基于 OpenClaw 和 Ollama 搭建本地 AI 智能体教程

3.2 安装 Node.js

OpenClaw 依赖 Node.js 环境。

1. 访问 https://nodejs.cn/download/。
2. 下载 Windows 64-bit 安装包。
3. 双击 .msi 文件，一路 Next 安装。
4. 打开命令提示符，输入 node -v && npm -v 验证版本。

3.3 使用官方脚本安装

1. 按 Win + X，选择 Windows PowerShell（管理员）。
2. 复制并粘贴以下命令回车：

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

3. 脚本将自动安装/检查环境并启动引导。

3.4 新手引导配置

运行 openclaw onboard --install-daemon 后：

1. 同意条款，输入 yes。
2. 选择 QuickStart 模式。
3. 配置模型：
   • Model/Auth provider 选 Custom Provider。
   • API Base URL 填 http://127.0.0.1:11434/v1。
   • API Key 随便填（如 ollama）。
   • Endpoint compatibility 选 OpenAI-compatible。
   • Model ID 填 qwen2.5。
4. 其他选项使用默认值。
5. 完成后记录 Web UI 地址（如 http://127.0.0.1:18789/）及 Token。

四、编写 Python 客户端脚本

通过 Python 调用本地模型实现交互。

4.1 安装 SDK

pip install ollama

4.2 创建脚本

1. 新建文件夹 MyOpenClawAI。
2. 新建 main.py 文件。
3. 写入以下代码：

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

def local_jarvis():
    print("="*50)
    print("本地 AI 智能体已启动！模型：qwen2.5")
    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：下次再一起干活！拜拜~")
            break
        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"⚠️ 错误：{e}\n")

if __name__ == "__main__":
    local_jarvis()

五、运行与测试

1. 确保 Ollama 在后台运行。
2. 在命令行进入脚本目录。
3. 输入 python main.py。
4. 输入问题测试，如：请用鲁迅的风格，吐槽一下总是想白嫖 AI 的心理。

六、总结

本文介绍了本地部署 AI 智能体的完整流程：

1. 安装 Python 环境并配置 PATH。
2. 安装 Ollama 并下载 Qwen 模型。
3. 安装 Node.js 并使用脚本部署 OpenClaw。
4. 编写 Python 脚本调用本地模型。

该方案支持断网运行，保护隐私数据，且无需支付云端费用。注意本地模型占用资源较多，请确保电脑散热良好。