2026年科技圈和极客圈中热度最高的话题莫过于OpenClaw了——一款被亲切地称为“龙虾”的AI Agent。在写这一篇推文之前小编查阅过关于OpenClaw诸多资料，也和实际使用过的朋友了解过OpenClaw的实际使用体验，同时也自己在本地部署过OpenClaw。本期推文中小编将以Win10系统本地部署OpenClaw为例，以step by step的方式示例如何在本地部署这款龙虾机器人。本文所述的安装方式是经过小编多次实践，反复踩坑的经历浓缩而来，只要按这个步骤操作就一定可以完美部署好属于你个人的OpenClaw。靠谱建议：部署OpenClaw最好是安装在虚拟机或一台备用计算机中，不要在自己常用的个人电脑或办公电脑中部署，否则可能带来无法挽回的损失。小编部署的实例是在win10虚拟机中进行的，出于尝鲜的目的，性能不是首选项，只要能运行就可以了，因此小编给到虚拟机的配置是4核心8GB内存，虚拟硬盘60G，具体虚拟机要怎么安装，各位可以自行搜索相关方法都比较简单。1、准备好OpenClaw的依赖软件：node.js和Git。node.js是一个跨平台的JavaScript运行环境，Git主要用于克隆相关必要的软件仓库。在Linux系统中这些软件可以直接通过命令行安装，但是在Windows系统中只能通过安装包的方式进行安装。安装node.js的时候要注意，“Add Node.js to PATH”这个选项必须要勾选上，以免后续配置OpenClaw的时候出错。这两个软件小编会放到网盘中分享出来。2、安装好这两个软件之后就需要切换到命令行模式进行安装OpenClaw了。在win10的开始菜单中输入“cmd”，选择”以管理员身份运行“。4、克隆OpenClaw软件仓库到本地，这里需要注意的是国内访问github会有网络限制的问题，因此可以从gitee.com上进行拉取。git clone https://gitee.com/OpenClaw-CN/openclaw-cn.git
等待包管理器自动安装完成后OpenClaw的安装就算完成了，不过这还没完，要想正常使用OpenClaw，还需要进行一系列的配置。在配置这一块，小编也仅仅是应用了一些常规配置，因为是在虚拟机中运行，不存在安全问题，因此没有配置防火墙规则，多数配置都是默认配置。7、运行初始化向导，在配置界面的第一个断点我们输入Y。pnpm openclaw onboard --install-daemon
8、Onboarding mode我们选择Manual,如果之前配置过相关设置可以选择QuickStart快速应用之前的配置。9、gateway setup选择第一个配置Local gateway。10、Workspace directory可直接回车。11、Model/auth provider大模型配置时我们可以选择任意一个大模型，系统默认的是Qwen大模型，因此在这里我们选择Qwen。如果你已经购买了某个大模型的Token，那么只需要选择对应的大模型然后按流程操作即可。12、Qwen auth method选择好Qwen大模型后回车，接下来会弹出一个网页用于注册Qwen的账号，按要求注册好后系统会发放128K的Token用于试用。13、Default model这里直接保持默认即可。14、 Gateway port直接回车，如果需要配置其他端口可以进行修改。15、 Getway bind选择第一个本地回环地址，如果大模型运行在其他可互相通信的电脑上可以配置Custom IP。16、Gateway auth选择默认的Token模式。17、Tailscale exposure选择Off。19、Channel status这里我们暂时不配置聊天工具，直接输入N。20、Configure skills now?也直接输入N，这些都可以在页面中配置。21、Gateway service runtime直接回车。22、Gateway service 这里选择Restart重启网关服务。23、How do you want to hatch your bot?选择Open the Web UI,如果是选择Hatch in TUI的话，就会是命令行运行模式。按网上的案例，小编尝试让OpenClaw打开记事本软件，并向其中输入当前日期。根据实际表现来看，OpenClaw的确完成了这个任务，而且反应较为迅速。后来又陆续尝试了几个简单的系统操作命令，从运行结果上来看是基本可以正确执行系统命令。接下来小编又让它打开桌面上的Abaqus软件，并新建一个Part。运行结果显示软件可以正常识别打开，但是无法操作Abaqus软件完成Part创建。运行失败的可能原因之一是目前OpenClaw只适配了那几款文字聊天软件，虽然说它是一款多模态的AI Agent，但是当它面对陌生且复杂的操作时还是无法完成任务。另外一个原因是在尝试运行之前小编并未配置相应的skill，即使配置了skill，按OpenClaw目前的能力水平来看，它只适合非常常规的文字处理任务，还无法理解图片或视频中的元素。而且当前调用的大模型为Qwen的基础模型，尚未调用专业的影音图像大模型。要想实现特定行业的特殊操作，必须要有相对应的大模型作为支撑。以CAE仿真软件为例，必须是要有各大软件厂商深度训练的多模态模型才能勉强完成其中的部分任务。罢了，就这几个问题下来我发现Qwen赠送的128K的Token已经烧掉了20+K~~~以上操作都还是没有调用较为复杂的skills的情况，如果涉及到多个skills的调用，那么将会消耗大量的Token。结合朋友的试用体验来看，当前OpenClaw最大的意义是提供了一种解决方案，解决了之前AI无法直接操作物理计算机的问题，它的大脑依然是当前的通用大模型。要说它真能够代替哪个行业中的从业者去完成真实世界的复杂任务还为时尚早。也正是因为OpenClaw是基于通用大模型来理解上下文并生成动作指令，这种设计在根本上就存在行为不可控的风险。这也是为什么国家网络安全信息中心会提醒大家OpenClaw存在较大风险的原因。因此再次靠谱建议大家：OpenClaw可以尝鲜，但是一定不要将它安装在个人电脑或工作电脑中，应在虚拟机或一台备用电脑中去安装尝试。文末，给出小编的一点拙见：OpenClaw的光环终会褪去，那些狂热的追逐者也终会回归平静，工地依然会是牛马的工地，唯一不同的是有了自动化的参与，牛马会减少一些不必要的体力和精力的消耗！node_git组件获取方式：关注本公众号，后台留言"组件"。
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