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OpenClaw 本地部署完全指南(Windows/Mac/Linux 全兼容)

提供 OpenClaw 在 Windows、MacOS 和 Linux 系统上的本地部署完整指南。内容包括环境准备、各平台安装步骤、配置阿里云百炼或本地 Ollama 模型、安装功能插件(Skill)以及常见故障排查。旨在帮助用户实现数据隐私可控、零成本及离线可用的本地 AI 助手。

机器人发布于 2026/3/30更新于 2026/10/24121 浏览

1. 为什么要本地部署?先搞懂这三点

在动手之前,我们先花 3 分钟搞清楚一个问题:为什么要把 OpenClaw 装在本地,而不是直接用云端版?

1. 数据隐私可控

你的聊天记录、文件内容、API 密钥全都留在自己电脑里,不用上传任何第三方服务器。这对处理敏感数据的人来说,是刚需。

2. 长期零成本

云端部署虽然方便,但 Token 消耗起来成本高——重度用户一天烧掉上百万 Token,长期下来不是小数目。本地部署搭配 Ollama 本地模型,等于一次性投入,终身免费。

3. 断网也能用

哪怕家里断网、出差飞机上,只要你电脑有电,OpenClaw 就能干活。

2. 部署前的'全家桶'准备

不管你是哪个系统,下面这几样东西必须先准备好:

核心凭证:

  1. 阿里云百炼 API-Key(用于调用大模型能力,新用户有免费额度)
  2. 获取路径:登录阿里云百炼大模型服务平台 → 密钥管理 → 创建 API-Key,生成后立即复制保存(关掉页面就看不到了)

辅助工具:

  1. 浏览器(Chrome/Edge 都行)
  2. 文本编辑器(VS Code 或记事本都够用)
  3. 一个加密记事本(专门存 API-Key 和 Token)

网络要求: 确保网络通畅,能正常下载依赖包(建议提前配好国内镜像,后面有命令)

3. Windows 11 本地部署(最全版本)

第一步:以管理员身份打开 PowerShell

右键点击开始菜单 → 选择'Windows PowerShell(管理员)',这一步很重要,否则后面会权限报错。

第二步:解锁执行策略

Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser RemoteSigned -Force

输入这行命令,回车,看到没有任何报错就行。

第三步:一键安装核心依赖

# 安装 Node.js 22+(OpenClaw 运行必须)
winget install OpenJS.NodeJS.LTS --version 22.2.0

# 安装 Python 3.9(部分 Skill 依赖)
winget install Python.Python.3.9

# 安装 Git(拉取代码用)
winget install Git.Git

如果 winget 命令报错,可以去官网手动下载安装: Node.js 官网:https://nodejs.org(选 LTS 版,安装时勾选'Add to PATH') Python 官网:https://python.org(选 3.9+,安装时勾选'Add Python.exe to PATH')

第四步:验证安装

node --version  # 应显示 v22.x.x
npm --version   # 应显示 10.x.x
python --version # 应显示 Python 3.9.x

如果版本都对,继续下一步。

第五步:配置国内镜像(加速下载)

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

这步能让你后面安装快 3 倍以上。

第六步:全局安装 OpenClaw

npm install -g openclaw@latest

等进度条跑完,出现绿色的'added xxx packages'就成功了。

第七步:初始化配置

openclaw init

系统会进入交互式配置界面,按提示操作: · 选择模型提供商:选'Custom Provider' · 输入 API Base URL:https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1(阿里云百炼地址) · 输入 API Key:粘贴你刚才保存的百炼 API-Key · 其他选项全部回车默认

第八步:启动服务

openclaw start

看到'Server running on port 18789'的提示,说明启动成功。

第九步:生成访问 Token

openclaw token generate

复制输出的那串长字符串(以 oc_开头),保存好。

第十步:访问 Web 控制台

打开浏览器,输入: http://localhost:18789/?token=刚才复制的 Token 看到 OpenClaw 的对话界面,恭喜你,Windows 版 OpenClaw 部署成功!

4. MacOS 本地部署(Intel 芯片/M 芯片通用)

第一步:打开终端

在'启动台'搜索'终端',打开。

第二步:安装 Homebrew(包管理工具)

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

如果已经装过,这步可以跳过。

第三步:安装 Node.js 22

brew install node@22
echo 'export PATH="/usr/local/opt/node@22/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

M 芯片的 Mac 会自动安装 ARM 版本,不用担心兼容性。

第四步:验证安装

node --version
npm --version

应该看到 v22.x.x 和 10.x.x。

第五步:配置国内镜像(可选,但推荐)

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

第六步:全局安装 OpenClaw

npm install -g openclaw@latest

第七步:初始化配置

openclaw init

交互步骤和 Windows 完全一样,按提示输入阿里云百炼 API-Key 即可。

第八步:启动服务

openclaw start

第九步:生成 Token 并访问

openclaw token generate

浏览器输入 http://localhost:18789/?token=你的 Token,搞定!

