OpenClaw完整安装与使用教程（从 0 到 1 全指南）

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GPT plus 代充只需 145

openclaw 是一款开源个人 ai 智能体 (personal ai agent)，核心优势为本地部署+系统级执行+全渠道交互，可通过聊天工具 (telegram/whatsapp 等) 下达指令，自动完成文件整理、代码部署、日程同步等任务，所有数据本地存储，隐私零泄露。截至 2026 年 1 月，github 星标突破 4 万+，支持 windows/mac/linux/云服务器多平台。

CPU 支持 Intel i5/AMD Ryzen 5及更高内存本地运行大模型需 ,仅基础调度可满足存储存储依赖、模型文件及操作日志网络下载依赖、调用 AI 模型 API (国内需配置代理)

运行环境 Node.js Node.js 官网版本管理 NVM (可选) 任意稳定版 NVM GitHub 部署工具 Docker (推荐) Docker 官网源码工具 Git 任意稳定版 Git 官网系统要求 Windows 需启用系统要求 Mac 原生支持,无需额外配置系统要求 Linux 兼容性**,推荐优先使用权限要求
Windows 需管理员 PowerShell, Mac/Linux 需 sudo 权限

AI 模型 API Key: 支持、智谱 GLM-4.5、阿里云百炼、MiniMax 等国产模型
聊天平台 Token: 、WhatsApp/ Discord/ Slack Token (进阶用户)

源码仓库 GitHub 官方开源仓库,支持克隆或下载压缩包一键安装脚本 Mac/Linux: 一键安装脚本 Windows (PowerShell): 插件市场 Clawdhub 官方技能插件库 (文件处理、邮件管理等) 官方文档 GitHub Docs 配置细则、API 对接指南

1. 环境准备

安装 Docker 并启动 (验证: 终端输入显示版本)
Windows 用户需先启用 WSL2: 控制面板→程序→启用或关闭 Windows 功能→勾选“适用于 Linux 的 Windows 子系统”和“虚拟机平台”，安装 Ubuntu 22.04 LTS

2. 拉取源码与配置

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: 自定义 AI 名称 (如“MyOpenClaw”); 本地端口 (默认 8080, 冲突可改 8081); AI 模型 (本地填“llama3:8b”，云端填 API Key); 数据存储路径 (建议改为绝对路径, 如 “/Users/xxx/clawdbot/data”)
3. 启动容器

4. 验证部署

打开浏览器访问 (端口对应配置文件)，出现 OpenClaw 管理界面则部署成功。

打开 Telegram, 搜索“@BotFather"
发送, 按提示输入机器人名称和用户名 (需以“bot”结尾)
收到 API 密钥 (格式: )，复制保存

打开文件 (Docker 部署) 或 (脚本安装)
填入
重启服务:
- Docker:
- 脚本安装:

Telegram 搜索创建的机器人, 发送
收到欢迎语后, 发送测试指令 (如“列出当前目录文件”)
机器人返回执行结果即对接成功

（本节无具体内容，预计在实际文档中会有详细的基础操作流程介绍）

文件管理 “整理下载文件夹,按类型分类 PDF、图片、文档” 自动分类文件并创建子文件夹代码执行 “运行当前目录下的test.py脚本,返回结果” 需配置终端权限日程同步 “将明天 14:00 的会议添加到系统日历,同步至 Notion" 需安装 Notion 插件文本处理 “将当前目录的会议录音转成文字纪要” 需对接语音识别 API 系统监控 “监控服务器 CPU 使用率,超过 80%提醒我” 主动告警功能

(1) 对接国产模型 (以智谱 GLM-4.5 为例)

注册智谱 AI 平台,获取 API Key: 智谱开放平台
编辑配置文件:

重启网关:

(2) 安装技能插件

访问 Clawdhub, 下载所需插件 (如邮件整理、浏览器自动化)
将插件文件放入目录
执行激活插件

容器启动失败,提示依赖缺失 Docker 版本过低升级 Docker 至 ,执行清除缓存后重试 Node.js 版本不兼容低于用安装版本源码克隆失败网络限制直接访问 GitHub 下载压缩包,或配置代理

Telegram 机器人无响应 API 密钥错误或网络无法访问核对密钥,国内用户配置代理,在添加无法读写本地文件权限不足 Docker 部署: 映射本地目录并开放权限本地目录路径运行卡顿硬件算力不足关闭本地大模型,改用云端模型; 或降低模型参数 (如 )

避免中断: 设置电脑“永不睡眠”, WSL2 用户执行避免后台耗电

成本优化: 轻度使用选择国产模型 (如 ), 重度使用搭配

OpenClaw完整安装与使用教程（从 0 到 1 全指南）

1. 环境准备

2. 拉取源码与配置

3. 启动容器

4. 验证部署

(1) 对接国产模型 (以智谱 GLM-4.5 为例)

(2) 安装技能插件

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