�� OpenClaw保姆级安装指南:从零到Hello World,小白也能一气呵成!

📌 这个系列将带你走向哪里？

    过去的「记忆拓展」系列，我们把Dify+Mem0的记忆底座搭好了——从Dify内置记忆到Mem0独立部署，再到API接入，实现了Agent认得你、记住你。接下来的「OpenClaw」系列，我们将做3件事：

• 部署跑通（本篇）：让OpenClaw在本地跑起来，完成第一次对话。

• 功能拆解（后续篇）：逐一探索文件管理、消息平台集成、技能系统、自动化任务。

• 记忆打通（收尾篇）：将OpenClaw接入已部署的Mem0服务，实现Dify到OpenClaw跨平台记忆共享——所有Agent共享同一颗”大脑”，真正认得你。

🧠 OpenClaw 是什么？

OpenClaw原名Clawdbot/Moltbot，是一个开源的AI智能体框架，定位是24小时在线的”数字员工”。

    它能让你把各种AI模型接入微信、Telegram、Discord、飞书，还能执行代码、操作文件、联网搜索——堪称”你的私人数字员工”。

    但很多朋友在安装第一步就倒下了：ghcr.io拉不动、curl超时、配置迷路、模型报错……

    笔者也是踩了无数坑才跑通。为了让后来者不再受罪，我把完整的安装过程记录下来，保证小白跟着做也能一气呵成。

📋 准备工作

    在开始之前，请确保你有：

🚀 第一阶段：下载安装脚本

1. 下载 install.sh

    打开终端（Terminal），执行：

# 下载脚本到当前目录curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/phioranex/openclaw-docker/main/install.sh -o install.sh# 添加执行权限chmod +x install.sh# 运行安装脚本./install.sh

2. 大概率你会遇到这个错误

Error response from daemon: failed to resolve reference "ghcr.io/...": EOF

    原因：国内访问ghcr.io非常慢，经常超时中断。

    解决方案：使用国内镜像站手动拉取（见下一阶段）。

🔄 第二阶段：解决镜像拉取问题（国内用户必看）

    方法一：使用南京大学镜像站（推荐）

# 1. 从南大镜像站拉取 OpenClaw 镜像docker pull ghcr.nju.edu.cn/openclaw/openclaw:latest# 2. 打标签，让脚本能识别docker tag ghcr.nju.edu.cn/openclaw/openclaw:latest ghcr.io/openclaw/openclaw:latest

    方法二：如果南大镜像站也不通

    试试上海交大或中科大的镜像：

# 上海交大docker pull ghcr.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/openclaw/openclaw:latestdocker tag ghcr.mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/openclaw/openclaw:latest ghcr.io/openclaw/openclaw:latest# 中科大docker pull ghcr.io.mirrors.ustc.edu.cn/openclaw/openclaw:latestdocker tag ghcr.io.mirrors.ustc.edu.cn/openclaw/openclaw:latest ghcr.io/openclaw/openclaw:latest

    验证镜像是否拉取成功

docker images | grep openclaw

    如果能看到ghcr.io/openclaw/openclaw:latest，说明镜像准备好了。

⚙️ 第三阶段：运行安装向导（Onboarding）

3. 重新运行安装脚本

./install.sh

4. 安全确认 → 选Yes

I understand this is personal-by-default...Continue? → Yes

    确认你是个人使用，按默认安全策略走。

5. 设置模式 → 选QuickStart (recommended)

Setup mode● QuickStart (recommended)  ← 选这个○ Manual setup

    原因：QuickStart会自动配置端口（18789）、认证Token，小白无脑选它就对了。

6. 模型提供商 → 选OpenAI

Model/auth provider● OpenAI  ← 选这个○ Anthropic...

    为什么选OpenAI？因为DeepSeek、硅基流动都兼容OpenAI的API格式（/v1/chat/completions）。选OpenAI本质上是开启”兼容模式”，后续可以自定义Base URL。

7. 认证方式 → 选OpenAI API Key

OpenAI auth method○ ChatGPT Login● OpenAI API Key  ← 选这个

8. 输入API Key

Enter OpenAI API key▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪

    把你从硅基流动（或DeepSeek）获取的API Key粘贴进去，按回车时不会显示字符，这是正常的安全机制。

9. 默认模型 → 选Enter model manually

Default model○ Keep current (openai/gpt-5.5)● Enter model manually           ← 选这个○ Browse all models