5. Linux 本地部署(Ubuntu 20.04+)

第一步:打开终端

第二步:安装 Node.js 22 和 Git

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo bash
sudo apt install -y nodejs git

第三步:验证安装

node --version
npm --version

第四步:配置国内镜像(可选)

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

第五步:全局安装 OpenClaw

npm install -g openclaw@latest

第六步:初始化配置

openclaw init

同样是交互式配置,输入阿里云百炼 API-Key。

第七步:启动服务

sudo openclaw start

Linux 下可能需要 sudo 权限。

第八步:生成 Token 并访问

openclaw token generate

浏览器访问 http://你的本地 IP:18789/?token=你的 Token。

6. 进阶玩法:对接本地大模型(Ollama+Qwen)

如果你不想用云端 API,想完全本地运行,可以搭配 Ollama 使用。

第一步:安装 Ollama

访问 Ollama 官网(ollama.com)下载对应系统的安装包,一路下一步。

第二步:拉取本地模型(推荐 Qwen2.5 7B)

# Windows/Mac/Linux 通用
ollama pull qwen2.5:7b

这个模型约 4.7GB,显存 4GB 以上的显卡都能跑。

第三步:定制模型(扩展上下文窗口)

OpenClaw 要求上下文窗口≥16000 tokens,默认模型只有 4096,需要手动定制:

# 创建 Modelfile 配置文件
echo "FROM qwen2.5:7b PARAMETER num_ctx 32768" > Modelfile
# 创建自定义模型
ollama create qwen2.5:7b-32k -f Modelfile

第四步:重新配置 OpenClaw 对接本地模型

openclaw config wizard

这次选择: · 模型提供商:Custom Provider · API Base URL:http://127.0.0.1:11434/v1 · API Key:任意输入(比如'ollama') · Model ID:qwen2.5:7b-32k

7. Skill 安装:为 OpenClaw 装技能

部署只是第一步,装 Skill 才是让 OpenClaw 真正干活的关键。

核心安全原则:先装安全工具,再装功能插件

# 安装安全扫描工具
clawhub install skill-vetting

这个工具能从源头拦截恶意插件,强烈建议第一个装。

常用必备 Skill(一键安装)

# 文件管理器
clawhub install file-manager
# 内容摘要
clawhub install summary
# 邮件处理
clawhub install email
# 定时任务
clawhub install scheduler
# 网页自动化
clawhub install web-automation
# 数据抓取
clawhub install scraper

安装完成后重启服务生效。

查看已安装 Skill

clawhub list

8. 避坑指南(新手必看)

根据上百位读者的反馈,我整理了最常见的几个坑:

坑 1:Node.js 版本过低

症状:安装报错'requires Node.js >=22.0.0' 解决:去官网重装最新版,或者用 n 升级:sudo n 22.0.0

坑 2:端口被占用

症状:启动时提示'port 18789 already in use' 解决:关掉其他占用程序,或者改端口:openclaw config set server.port 18790

坑 3:模型上下文窗口过小

症状:调用时报错'Model context window too small' 解决:按 06 部分定制模型,或者修改配置文件增加 num_ctx 参数

坑 4:Token 泄露

症状:发现陌生 IP 访问你的控制台 解决:立即重新生成 Token:openclaw token generate --admin,不要把 Token 截图发群里

坑 5:Skill 安装失败

症状:clawhub install 卡住或报错 解决:检查网络,或从 GitHub 直接拉取:git clone 技能地址

目录

  1. 1. 为什么要本地部署?先搞懂这三点
  2. 1. 数据隐私可控
  3. 2. 长期零成本
  4. 3. 断网也能用
  5. 2. 部署前的“全家桶”准备
  6. 3. Windows 11 本地部署(最全版本)
  7. 第一步:以管理员身份打开 PowerShell
  8. 第二步:解锁执行策略
  9. 第三步:一键安装核心依赖
  10. 安装 Node.js 22+(OpenClaw 运行必须)
  11. 安装 Python 3.9(部分 Skill 依赖)
  12. 安装 Git(拉取代码用)
  13. 第四步:验证安装
  14. 第五步:配置国内镜像(加速下载)
  15. 第六步:全局安装 OpenClaw
  16. 第七步:初始化配置
  17. 第八步:启动服务
  18. 第九步:生成访问 Token
  19. 第十步:访问 Web 控制台
  20. 4. MacOS 本地部署(Intel 芯片/M 芯片通用)
  21. 第一步:打开终端
  22. 第二步:安装 Homebrew(包管理工具)
  23. 第三步:安装 Node.js 22
  24. 第四步:验证安装
  25. 第五步:配置国内镜像(可选,但推荐)
  26. 第六步:全局安装 OpenClaw
  27. 第七步:初始化配置
  28. 第八步:启动服务
  29. 第九步:生成 Token 并访问
  30. 5. Linux 本地部署(Ubuntu 20.04+)
  31. 第一步:打开终端
  32. 第二步:安装 Node.js 22 和 Git
  33. 第三步:验证安装
  34. 第四步:配置国内镜像(可选)
  35. 第五步:全局安装 OpenClaw
  36. 第六步:初始化配置
  37. 第七步:启动服务
  38. 第八步:生成 Token 并访问
  39. 6. 进阶玩法:对接本地大模型(Ollama+Qwen)
  40. 第一步:安装 Ollama
  41. 第二步:拉取本地模型(推荐 Qwen2.5 7B)
  42. Windows/Mac/Linux 通用
  43. 第三步:定制模型(扩展上下文窗口)
  44. 创建 Modelfile 配置文件
  45. 创建自定义模型
  46. 第四步:重新配置 OpenClaw 对接本地模型
  47. 7. Skill 安装:为 OpenClaw 装技能
  48. 核心安全原则:先装安全工具,再装功能插件
  49. 安装安全扫描工具
  50. 常用必备 Skill(一键安装)
  51. 文件管理器
  52. 内容摘要
  53. 邮件处理
  54. 定时任务
  55. 网页自动化
  56. 数据抓取
  57. 查看已安装 Skill
  58. 8. 避坑指南(新手必看)
  59. 坑 1:Node.js 版本过低
  60. 坑 2:端口被占用
  61. 坑 3:模型上下文窗口过小
  62. 坑 4:Token 泄露
  63. 坑 5:Skill 安装失败

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