OpenClaw安装与配置详细教程

►OpenClaw安装方式对比

本地安装OpenClaw的优势：一是满足数据合规和隐私保护的要求；二是可以实现本地文件的直接调用与处理。

云端部署的主要优势则在于安装配置方便，并且可以连续稳定运行。

Linux 是OpenClaw的原生运行环境，而 Windows 原生环境与它存在冲突。OpenClaw大量的技能(skills)基于 Linux 环境开发，在 Windows中可能无法运行，或需要适配修改。

结合日常办公的需求，我们推荐在Windows系统的Linux虚拟环境中安装OpenClaw。

我们以Windows 11的WSL2环境为例，详细介绍了OpenClaw的安装过程。主要涉及安装WSL2、安装Ubuntu、安装前环境变量配置、Linux基础工具下载、安装OpenClaw原生程序。

我们详细介绍了大模型服务商选择、大模型选择、通讯工具配置、机器人配置等流程方法，最终实现通过机器人与OpenClaw的交互。

本地还是云端？

首先要确定在本地安装，还是在云端部署。本地安装就是把OpenClaw 装在自己的电脑里，完全由自己控制；云端部署则是把OpenClaw 放在远程服务器上。

本地安装的最大优势有两点：一是数据完全在自己电脑里，不会上传到任何第三方服务器，满足数据合规和隐私保护的要求，这对于有严格办公数据安全要求的用户极为重要；二是OpenClaw可以操作本地电脑的文件(但需注意操作权限带来的安全风险)，实现本地文件的直接调用与处理，云端部署则无法做到。

云端部署的主要优势在于OpenClaw可以24小时运行，不受本地电脑断电的影响，同时运行的稳定性也有保障。

Windows还是Linux?

OpenClaw 的底层设计是基于Linux 系统调用构建的，它的核心依赖(如Node.js、Python等)在Linux系统下兼容性最佳，无需额外配置即可直接安装。因此Linux 是OpenClaw的原生运行环境，而 Windows 原生环境与它的底层设计存在冲突。

另外OpenClaw大量的技能插件(Skill)基于 Linux 环境开发，Linux 对 Skill 的支持是原生的。在 Windows 环境中，这些 Skill 可能无法运行，或者需要大量适配修改，开发与维护的成本极高，总之Windows 环境会限制 Skill 的正常使用与稳定性。

尽管OpenClaw更适合在Linux系统中运行，但是对于非 IT 专业用户来说，Windows系统更易于使用，并且不会与日常办公产生冲突。

结合这些特点，我们更推荐在Windows系统的Linux虚拟环境中安装OpenClaw。日常办公仍在Windows中完成，需要使用OpenClaw时启动Linux虚拟环境，两者不会产生冲突。

Windows11还是Windows10?

在安装和运行OpenClaw的便利性上，Windows11的体验远好于Windows10。

WSL(Windows Subsystem for Linux)是 Windows 系统中的一项兼容层技术，允许用户在 Windows 上直接运行原生 Linux 环境。Windows 11 对 WSL的支持是原生的，默认集成更新版本的WSL2内核，对 Linux环境的兼容性更好，不容易出现奇怪的bug，使用体验会明显比 Windows 10 更顺畅稳定。OpenClaw的官方文档也明确推荐使用Windows 11的WSL2。

对于需要在本地电脑自行安装OpenClaw，或者需要在云服务器上自行安装OpenClaw的用户，可以从第2节开始阅读；对于云服务器上已经安装好OpenClaw，只需要做后续配置的用户，可以直接阅读第6节。

在Windows搜索框中输入PowerShell，右键选择“以管理员身份运行”。

在PowerShell中运行命令：wsl.exe --list --verbose

以观察WSL是否已安装。如果出现以下结果，说明WSL并未安装。

如果结果显示目前版本为 wsl1，则升级到 wsl2：wsl --set-version Ubuntu 2

在 PowerShell 中运行 WSL 安装命令： wsl.exe --install ，耐心等待安装完成。如果网络超时就多试几次。如果重试后仍然无法安装，则需要采用离线安装方式。

安装完成后会返回结果。

安装完毕后重启电脑，再次验证 WSL 版本。出现版本号意味着安装完成。

现在Windows中的WSL2 内核已经装好了，但还没装具体的 Linux 系统。Ubuntu 是基于 Debian 的开源 Linux 发行版，是目前最主流的 Linux 桌面/服务器系统。接下来安装Ubuntu 24.04版。

Python是很多技能(skills)运行的必要依赖环境，同时Python也是Ubuntu 系统默认预装的核心组件，这意味着我们不必再另外安装和配置python，这也是在WSL中使用OpenClaw 比在Windows 中更简单的核心原因之一。

