在开始之前，先说一个重要的心理预期：OpenClaw的安装配置比普通软件复杂一些，你可能会遇到网络问题、环境依赖问题、配置文件写法问题。这些都是正常的，不是你的问题，也不是OpenClaw的问题，是所有需要对接大语言模型的工具都会遇到的通用挑战。遇到问题，不要慌，按照本章给出的排查路径一步步来，基本都能解决。

2.4.1 系统要求和环境准备

2.4.1.1硬件要求

先说基础版（使用云端API的方案）：

操作系统：Windows 10/11（64位）、macOS 12以上、Ubuntu 20.04以上。

处理器：现代主流处理器即可，没有特殊要求。OpenClaw本身运行时的CPU占用很低，大部分计算在云端模型侧完成。

内存：基础配置8GB内存可以运行，但如果要同时跑多个自动化任务，建议16GB以上。内存不够时任务切换会很慢，影响体验。

存储：OpenClaw本身安装包很小，但运行中会积累对话历史、记忆文件、工作文件，建议预留至少20GB的存储空间专门用于OpenClaw的工作目录。

网络：如果使用OpenAI、Claude等境外API，需要能够访问这些服务的网络环境。如果使用国内模型API或本地模型，对网络没有特殊要求。

本地模型版（使用Ollama的方案）：对硬件要求显著提高。运行7B参数模型（如Llama 3 8B、Qwen2.5 7B）：需要8GB显存的显卡，或16GB内存的机器（使用CPU推理，速度慢但可用）。运行70B参数模型（如Llama 3 70B、DeepSeek-V3 70B）：需要40GB以上显存，通常需要多张高端显卡（如A100、H100）或专业的推理服务器。对于中小律所，建议用7B或13B的本地模型搭配云端API作为备选，在保密性和能力之间取得平衡。

2.4.2 快速安装

如果你想尽快上手体验OpenClaw，可以使用下面的一键安装路径。

2.4.2.1 安装指令

macOS / Linux / WSL2

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Windows

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

2.4.2.2以腾讯云部署为例

（1）输入安装指令：

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

安装获取完成后，进入部署设置，接下来会带着大家一步步操作。

（2）我知晓该模式默认仅供个人使用，若要多人共享使用，需进行权限锁定设置。是否继续？选择“Yes”（表示你了解风险，同意进行下一步）

（3）Setup mode

QuickStart (recommended)：这是推荐选项，已经默认选中（绿色圆点）。它会为你配置本地运行所需的基础环境，适合大多数用户。

Manual setup：手动配置模式，适合有经验的用户，可以自定义更多参数。

（4）Model/auth provider

模型 / 认证提供商选择界面，这里选择是Qwen

（5）Select channel (QuickStart)

OpenClaw 聊天通道配置向导（这里我们使用的是QQ bot）

（6）Search provider          OpenClaw 网络搜索工具配置：未来快速安装部署，这里我们可以选择 Skip for now，后续可随时配置启用搜索功能。

（7）Configure skills now? (recommended)

OpenClaw 技能配置步骤：你现在处于 OpenClaw 的技能（Skills）配置环节，系统已自动检测了所有可用技能的状态，并询问你是否要立即进行配置。这里我们选在“Yes”

（8）Install missing skill dependencies

OpenClaw 技能依赖安装：这里我们选择安装Clawhub用于后续操作。

（9）Preferred node manager for skill installs

依赖包管理器选择：

| npm | Node.js 官方默认管理器，兼容性最好，无需额外安装 | 绝大多数用户的首选，尤其是 Windows 环境，无需额外配置即可直接使用 |

| pnpm | 安装速度快、磁盘占用低，依赖处理高效 | 已安装 pnpm 且熟悉其生态的用户，可获得更快的依赖安装速度 |

| bun | 超高速安装与运行，内置 Node.js 兼容层 | 已安装 Bun runtime 的用户，追求极致速度体验，兼容性可能略低于 npm |

这里我们选择“npm”。

（10）Set GOOGLE_PLACES_API_KEY for goplaces?

