OpenClaw小龙虾2026最新本地部署配置及教程

OpenClaw（昵称“小龙虾”）是2026年初爆火的一款开源AI智能体（AI Agent），由奥地利程序员彼得·斯坦伯格开发。它并非又一个聊天机器人，而是一个能“动手干活”的数字助理。

OpenClaw最新部署下载方法详细教程如下：

不想看文字的直接看详细视频教程↓↓↓：

https://pan.quark.cn/s/9b293dad2d5a

OpenClaw本身是一个强大的AI智能体框架，但它的“大脑”（大模型推理能力）需要额外配置。目前主流的本地部署方案是将OpenClaw与Ollama结合，实现完全本地、免费、私有的AI运行环境。下面以最主流的Windows 11系统为例，为你提供一份保姆级教程，同时附上macOS和Linux的快速指南。

⚙️ 部署前的准备

在开始之前，请确保你的电脑满足以下最低要求，这决定了你能流畅运行多大的模型：

配置项	最低要求	推荐配置
操作系统	Windows 10/11 (64位)	Windows 11 22H2+
处理器 (CPU)	Intel i5 / AMD Ryzen 5 或以上
内存 (RAM)	16 GB	32 GB 或以上
显卡 (GPU)	NVIDIA显卡，显存 ≥4GB	NVIDIA显卡，显存 ≥8GB (如 RTX 3060/4060)
磁盘空间	20 GB 可用空间 (建议SSD)
核心软件	Node.js ≥ 18.0.0 (LTS版)，PowerShell (管理员模式)

注意：无NVIDIA显卡也可仅用CPU运行，但推理速度会明显变慢。

🪟 Windows 11 本地部署保姆级教程 (OpenClaw + Ollama)

第一步：安装核心依赖

安装Node.js：访问 Node.js官网，下载并安装LTS版本。安装时务必勾选“Add to PATH”，这会将Node.js自动添加到环境变量中。
以管理员身份打开PowerShell：右键点击开始菜单或任务栏的Windows PowerShell图标，选择“以管理员身份运行”。后续所有命令都需在此窗口中执行。
验证Node.js安装：在PowerShell中输入以下命令，若能正确显示版本号（如v22.x.x），则说明安装成功。
```
node --versionnpm --version
```

第二步：安装并配置Ollama（AI大脑）

安装Ollama：访问 Ollama官网，下载Windows版本并默认安装。安装后Ollama会自动在后台运行。
拉取大模型：在PowerShell中执行以下命令，下载一个性能和硬件要求较为平衡的模型（例如千问7B版，大小约4.7GB）。根据你的网络速度，这一步可能需要等待几分钟到十几分钟。
```
ollama pull qwen2.5:7b
```
【核心步骤】扩展模型上下文窗口：OpenClaw要求模型的上下文窗口至少为16000 tokens，而默认拉取的模型仅为4096。我们需要创建一个上下文窗口更大的定制模型。

首先，切换到你的用户目录（请将<你的用户名>替换为实际用户名，例如C:\Users\Administrator）：
```
cd C:\Users\<你的用户名>
```
然后，执行以下命令，创建一个名为Modelfile的配置文件，并指定上下文窗口为32768：
```
@"FROM qwen2.5:7bPARAMETER num_ctx 32768"@ | Out-File -Encoding ascii Modelfile
```
最后，基于这个配置文件创建我们自己的定制模型（命名为qwen2.5:7b-32k）：
```
ollama create qwen2.5:7b-32k -f Modelfile
```

第三步：安装并配置OpenClaw

安装OpenClaw：在PowerShell中执行全局安装命令。
```
npm install -g openclaw
```
启动配置向导：
```
openclaw onboard
```

按提示完成配置：这是最关键的一步，请根据下表的指引进行选择和输入：

提示问题	你的操作/输入	说明
`Model/auth provider`	选择 `Custom Provider`	我们要对接本地Ollama。
`API Base URL`	输入 `http://127.0.0.1:11434/v1`	这是Ollama默认的API地址。
`API Key`	输入任意字符，如 `ollama`	本地部署无需真实密钥，但不能留空。
`Endpoint compatibility`	选择 `OpenAI-compatible`	Ollama兼容OpenAI的API格式。
`Model ID`	输入 `qwen2.5:7b-32k`	填入我们刚才创建的定制模型名称。
后续关于Skills、Hooks等	全部选择 `Skip for now` 或 `No`	新手可先跳过，以后再按需安装。
配置成功后，你会看到“Verification successful”的提示，并记录下显示的Web UI地址 (`http://127.0.0.1:18789`) 和管理员Token。

第四步：启动与验证

启动OpenClaw服务：
```
openclaw start
```
访问Web界面：打开浏览器，访问你在上一步记录的地址 http://127.0.0.1:18789。如果提示需要Token，输入你记录的那个长串字符即可登录。
【避坑指南】解决“上下文窗口过小”错误

如果你在启动后遇到“Model context window too small”的报错，说明OpenClaw没有正确读取到我们定制模型的配置。需要手动修改一下配置文件：
打开文件：C:\Users\<你的用户名>\.openclaw\openclaw.json

在文件中找到关于模型的部分，确保包含以下内容：

"models": {"custom": {"qwen2.5:7b-32k": {"context_length": 32768    }  }}

保存文件后，在PowerShell中执行 openclaw restart 重启服务即可。

🍏 macOS & 🐧 Linux 快速部署指南

对于macOS (12+) 和 Linux (Ubuntu 20.04+) 用户，流程与Windows基本一致，主要区别在于环境准备：

安装依赖：

macOS：使用Homebrew安装Node.js 22。
```
brew install node@22
```

**Linux (Ubuntu)**：使用apt安装Node.js 22和Git。

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

安装Ollama：同样访问 Ollama官网下载对应macOS或Linux版本进行安装。后续的模型拉取、定制以及OpenClaw的安装配置步骤，与Windows下完全一致，只需将PowerShell命令换成在终端里执行即可。

🛠️ 扩展你的“小龙虾”：安装技能 (Skills)

部署完成后，你的OpenClaw已经具备基本的对话和任务处理能力。通过安装各种“技能”，可以让它变得更强大。例如，你可以使用以下命令来管理技能：

# 列出所有可用的技能openclaw skills list# 安装一个特定的技能，例如联网搜索技能openclaw skills install search-web

现在，你的OpenClaw已经成功地在本地部署并运行起来了。开始尝试给它下达一些指令吧，比如“帮我整理桌面上的文件”或“总结一下这个PDF文档的内容”，体验一下你的专属“AI数字员工”带来的效率提升。