在PowerShell中运行命令：wsl --install -d Ubuntu-24.04开始安装。

下载过程需要耐心等待，下载完成后会自动安装。如果网络超时就多试几次。如果重试后仍然无法安装，则需要采用离线安装方式。

安装完毕会出现Ubuntu（Linux）的GUI界面，但我们并不需要，将其关闭。

在Windows搜索框中输入ubuntu，选择Ubuntu-24.04，将其打开。打开后进入Ubuntu Linux命令行环境，首次启动Ubuntu 需要等待初始化。

此时回到Windows命令行窗口，输入自己设定的Ubuntu系统的用户名和密码。在输入密码时屏幕上不会显示内容，这是正常现象。

用户名和密码配置完成后，再次回到Ubuntu命令行环境。

启用systemd并添加环境变量

OpenClaw 的网关是后台服务，需要 Linux 的 systemd 来管理启动，需要确保 WSL的systemd处于启动状态。

同时有大量的skills 需要调用 Windows 程序，当OpenClaw安装在WSL中时，让WSL 可以直接调用 Windows 的可执行文件非常重要。为此我们需要将 Windows 的 PATH 环境变量追加到 WSL 的 PATH 中。

尽管WSL 默认会自动开启以上两项功能，但我们还是再手工添加一下，以确保它们开通。

打开 Ubuntu 终端，执行编辑 WSL 配置文件的命令：

sudo nano /etc/wsl.conf

在编辑区域内添加以下内容：

[boot]

systemd=true 

[interop]

appendWindowsPath=true

按 Ctrl+O，回车保存；再按 Ctrl+X 退出。

再回到Windows的PowerShell窗口，执行 wsl --shutdown，让配置生效。

重新打开Ubuntu终端后，通过以下命令验证systemd启用状态：

ps -p 1 -o comm=

若输出systemd，则表示启用成功。

通过以下命令验证WSL 能不能正常调用 Windows的应用程序：

which powershell.exe

若返回程序路径，则说明Windows 程序互通功能正常。

避免环境变量冲突

在WSL 的 PATH中添加Windows 的 PATH 环境变量后，可能会导致应用程序的冲突，特别是在Python的调用上。如果Windows 和 Linux 系统中都有 Python，OpenClaw 有可能会优先使用 Windows 的 Python，导致 OpenClaw 安装失败，或调用skills报错。

因此我们要进行验证，看Linux优先使用哪个系统中的Python。

设置完毕后，在Ubuntu 终端中执行命令：python3

如果返回Linux环境的Python，例如

Python 3.12.3 (main, Mar3 2026, 12:15:18) [GCC 13.3.0] on linux

或执行命令：which python3

如果返回Linux路径，例如/usr/bin/python3

如果Windows 里没有安装 Python，则完全不用担心Python冲突。

安装Python库

另外，Ubuntu系统自带的Python可能并不包含金融常用的numpy、pandas等库，而这些库可能被很多skills用到。我们可以在Ubuntu 终端中使用pip list 查看缺少哪些库，再根据需要安装。

作为演示我们先安装好numpy、pandas两个常用库。

首先要安装Python的包管理工具pip，执行命令：

sudo apt update && sudo apt install python3-pip -y

再安装需要的库，以numpy与pandas为例，执行命令：

pip install numpy pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --break-system-packages

更新系统软件列表、更新系统已有的软件

使用apt一次性安装Linux的基础下载工具：curl、wget、git，以及运行环境nodejs、npm。

在 Ubuntu 终端执行以下命令:

sudo apt update && sudo apt upgrade -y && sudo apt install -y curl wget git nodejs npm

在安装 git、curl 等基础工具时，系统一般会自动安装依赖包 Node.js 和 npm。如果没有自动安装，则需要另行安装。

配置npm镜像

npm 是 Node.js 生态的包管理器，确保 npm 国内镜像配置生效

npm config set registry https://registry.npmmirror.com

验证镜像配置结果

npm config get registry

清空缓存后安装OpenClaw

npm cache clean --force

npm install -g openclaw@2026.3.13

安装完成后验证版本号

openclaw --version

在 Ubuntu 中运行 openclaw onboard，进入配置界面。

步骤 1：选择个人使用模式并快速开始

步骤 2：选择要使用的大模型服务商

我们这里以火山引擎为例进行配置，从中选择 Volcano Engine，进一步选择Paste API key now。

接下来需要在火山引擎网站(https://console.volcengine.com/home)注册、登录、获取API key。完成注册并登录后，直接通过网址进入方舟控制台：

https://console.volcengine.com/ark/。

找到页面左侧的“API Key管理”，点击后在右侧选择“创建API KEY”，创建后复制API KEY这一长串字符，再回到OpenClaw配置界面粘贴。

步骤3：选择大模型

这一步需要选择具体的大模型，我们选择有免费额度、适合新用户体验的：

volcengine/doubao-seed-1-8-251228 。

步骤4：配置通讯工具(channel)

