2026年OpenClaw完全入门指南：从零开始搭建你的AI助手

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Ubuntu 本地运行 OpenClaw 完整指南

一、环境准备与系统要求

系统要求：

Ubuntu 24.04 LTS（推荐）或 Ubuntu 22.04 LTS
Node.js 22+ 运行环境
至少 8GB 内存（推荐 16GB+）
50GB 可用磁盘空间

环境检查与安装：

# 更新系统包 sudo apt update &amp;&amp; sudo apt upgrade -y # 安装 Node.js 22+ curl -fsSL https<em>:</em>//deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash - sudo apt-get install -y nodejs # 验证安装版本 node --version # 应显示 v22.x.x npm --version # 应显示 10.x.x

GPT plus 代充只需 145

二、OpenClaw 安装与配置

1. 一键安装 OpenClaw

讯享网# 使用官方安装脚本 curl -fsSL https<em>:</em>//raw.githubusercontent.com/<em>openclaw</em>/<em>openclaw</em>/m<em>ai</em>n/install.sh | bash

2. 核心配置文件设置 创建并编辑 openclaw.json 配置文件：

{ &quot;name&quot;<em>:</em> &quot;local-<em>openclaw</em>&quot;, &quot;model&quot;<em>:</em> { &quot;type&quot;<em>:</em> &quot;ollama&quot;, &quot;config&quot;<em>:</em> { &quot;baseUrl&quot;<em>:</em> &quot;http<em>:</em>//localhost<em>:</em>11434&quot;, &quot;model&quot;<em>:</em> &quot;qwen2.5<em>:</em>7b&quot; } }, &quot;memory&quot;<em>:</em> { &quot;enabled&quot;<em>:</em> true, &quot;type&quot;<em>:</em> &quot;local&quot;, &quot;vectorDb&quot;<em>:</em> &quot;sqlite-vec&quot; }, &quot;skills&quot;<em>:</em> { &quot;enabled&quot;<em>:</em> [&quot;web_search&quot;, &quot;calculator&quot;, &quot;code_interpreter&quot;] } }

关键配置说明：

model.type: 设置为 "ollama" 使用本地模型 [ref_3]
memory.type: 配置为 "local" 实现本地记忆检索 [ref_2]
确保模型 token 上下文长度 ≥ 16000 [ref_6]

三、本地模型集成（Ollama）

1. Ollama 服务安装

讯享网# 安装 Ollama curl -fsSL https<em>:</em>//ollama.<em>ai</em>/install.sh | sh # 启动 Ollama 服务 ollama serve &amp; # 下载适合的模型 ollama pull qwen2.5<em>:</em>7b ollama pull llama3.1<em>:</em>8b

2. 模型验证

# 检查模型列表 ollama list # 测试模型响应 ollama run qwen2.5<em>:</em>7b &quot;你好，请自我介绍&quot;

四、内存与向量数据库配置

本地记忆功能启用：

讯享网# 安装 SQLite-vec 扩展 sudo apt install libsqlite3-dev git clone https<em>:</em>//github.com/asg017/sqlite-vec cd sqlite-vec &amp;&amp; make &amp;&amp; sudo make install # 编译支持 GPU 的 llama.cpp（可选，提升性能） git clone https<em>:</em>//github.com/ggerganov/llama.cpp cd llama.cpp &amp;&amp; make LLAMA_CUBLAS=1

配置内存设置确保完全本地化运行 [ref_2]。

五、服务启动与验证

1. 启动 OpenClaw 服务

# 进入 <em>OpenClaw</em> 目录 cd <em>openclaw</em> # 安装依赖 npm install # 启动开发服务 npm run dev # 或启动生产服务 npm start

2. 服务状态检查

讯享网# 检查服务端口 netstat -tulpn | grep <em>:</em>3000 # 测试 API 端点 curl http<em>:</em>//localhost<em>:</em>3000/api/health

六、网络访问与隧道配置

本地访问配置：

# 使用 SSH 隧道实现安全访问 ssh -L 3000<em>:</em>localhost<em>:</em>3000 your_username@localhost # 或者使用 ngrok（可选） ngrok http 3000

服务默认运行在 http://localhost:3000，可通过浏览器访问 [ref_6]。

七、技能扩展与管理

启用核心技能：

讯享网{ &quot;skills&quot;<em>:</em> { &quot;enabled&quot;<em>:</em> [ &quot;web_search&quot;, &quot;calculator&quot;, &quot;code_interpreter&quot;, &quot;file_processor&quot;, &quot;knowledge_base&quot; ], &quot;config&quot;<em>:</em> { &quot;web_search&quot;<em>:</em> { &quot;provider&quot;<em>:</em> &quot;duckduckgo&quot; } } } }

通过技能管理界面可以动态启用/禁用功能模块 [ref_6]。

八、性能优化与故障排查

性能调优建议：

# 调整 Node.js 内存限制 export NODE_OPTIONS=&quot;--max-old-space-size=4096&quot; # 优化 Ollama 配置 echo &#39;OLLAMA_NUM_PARALLEL=4&#39; &gt;&gt; ~/.bashrc echo &#39;OLLAMA_HOST=0.0.0.0&#39; &gt;&gt; ~/.bashrc

常见问题解决：

端口冲突：修改 config/server.json 中的端口设置
模型加载失败：检查 Ollama 服务状态和模型文件完整性 [ref_3]
内存不足：增加交换空间或使用更小的模型版本
权限问题：确保对 ~/.openclaw 目录有读写权限

九、备份与维护

配置备份：

讯享网# 备份关键配置文件 tar -czf <em>openclaw</em>-backup-$(date +%Y%m%d).tar.gz ~/.<em>openclaw</em>/config ~/.<em>openclaw</em>/memory ~/.ollama/models

定期维护任务：

清理临时文件：npm run clean
更新依赖：npm update
重建索引：通过管理界面触发记忆库重建

通过以上完整流程，可以在 Ubuntu 系统上成功部署并运行功能完整的本地 OpenClaw 实例，实现完全离线的 AI 助手功能，同时保证数据隐私和运行效率 [ref_1][ref_3][ref_6]。