OpenClaw依旧是经典的AI Agent工具，对我个人来说，定义为必须体验的产品。但其本地化部署存在环境依赖复杂、升级兼容差、配置复杂等问题。作为不完全懂技术的我来说，也是结结实实踩遍了坑。

如果不是非要确保数据不出本地，或像某人一样偏要主动走hard模式的话，也许你真的不需要本地部署的！不入局，就不会踩坑了~

但你很严谨，于是需要严格评估是否入局本地部署：

那么，先来理清 OpenClaw 本地部署的两种方式

A- 本地安装OpenClaw+使用云端的大模型

B- 本地安装OpenClaw+本地部署大模型

理解了A，基本就理解了B，理解了这两种方式，也许就会更清楚自身需求，也就是为什么要本地部署

先来张不完美的图,描述方案A：

这就是你和OpenClaw、大模型之间的初遇交互，OpenClaw 本身不是大模型，它是一个 AI Agent 运行时（控制层+执行层）。

大模型接到你的消息，一顿思考后给出了解决方案，如果这些方案不是靠动嘴就能解决的话，那就需要OpenClaw集成的各种能力去做执行了。

我们知道最快速跑通OpenClaw的方式就是采用云端大模型，买上token，配置上key。这个简单的任务中，在云上发生的事情和过程中传递的数据就是这些：蓝色部分。

那么，对比全云端部署的方案，方案A：本地安装OpenClaw+使用云端的大模型的收益/成本是什么？

• 安装难度：⭐⭐⭐⭐（足以劝退全小白）

• 数据隐私：与全云端使用没有多少差异

• 本机文件：可访问，可处理

• 费用成本：

• 大模型Token：与全云端使用没有差异

• OpenClaw运行环境：假设已经有办公电脑，全云端（服务器镜像版）需要租用服务器，小几百/年。

下篇我们继续聊透这个问题。

** 化繁为简 **

深度，基于核心基础

问题，是撬起AI的支点