接下来配置通讯工具channel，channel是OpenClaw对话的入口和通讯工具，是使用者向OpenClaw发送指令和提问的桥梁，channel将问题传给大模型，并将大模型的回答返回给使用者。

这里使用飞书作为通讯工具。先选择飞书，再选“Download from npm”，直接下载安装。

安装完成后，选择输入飞书的 App Secret。

App Secret 是飞书开放平台给用户创建的应用生成的密钥。为了得到它，需要登录飞书开放平台创建账号。

先最小化Ubuntu的OpenClaw配置界面，进入飞书开放平台 https://open.feishu.cn/，创建账号并登录后点击右上角【开发者后台】，或者直接通过 https://open.feishu.cn/app 进入【开发者后台】，点击【创建企业自建应用】。

填写应用名称和应用描述后点击【创建】。

这时在页面顶部会出现“应用发布后，当前配置方可生效”的提示，点击提示右侧的【创建版本】。

在【版本详情】内写入应用版本号等信息，点击下方的【保存】，并【确认发布】。

应用发布后，点击网页左侧导航栏的【凭证与基础信息】，此时右侧可以看到应用凭证，包括App ID和App Secret。

此时先不要把 App ID 和 App Secret 粘贴到 OpenClaw 配置页面。要先在飞书开放平台左侧【添加应用能力】，再选择右侧【机器人】—【添加】。

然后选择左侧【事件与回调】，右侧会出现【事件配置】、【回调配置】、【加密策略】3个选项卡，只需要配置前两个。

在【事件配置】选项卡中，点击【订阅方式】右侧的编辑图标，选择“使用长连接接收事件”并保存。

点击下方的【添加事件】，在搜索框中添加以下2个事件，并确认开通权限：

im.message.receive_v1、im.message.message_read_v1

切换到【回调配置】选项卡，【订阅方式】选择“使用长连接接收回调”并保存。

再点击左侧导航栏的【权限管理】，在右侧的【开通权限】中，确保开通以下6个权限。

权限管理设置完毕后，选择左侧导航栏的【版本管理与发布】，再点击右侧【创建版本】，发布新的版本，点击底部【保存】并确认发布。

然后依次复制App Secret和App ID的信息，回到Ubuntu窗口的OpenClaw配置页面粘贴。如果显示Connected as xxx，说明飞书机器人通讯工具已经打通了！

步骤5：通讯工具后续配置

接下来完成通讯工具的后续配置。

飞书与OpenClaw之间的消息传输方式，选择默认的WebSocket模式；选择国内版飞书；机器人的聊天交互模式，选择最适合正常使用的方式，即Open，允许机器人在所有群里工作，但必须@机器人才会响应。

步骤6：其他配置

接下来还有一些其他配置。

搜索引擎，选择第一个(如果后续需要输入API Key，在输入时跳过)或直接跳过；是否现在配置技能选择No；配置 OpenClaw 的自动化插件（Hooks）选择跳过；如何启动/配置你的机器人，选择Hatch in TUI(用终端交互界面配置)。

最后提示机器人上线成功，完成配置！

此时可以与机器人对话交流，机器人的回答能力由配置过程中选择的豆包大模型提供，但这是本地机器人，并非我们刚才创建的飞书机器人。

飞书机器人把 OpenClaw 能力部署到了飞书平台，可以让用户在飞书客户端里和它对话，本质是OpenClaw本地能力的远程调用，也就是把本地能力封装成飞书应用给其他用户使用。例如可以把飞书机器人添加到公司的飞书群里，大家都可以找它聊天，给它分派任务。

步骤7：在群聊中添加飞书机器人

我们以飞书手机APP为例介绍。打开飞书APP，点击底部【消息】，再点击APP右上角的“+”，选择创建群组。

群模式为“对话”，下面选择【我管理的群组】，点击【创建】。在新建的群组中，点击右上角的“...”，继续选择【群机器人】，再选择【添加】，在搜索框中输入新建的机器人的关键字，例如“华西金工”。我们选择正确的机器人后点击【添加】。将机器人添加到群聊中以后就可以发送消息了，例如让它介绍一下自己。

在Ubuntu窗口中执行openclaw skills list，可以查看安装OpenClaw自带的技能(skills)。例如我们可以让机器人通过weather技能查询天气。

如果需要让它执行更复杂的任务，还需要安装更多的技能(skills)。

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