技能配置：现在没有 API Key，直接按回车确认 No 即可，后续可以通过以下命令随时配置。

（11）Set OPENAI_API_KEY for openai-whisper-api?          技能配置：

Yes：进入 API Key 输入界面，配置后才能使用该技能。

No（已默认选中）：跳过配置，该技能会保持不可用状态，不影响其他功能。

（12）Set ELEVENLABS_API_KEY for sag?

可以选择“No”，按回车确认 No，继续完成后续配置流程即可。

（13）Enable hooks?

boot-md：启动时加载 Markdown 配置

bootstrap-extra-files：引导阶段加载额外文件

command-logger：记录代理命令日志

compaction-notifier：会话压缩通知

session-memory：会话记忆管理（界面示例中提到的 “保存会话上下文” 功能即由它实现）

（14）Gateway service already installed

Restart：重启已安装的网关服务

Reinstall：重新安装网关服务

Skip：跳过这一步，不做任何操作

因为之前部署过，这里我们选择“Reinstall”

（15）How do you want to hatch your agent?

选项说明推荐场景

Hatch in Terminal (recommended)：在当前终端中直接启动AI代理对话

（新手推荐，快速上手，调试方便）

Hatch in Browser：在浏览器的Web控制面板中启动适合需要可视化界面、多标签管理的用户

Hatch later：跳过启动，先完成安装流程，后续手动启动（适合需要先完成安装，再单独配置启动方式的用户）

2.4.3 本地私有化部署：数据完全不出境的方案

对于处理高度敏感案件（刑事辩护、国家秘密相关案件、高净值客户的家族事务等）的律师，数据安全是最优先考虑的因素。本地私有化部署是在这种情况下的最佳选择，所有数据，包括发送给AI模型的内容，都不离开你的设备。

2.4.3.1 Ollama本地模型平台安装

Ollama是目前最简单易用的本地大模型运行平台，支持Windows、macOS和Linux，安装过程不超过五分钟。

Windows安装：访问 ollama.com，点击Download for Windows，下载安装程序），双击运行安装。安装完成后，在任务栏托盘会看到Ollama的图标，表示服务已在运行。

macOS安装：访问 ollama.com，点击Download for Mac。

Linux安装：curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

安装不成功，可能是网络原因，可以复制安装代码后继续安装。

2.4.3.2选择和下载本地模型

安装Ollama后，需要选择一个模型下载到本地。对于法律工作，我们推荐以下几个选项，按照性价比排序：

推荐一：DeepSeek-r1-7B（适合普通电脑）

这是目前综合评价最高的中文本地模型之一，7B参数版本对硬件要求较低，在普通笔记本电脑上即可运行。中文法律文本处理能力优秀，是本地部署的首选选。

推荐二：Qwen2.5-7B（阿里云通义千问开源版）

阿里云推出的Qwen2.5系列在中文处理上有突出优势，法律相关问题的回答质量很高，且对中国法律体系有较好的理解。

推荐三：Llama 3.1 8B（Meta开源）

如果业务涉及大量英文法律文件（如跨境合同、国际仲裁材料），Llama 3.1在英文能力上表现优秀，可以作为补充选项。

2.4.4 国内API

由于网络环境的限制，境外API（OpenAI、Claude、Google）在国内使用需要额外解决网络访问问题，不稳定且存在合规风险。可以在国内网络环境直接使用的部署方案。

模型配置：Linux系统说如指令： openclaw configure –section model

进入配置界面（选择国内的模型厂商）

国内“小龙虾”平台

（1）SCNet超算互联网

（2）workbuddy

（3）Qclaw+ima（知识库）

（4）阿里悟空

（5）扣子一键部署（需要会员，安装简单）

（6）飞书一键部署（可以在手机飞书App，及时应用）

智能体工作流设计

2.6.1 腾讯元器（旧版）

2.6.2 扣子（旧版）

2.6.3 扣子（新版，新版可以按照提示词自动化搭建）

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