    手动输入模型名，笔者推荐以下几款：

    笔者选择：Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct。

10. 第三方聊天通道 → 选Skip for now

Select channel...○ Skip for now  ← 选这个

    原因：暂时只在本地测试，不接入微信、Telegram、Discord等。

11. 网络搜索 → 选Skip for now

Search provider...○ Skip for now  ← 选这个

    如果你本地有SearXNG或其他搜索服务，以后可以再配置。

12. 技能安装 → 选No

Configure skills now? (recommended)○ Yes / ● No  ← 选 No

    原因：技能是OpenClaw的扩展能力（文件操作、代码执行等），先跳过，跑通Hello World后再玩。

13. 钩子配置 → 选Skip for now

Enable hooks?◻ Skip for now  ← 高亮它，按回车

    钩子（Hooks）科普：在特定时刻自动触发的小脚本，包括：

• 🚀 boot-md：启动时显示自定义欢迎语

• 📎 bootstrap-extra-files：启动时复制额外文件

• 📝 command-logger：记录执行过的命令

• 🧹 compaction-notifier：对话压缩时通知

• 💾 session-memory：AI 跨会话记忆（新手慎开）

14. 孵化Agent 

How do you want to hatch your agent?● Hatch in Terminal (recommended)  ← 选这个○ Hatch later

    “Hatch”（孵化）就是创建并启动你的AI代理的第一次运行。

❌ 第四阶段：解决模型报错（99%的人会遇到）

15. 你会看到这个错误

run error: Unknown model: qwen/Qwen2.5-7B-Instruct...local ready | error

    原因：向导里选了OpenAI，但没有地方让你填Base URL，系统默认用了https://api.openai.com/v1，而不是硅基流动的地址。

16. 修复方法（一步到位）

    新开一个终端窗口，进入项目目录：

cd ~/openclaw

    配置硅基流动Provider（记得替换成你自己的API Key）：

docker compose exec openclaw-gateway openclaw config set models.providers.siliconflow '{  "baseUrl": "https://api.siliconflow.cn/v1",  "apiKey": "sk-你的真实API Key",  "api": "openai-completions",  "models": [    { "id": "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct", "name": "Qwen2.5-7B-Instruct" }  ]}'

    设置默认模型：

docker compose exec openclaw-gateway openclaw config set agents.defaults.model.primary "siliconflow/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"

    删除硬编码的模型映射（关键一步！）：

docker compose exec openclaw-gateway openclaw config unset agents.defaults.models

    验证配置是否干净：

docker compose exec openclaw-gateway openclaw config get agents

    输出中应该只有primary模型，不再有"models": {...}字段。

    重启网关：

docker compose restart openclaw-gateway

✅ 第五阶段：验证Hello World

17. 发送第一条消息

docker compose exec openclaw-gateway openclaw agent --agent main --message "你好，请用一句话介绍你自己"

18. 期待的输出

    🎉 恭喜！OpenClaw 部署成功！

🌐 第六阶段：Web界面访问

    浏览器打开：http://127.0.0.1:18789

    需要输入Token，刚才安装向导时有打印出来，完整URL格式如下：

http://127.0.0.1:18789/#token=7d7b1e...8f545

    填上token即可，或者直接将上述完整URL放在浏览器也可以。

    如果没有记录token，可以执行如下指令获取：

docker compose exec openclaw-gateway cat /home/node/.openclaw/openclaw.json | grep -E '"token":' | head -1 | sed 's/.*"token": "//' | sed 's/".*//'

    一般会遇见设备端授权问题，页面提示Device not approved。

    ① 查看待批准设备列表

    在宿主机终端执行：

docker compose exec openclaw-gateway openclaw devices list

    输出中应该会看到类似这样的信息：

Device ID: 91175acb-b953-4f7c-8d89-1312faed0c0eStatus: pending

   ② 批准该设备（注意替换成你看到的实际ID）

docker compose exec openclaw-gateway openclaw devices approve 91175acb-b953-4f7c-8d89-1312faed0c0e

    ③ 页面刷新或重连

    批准完成后，回到浏览器页面，点击 “重新连接“或刷新页面，应该就能正常进入控制台。

    如果连接不上：检查gateway.bind

docker compose exec openclaw-gateway openclaw config get gateway.bind

    如果输出loopback，说明网关仍然绑定在容器的回环地址（127.0.0.1），这会导致宿主机访问时Connection reset。

    切换到lan模式：

docker compose exec openclaw-gateway openclaw config set gateway.bind "lan"# 重启网关docker compose restart openclaw-gateway

    然后打开浏览器访问http://localhost:18789就可以看到登录界面！

📝 第七阶段：查看历史对话记录

    Web界面登录成功后，左侧菜单栏可以看到Chat History，刚才在终端里测试的Hello World对话记录也会同步显示在这里——说明Agent已经正常工作，且Web端和终端共用同一个会话。

🧠 避坑总结

🎯 下一步：配置 Agent 人格

    本篇我们完成了OpenClaw的部署和首次对话，并成功访问了Web控制台。但当前的 Agent 还是”素人”状态——没有个性、不了解你、不会用工具。

    下一篇：我们将深入OpenClaw的Memory三文件：IDENTITY.md、SOUL.md、USER.md，教你用几个Markdown文件，打造一个”有灵魂、懂你、能干活”的专属 AI 助手。

💬 写在最后

    OpenClaw的安装过程确实不”傻瓜”，但只要按这份指南一步步走，小白也能轻松跑通。

    如果你在安装过程中遇到新问题，欢迎在评论区留言，我会尽力解答。

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本文基于openclaw@2026.5.28版本编写，如遇版本差异请参考官方最新文档。