手把手“养虾”指南：在本地部署 GitHub 爆火 AI 助手 OpenClaw

🦞 OpenClaw = 开源 + 本地优先 + 能动手的 AI 智能体
项目地址：https://github.com/openclaw/openclaw

什么是 OpenClaw？

OpenClaw（社区昵称“小龙虾”）是一个自托管的 AI 智能体网关，由 PSPDFKit 创始人 Peter Steinberger 主导开发。
它允许你通过自然语言指令，让 AI 安全地执行真实任务，例如：

  • 📁 读取/修改本地文件
  • ⚙️ 运行 Shell 脚本或 Python 程序
  • 💬 自动回复微信/飞书/Telegram 消息
  • 📅 查询日历、创建待办事项
  • 🌐 控制浏览器完成网页操作

✨ 核心理念：AI 不该只是嘴炮，而要能“动手”。

前提条件

在开始安装前，请确保你的系统满足以下要求：

  • 操作系统：macOS / Linux / Windows（推荐使用 WSL2）
  • Node.js ≥ 22（建议通过 nvm 安装管理）
  • 包管理器：npm（随 Node.js 自带）或 pnpm
  • AI 模型 API：至少一个支持 Function Calling / Tool Use 的大模型，例如：
    • Anthropic Claude 3.5 Sonnet
    • OpenAI GPT-4o
    • 本地 Ollama 模型（如 llama3.1:8b、qwen:7b）
    • 其他兼容 OpenAI API 的服务（如 DeepSeek、Moonshot、阿里通义千问）

💡 提示：如果你没有 API 密钥，可先用 Ollama 搭建本地模型，完全离线运行。

安装步骤

1. 安装 OpenClaw CLI

打开终端，运行以下命令全局安装 OpenClaw：

# 使用 npm
npm install -g openclaw

# 或使用 pnpm（更轻量）
pnpm add -g openclaw

✅ 验证安装成功：

openclaw --version
# 应输出类似：openclaw v0.8.2

2. 初始化配置（首次运行会引导）

执行 onboard 命令，OpenClaw 会自动创建配置目录并引导你完成初始设置：

openclaw onboard --install-daemon

此过程将：

  • 创建配置目录 ~/.openclaw
  • 安装后台守护进程（daemon），确保服务常驻
  • 弹出交互式提示，让你选择默认模型提供商和输入 API 密钥

🔐 注意：API 密钥仅保存在本地 ~/.openclaw/secrets.json，不会上传到任何服务器。

3. 配置 AI 模型（可选手动编辑）

如果 onboard 未完成配置，或你想切换模型，可手动编辑配置文件：

nano ~/.openclaw/config.yaml

示例：使用 Claude

model:
  provider: anthropic
  model: claude-3-5-sonnet-20260228
  api_key: sk-ant-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

示例：使用本地 Ollama

model:
  provider: ollama
  model: qwen:7b
  base_url: http://localhost:11434

📌 支持的 provider 包括：anthropic、openai、ollama、groq、azure 等。

4. 启动服务

运行以下命令启动 OpenClaw 后台服务：

openclaw start

服务启动后：

  • 默认监听 http://localhost:8080
  • 内置 Web UI 可通过浏览器访问：http://localhost:8080/web
  • 日志输出到 ~/.openclaw/logs/

🔄 如需重启：openclaw restart
🛑 停止服务：openclaw stop

连接消息渠道（可选但推荐）

让 OpenClaw 接入你的日常通讯工具，实现随时随地指挥“小龙虾”：

Telegram

  1. 在 Telegram 搜索 @BotFather，创建新 Bot
  2. 获取 BOT_TOKEN
  3. 在 ~/.openclaw/config.yaml 中添加：
channels:
  telegram:
    bot_token: "YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN"

然后发送 /ask 整理 ~/Downloads 文件夹，AI 就会执行！

飞书

  1. 创建飞书自定义机器人
  2. 复制 Webhook URL
  3. 配置：
channels:
  feishu:
    webhook_url: "https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxxx"

✅ 其他支持渠道：Discord、Slack、Webhook、本地 CLI（直接 openclaw ask "..."）

安全与权限控制

OpenClaw 极度重视隐私与安全：

  • 默认仅限本地访问（127.0.0.1），不开放公网
  • 所有敏感操作需确认：首次执行文件删除、脚本运行等操作时，会弹出桌面通知或 Web 确认框
  • 能力隔离：通过 skills/ 插件系统控制 AI 能力边界
  • 沙箱模式（实验性）：限制文件访问路径，防止越权

🔒 你的数据，永远留在你的设备上——这是 OpenClaw 的核心承诺。

常见问题（FAQ）

Q：需要 GPU 吗？

A：不需要！OpenClaw 本身是轻量级 Node.js 服务，推理由云端 API 或 Ollama 处理。即使使用本地模型，也可在 CPU 上运行（速度稍慢）。

Q：能用国产大模型吗？

A：可以！ 只要模型支持 Function Calling，并提供 OpenAI 兼容 API（如通过 FastChat 或 Ollama），即可接入。通义千问（Qwen）、DeepSeek、Moonshot 均已验证可用。

Q：“养虾”资源占用高吗？

A：常驻内存约 100–200MB，CPU 占用极低，普通笔记本无压力。Ollama 运行本地模型时会额外占用资源，但可随时关闭。

Q：Windows 原生支持吗？

A：目前推荐使用 WSL2（Windows Subsystem for Linux）。原生 Windows 支持正在开发中（关注 GitHub Issue #128）。

结语

OpenClaw 正在重新定义“AI 助手”——它不再是聊天窗口里的幻觉制造机，而是你数字生活的真实协作者。
从整理文件到自动汇报，从查日程到写脚本，这只“小龙虾”能真正为你节省时间、减少重复劳动。

现在就动手“养”一只属于自己的智能龙虾吧！

🌟 项目地址：https://github.com/openclaw/openclaw
📚 官方文档：https://docs.openclaw.dev
💬 社区讨论：Lobsters 论坛 #openclaw

本文基于 OpenClaw v0.8.2 编写

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