OpenClaw详细实操指南

OpenClaw（国内社区昵称 “小龙虾”）作为开源自托管 AI 代理框架，打破了传统 AI 只能聊天的局限，能帮你自动执行文件处理、视频剪辑、网页抓取、运维任务等实际工作。本文从环境准备、多场景部署、模型配置到实战任务，全流程拆解，每一步都可直接复制操作。

一、前置环境准备（逐行核对，避免踩坑）

OpenClaw 的核心依赖是 Node.js，不同系统的安装步骤如下，确保版本符合要求，否则会出现兼容性问题：

1. 核心依赖：Node.js（≥v22.0.0）

Windows 系统

1打开Node.js 官网，下载 64 位的 Windows Installer (.msi) 安装包

1安装时必须勾选「Add Node.js to PATH」，否则无法全局调用命令

1安装完成后，打开命令提示符（Win+R 输入 cmd），验证安装：

cmd node -v# 输出如v22.11.0即为成功 npm -v# 输出如10.9.0即为成功

macOS 系统

1打开终端（Cmd+Space 输入 Terminal）

1若未安装 Homebrew，先执行：

bash /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

1安装 Node.js：

bash brew install node@22

1验证安装：

bash node -v && npm -v

Linux 系统（Ubuntu 20.04+/Debian）

1打开终端，更新系统源：

bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y

1安装 Node.js 22 版本：

bash curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash - sudo apt install -y nodejs

1验证安装：

bash node -v

2. 可选依赖（按需安装，扩展功能）

依赖工具	作用	安装命令
FFmpeg	视频剪辑、音频处理必备	Windows：解压后配置环境变量 macOS：brew install ffmpegLinux：sudo apt install ffmpeg -y
Playwright	浏览器自动化、网页抓取、多平台发布	npx playwright install
Ollama	本地部署大模型，零成本离线使用	官网下载安装包，Linux 执行 `curl -fsSL https://ollama.com/install.sh	sh`

二、3 种部署方式，按需选择

根据你的使用场景，选择最适合的部署方式，新手优先选一键快速安装，服务器部署选 Docker 或阿里云一键部署。

方式 1：一键快速安装（新手 / 个人用户首选）

这是最便捷的方式，国内镜像加速，3 分钟即可完成：

macOS/Linux/WSL2

打开终端，执行一键安装脚本：

bash curl -fsSL https://open-claw.org.cn/install-cn.sh | bash

Windows（PowerShell）

必须以管理员身份打开 PowerShell（右键开始菜单选择「Windows 终端 (管理员)」），执行：

powershell iwr -useb https://open-claw.org.cn/install-cn.ps1 | iex

安装完成后，执行初始化向导，全程交互式配置：

bash openclaw onboard --install-daemon

向导步骤说明：

1部署模式：选Local（本地模式）

1AI 模型：选云端模型（输入你的 API Key）或本地模型（输入 Ollama 模型名）

1交互渠道：新手选Terminal（终端），团队用户可选飞书 / 企业微信

1权限配置：默认回车即可，后续可手动调整

1确认配置：输入y保存，等待初始化完成

方式 2：Docker 容器部署（服务器 / 洁癖用户首选）

Docker 部署可以隔离环境，不污染系统，适合长期在服务器上运行：

1先安装 Docker，参考Docker 官网

1拉取官方镜像：

bash docker pull openclaw/openclaw:latest

1创建配置目录，避免容器删除后配置丢失：

bash mkdir -p ~/.openclaw

1启动容器：

bash docker run -d \ -v ~/.openclaw:/root/.openclaw \ -p 18789:18789 \ -p 3000:3000 \ --name openclaw \ --restart=always \ openclaw/openclaw:latest

1进入容器完成初始化：

bash docker exec -it openclaw /bin/bash openclaw onboard exit

方式 3：阿里云一键部署（7×24 小时运行首选）

如果需要 AI 代理 24 小时不间断运行，不用占用本地电脑资源，阿里云的专属镜像可以一键部署：

1访问阿里云 OpenClaw 一键部署专题页，选择专属镜像购买服务器

1推荐配置：2vCPU+4GiB 内存，地域选中国香港（免备案，网络无限制）

1购买完成后，SSH 登录服务器，执行端口放行：

bash sudo apt install ufw -y sudo ufw allow 22/tcp sudo ufw allow 18789/tcp sudo ufw allow 8080/tcp sudo ufw enable

1执行初始化，和本地部署步骤一致，完成后即可通过公网 IP 访问。

三、核心配置：模型对接（最关键步骤）

部署完成后，需要配置 AI 模型，OpenClaw 支持云端付费模型和本地免费模型两种方案，按需选择：

方案 1：阿里云百炼 API（稳定高效，国内首选）

阿里云百炼的通义千问模型，国内访问速度快，新用户有免费额度，适合生产环境：

1先去阿里云百炼控制台，创建你的 API Key

1执行以下命令配置：

bash # 配置百炼密钥 openclaw config set models.providers.bailian.accessKeyId "你的Access Key ID" openclaw config set models.providers.bailian.accessKeySecret "你的Access Key Secret" # 配置国内接口地址 openclaw config set models.providers.bailian.baseUrl "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" # 设置默认模型 openclaw config set models.default "qwen3.5" # 重启服务生效 openclaw gateway restart

