，改名为 main.py（一定要把 .txt 后缀改成 .py）。
4. 用记事本或 VS Code 打开 main.py，把下面的代码复制进去：

# -*- coding: utf-8 -*-
import ollama

def local_jarvis():
    print("="*50)
    print("本地 AI 智能体已启动！模型：qwen2.5（Ollama）")
    print("输入 'exit' 可以退出")
    print("="*50 + "\n")
    while True:
        try:
            user_input = input("我说：")
        except EOFError:
            break
        if user_input.lower() in ["exit", "quit", "退出", "q"]:
            print("AI：我回去养精蓄锐了，下次再一起干活！拜拜~")
            break
        # 调用本地 Ollama 模型
        try:
            response = ollama.chat(
                model="qwen2.5",
                messages=[{"role": "user", "content": user_input}],
            )
            print("AI：" + response["message"]["content"] + "\n")
        except Exception as e:
            print(f"哎呀，出错了：{e}\n")

if __name__ == "__main__":
    local_jarvis()

第五步：第一次对话——你的本地贾维斯上线

1. 确保 Ollama 还在后台运行（任务栏右下角有图标）。
2. 试着输入一句：请用鲁迅的风格，吐槽一下我总是想'白嫖'AI 的心理。
3. 小龙虾（其实是 Qwen）会开始在本地计算，然后给你一段鲁迅风格的回答。

在刚才打开的命令提示符（当前目录是 MyOpenClawAI）里输入：

python main.py

回车后，你会看到交互界面开始运行。

总结

到这里，你已经完成了：

1. 安装 Python 环境（官网下载 + 勾选 Add to PATH）。
2. 安装 Ollama，并下载 Qwen 本地模型。
3. 使用官方脚本安装 OpenClaw（Node.js + install.ps1）。
4. 用 Python 写了一个简单的'本地贾维斯'客户端，调用本地大模型。

你已经养了一只自己的'小龙虾'：

• 它住在你自己电脑里，断网也能聊；
• 不用给云端服务商交钱，只要付出一点点电费；
• 你的隐私数据不会传到别人的服务器上。

但也要注意几点：

1. OpenClaw 权限很大，官方文档也提醒有安全风险，不要在存有重要文件的电脑上随便测试，最好用一台'干净'的机器或虚拟机。
2. 本地模型吃内存和算力，电脑风扇可能会起飞，注意散热。
3. 如果你以后想真正玩转 OpenClaw（接入 QQ、自动发邮件、爬网站等），还需要学习它的 Skills、Agents、Channel 配置，那是进阶玩法了。