[OpenClaw]本地安装完整笔记（Windows 环境）

科技前沿 • 2026-03-12 09:55 • 阅读 0

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。这里提供最前沿的Ai技术和互联网信息。

OpenCLAW 本地部署概述

OpenCLAW 是一个面向大语言模型（LLM）推理与智能体（Agent）编排的开源框架，支持多模型协同、工具调用、记忆管理及可扩展的执行引擎。其本地部署需满足硬件兼容性、运行时环境、模型资源与服务配置四方面要求。

硬件与系统要求

OpenCLAW 推荐在具备 NVIDIA GPU（CUDA 12.1+ 兼容）的 Linux 系统（Ubuntu 20.04/22.04）上部署，最低需 16GB RAM 与 8GB 显存；CPU 模式下可运行轻量推理，但性能显著受限[^1]。Windows 与 macOS 支持处于实验阶段，需通过 WSL2 或 Docker 容器间接实现。

依赖环境配置

Python 版本需为 3.10–3.12，并建议使用虚拟环境隔离依赖。核心依赖包括 torch>=2.3.0, transformers>=4.41.0, llama-cpp-python>=0.2.83（用于 GGUF 模型加载），以及 fastapi, uvicorn, langchain-core 等服务与编排组件。CUDA 工具包与 nvidia-cudnn 必须预装并正确配置 LD_LIBRARY_PATH[^1]。

# 创建虚拟<em>环境</em>并激活 python3.11 -m venv <em>openclaw</em>-env source <em>openclaw</em>-env/bin/activate # <em>安装</em> CUDA-aware PyTorch（以 cu121 为例） pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 # <em>安装</em> <em>OpenCLAW</em> 主体（从 GitHub 主干分支） pip install git+https://github.com/<em>OpenCLAW</em>/<em>openclaw</em>.git@main

GPT plus 代充只需 145

模型资源准备

OpenCLAW 不内置任何闭源模型，需用户自行下载并配置 Hugging Face 或 GGUF 格式模型。典型配置包括：Qwen2-7B-Instruct（HF 格式）、Phi-3-mini-4k-instruct.Q4_K_M.gguf（llama.cpp 格式）。模型路径需在 config.yaml 中显式声明，例如：

讯享网llm: type: &quot;hf&quot; # or &quot;llamacpp&quot; model_path: &quot;/models/Qwen2-7B-Instruct&quot; device: &quot;cuda:0&quot; tokenizer_path: &quot;/models/Qwen2-7B-Instruct&quot;

模型权重应放置于本地可信路径，并确保运行用户具有读取权限[^1]。

启动服务与验证

部署完成后，通过 <em>openclaw</em> serve 命令启动 FastAPI 服务，默认监听 http://127.0.0.1:8000。可通过 curl 或 Swagger UI（/docs）测试 /v1/chat/completions 接口：

curl -X POST &quot;http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions&quot; -H &quot;Content-Type: application/json&quot; -d &#39;{ &quot;model&quot;: &quot;Qwen2-7B-Instruct&quot;, &quot;messages&quot;: [{&quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;content&quot;: &quot;你好，请介绍 <em>OpenCLAW</em>&quot;}], &quot;temperature&quot;: 0.7 }&#39;

响应成功表明 LLM 加载与推理链路正常；若出现 CUDA out of memory，需调整 max_new_tokens 或启用 --quantize q4_k_m 参数启用量化加载[^1]。

扩展能力配置

Agent 行为依赖 tools 目录下的插件定义（如 web_search.py, calculator.py），每个工具需实现 Tool 协议并注册至 ToolRegistry。记忆模块默认使用 ChromaDB，需在 config.yaml 中指定 vectorstore.type: chroma 并设置 persist_directory 路径。自定义工作流可通过 workflow.yaml 定义 DAG 节点与条件跳转逻辑[^1]。