方案 2：Ollama 本地模型（零成本，离线可用）

如果不想付费，可以用 Ollama 本地部署开源大模型，完全离线，隐私性强：

1安装 Ollama 后，拉取通义千问模型：

bash ollama pull qwen2.5:7b # 扩展上下文窗口，支持长任务 echo -e "FROM qwen2.5:7b\nPARAMETER num_ctx 32768" > Modelfile ollama create qwen2.5:7b-32k -f Modelfile

1配置 OpenClaw 对接：

bash openclaw config set models.providers.custom.apiBaseUrl "http://127.0.0.1:11434/v1" openclaw config set models.providers.custom.apiKey "ollama" openclaw config set models.providers.custom.modelId "qwen2.5:7b-32k" openclaw config set models.providers.custom.compatibility "openai" # 重启服务 openclaw gateway restart

安全权限配置（必做，避免误操作）

为了防止 AI 误删文件、执行高危命令，一定要配置权限白名单：打开配置目录下的permissions.json（Windows 路径：%USERPROFILE%.openclaw\config\permissions.json，macOS/Linux：~/.openclaw/config/permissions.json），修改为：

json { "allowedDirectories": [ "/home/你的用户名/工作目录", "D:\\你的工作目录" ], "blockedCommands": [ "rm", "sudo", "format", "del /f", "rd /s /q" ], "allowFileDelete": false, "allowNetworkAccess": true }

修改完成后，重启服务：openclaw restart

四、实战任务：从入门到进阶

配置完成后，就可以给 OpenClaw 下达自然语言指令，让它自动帮你干活了，以下是常用的实战场景，指令可以直接复制使用：

1. 入门测试：第一个自动化任务

先测试基础功能，执行openclaw chat打开终端交互，输入：

Plain Text 帮我在桌面上创建一个名为test_openclaw.txt的文件，里面写入：OpenClaw实操成功，大道至简。

AI 会自动规划任务，调用文件系统 API 完成操作，完成后会告诉你结果。

2. 程序员场景：自动数据处理

帮你自动写脚本、处理数据，不用自己敲代码：

Plain Text 帮我完成以下操作： 1. 编写一个Python脚本，统计/home/我的数据/目录下所有.csv文件的行数； 2. 按文件大小从大到小排序统计结果； 3. 将结果保存到/home/我的数据/统计结果.txt； 4. 执行该脚本并告诉我执行结果。

3. 博主场景：自动化视频剪辑

提前安装好 FFmpeg，就可以让 AI 自动剪辑视频：

Plain Text 帮我处理视频素材： 1. 源文件路径：/home/素材/直播录屏.mp4； 2. 提取包含"OpenClaw教程"的片段，切成3个1分钟的短视频； 3. 每个片段开头加3秒标题画面，标题分别是"安装步骤""配置技巧""实战演示"； 4. 自动生成简体中文字幕，字体大小24，白色； 5. 输出到/home/素材/成品/目录，文件名分别为OpenClaw教程-1.mp4等。

4. 运维场景：定时自动巡检

让 AI 帮你配置定时任务，自动检查服务状态：

Plain Text 帮我配置一个定时任务： 1. 每天凌晨3点执行； 2. 检查服务器8080端口是否监听； 3. 如果没监听，执行/home/项目/start.sh重启服务； 4. 把结果发到飞书运维群，群ID：xxxx。

五、进阶扩展：技能安装与自定义

OpenClaw 的能力可以通过技能（Skill）扩展，社区有数千个现成的技能，也可以自己开发：

必装核心技能（安全优先）

按顺序安装，先装安全扫描，再装功能技能，避免恶意技能：

1安全扫描（skill-vetter）：安装任何技能前先扫毒，避免恶意代码

bash npx clawhub@latest install skill-vetter

1实时联网（tavily-search）：解决大模型知识滞后，实时搜索网络信息

bash npx clawhub@latest install tavily-search

1办公自动化（office-utils）：自动处理 Word、Excel、PPT 文件

bash npx clawhub@latest install office-utils

自定义技能开发

如果现成的技能满足不了需求，可以自己开发：

1生成技能模板：

bash openclaw tool create --name "批量重命名文件" --type "shell"

1打开生成的模板文件~/.openclaw/tools/批量重命名文件.js，编写你的执行逻辑

1加载技能：

bash openclaw tool load --name "批量重命名文件"

1测试：直接给 AI 发指令即可调用：

Plain Text 帮我用批量重命名工具，把/home/图片/目录下的jpg文件，前缀改成"风景-"

六、常见故障排查

故障现象	原因	解决办法
npm 安装提示 EACCES 权限不足	全局安装需要管理员权限	macOS/Linux 加 sudo：sudo npm install -g openclaw
Windows 提示命令找不到	环境变量未生效	重启终端，或者手动把 npm 路径加入 PATH
网关启动失败，端口被占用	18789 端口被其他程序占用	Windows：`netstat -ano	findstr "18789"找到进程杀掉 Mac：lsof -i:18789` 杀掉占用进程
模型调用失败	API Key 错误，或者接口地址错了	核对密钥，国内用户不要用海外接口，重启服务
任务执行到一半卡住	内存不足	至少保证 4GB 内存，复杂任务用 8GB 以上

最后提醒

OpenClaw 是效率工具，不是自动赚钱机器，它能帮你自动化重复工作，提升效率，但不要相信网上所谓的 “用它挂机躺赚” 的骗局，合规使用，做好权限限制，避免 AI 执行高危操作，就能把它变成你的专属私人助理。

|（注：文档部分内容可能由 AI 生成)