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设备：Dell Inspiron 14 Plus 7430， i7-13620H，16G+1T，双显卡（Intel+Nvidia Rtx4050 6G）

系统：Windows 11

网络：纯国内

第一步：安装Node.js

1.Node.js官网（https://nodejs.org/en/download），选择v22.22.0(LTS)，Windows x64，下载Windows Installer(.msi)

2.下载后一路Next，除了安装位置，其他一律默认，直到安装完成。

3.检测是否安装成功

以管理员模式打开Windows PowerShell，输入

node -v#显示nodejs版本号

npm -v#显示npm版本号

这样就是成功安装了。

如果碰到错误 “npm : 无法加载文件 C:\Program Files\nodejs\npm.ps1，因为在此系统上禁止运行脚本。”就先输入 Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

Powershell 脚本运行的几种权限，以及修改 Powershell 权限设置

Powershell 脚本运行的几种权限：

- 限制: 默认设置，不允许任何脚本运行

- AllSigned: 只能运行经过数字证书签名的脚本

- RemoteSigned: 运行本地脚本不需要数字签名，但是运行从网络上下载的脚本必须要有数字签名

- Unrestricted: 允许所有的脚本运行, 但是在运行前会提示是否进行操作

- Bypass: 允许所有的脚本运行, 没有任何的提示和警告。

查看当前 PowerShell 的环境配置：Get-ExecutionPolicy

变当前的 PowerShell 环境的权限设置：

Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser #针对当前用户

第二步：切换国内镜像源，防止下载超时，提高下载速度。

在刚才的PowerShell终端中输入

npm config set registry https://registry.npmmirror.com#阿里云镜像

npm config get registry#显示https://registry.npmmirror.com即ok

或npm config list #显示registry = “https://registry.npmmirror.com”

第三步：安装生成工具

1、安装git

到https://git-scm.com/install/windows，下载windows x64 setup

下载后，一路回车，默认安装；然后在PowerShell终端（管理员模式）中输入

git config –global url.“https://github.com/”.insteadOf :

git config –global url.“https://”.insteadOf git://

第一条命令将所有 : 开头的 URL 替换为 https://github.com/。

第二条命令将所有 git:// 协议也替换为 https://（防止其他依赖使用此协议）。

2、安装Python

到https://www.python.org/downloads/下载，我选了3.11.7(X64)的，安装时确保勾选Add python.exe to PATH，安装。

3、安装 Windows Build Tools

https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/visual-cpp-build-tools/

页面下载，安装时选择 “Desktop development with C++” 工作负载，确保安装 Windows ¹⁰⁄₁₁ SDK。

第四步：一键安装OpenClaw，并初步配置

1.重新打开一个PowerShell终端（管理员模式）中输入（如需更改安装位置，先不运行这个安装命令，先看下面）

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

开始安装，我们安心等待，希望不要出现错误，如果出现，可以咨询deepseek。

（默认的安装位置是你的主目录下的.openclaw，可以在安装前设定安装在其他位置：设置环境变量：在管理员模式的PowerShell中，输入以下命令来创建并指定数据存放的文件夹（将D:\ai\openclaw替换成你想要的任何路径）：

New-Item -ItemType Directory -Path ‘D:\ai\openclaw’ -Force #新建文件夹

[Environment]::SetEnvironmentVariable(“OPENCLAW_HOME”, “D:\ai\openclaw”, “User”)

这条命令会将变量永久保存在你的用户配置中。

[Environment]::GetEnvironmentVariable(“OPENCLAW_HOME”, “User”) #确认一下是不是刚才的位置）

1. 安装成功，自动进入首次配置界面（即OpenClaw onboarding）。

开始配置，这里选Yes，No的话就不能继续啦。

这里开始选Quickstart快速配置。

选择大模型提供商，这里我选择Z.AI，我有账号，哈哈。大家根据自己的情况设置；本地模型的（Ollama），也跳过，后面再设置。

Channel先跳过，我们到后面再设置飞书，因为飞书已经内置了，不需要下载，只需要设置就好。

Skills技能也暂时不用设置，后期再说。

先跳过，后面有需要可以让openclaw自己设置。

后面就是自动安装网关，自动设置，然后完成。

打开浏览器，输入地址，可以看到控制台了。（如果不行的话，关闭终端，重新打开一个，输入openclaw gateway start，启动网关；第一次访问控制台，一定要带上token= ）

已经ok啦。

第五步：配置飞书（openclaw端）

飞书的设置请查考网络，这里主要讲openclaw端的设置。

Openclaw已经内置了飞书插件，所以不用再下载，先运行

openlcaw plugins list#显示内置插件

可以看到feishu是disabled状态，我们启用它

openclaw plugins enable feishu

然后再进行设置

openclaw channels add

根据提示进行设置。

选择飞书，然后输入密码、ID等，然后Finished退出。

启动飞书客户端，添加机器人后发送一个消息，会返回配对码

复制这个配对码，然后在你的命令行中运行批准命令，看到成功提示后，你的那个新账号就可以和机器人正常对话了。

第六步：配置本地大模型

线上模型太费token啦，而且近日阿里千问团队在 Hugging Face Hub 和 ModelScope 正式开源四款 Qwen3.5小尺寸模型：0.8B、2B、4B、9B。这四款模型采用原生多模态训练和最新混合架构，专为移动端、IoT边缘设备和低延迟实时交互场景设计。我们就本地部署玩一玩吧。

本地部署工具有许多，比较流行的有Ollama、vLLM、llama.cpp、LM Studio等。这里我选择了LM Studio，它专为简化LLM本地化部署而设计，提供零代码的图形化操作界面。其核心优势包括：

全离线运行：无需云端依赖，所有数据处理均在本地完成；

模型市场集成：直接访问Hugging Face等平台的数千个开源模型；

硬件自适应：自动识别CPU/GPU资源并优化计算路径。

访问方便：即可本地使用，又可通过网络访问，而且Openclaw访问方便。

1. 下载安装包，直接到网站https://lmstudio.ai/下载windows版本软件
   

1. 一路Next安装好，然后运行程序。

3、下载模型

在1处搜索qwen3.5-9B，在2处可以选择具体版本。

4、下载好之后，在画圈处载入模型，然后可以马上开始对话，试一试啦。这个模型还支持图像输入。

1. 设置服务器模式

点击1处，进入开发模式；点击2处，进入本地服务；点击3处，运行服务器；点击4处，加载模型。

点击1处，进入服务器设置；点击2处，设置服务器端口；点击3处，可以开启并设置API Key（可以假装很高级）。

加载模型的相关信息，注意Load处的上下文长度，设置大一点，防止长度不够。

第七步：对接Openclaw sk-lm-2YcrFrO2:rS7jP3zG4kMBLPPTWpeH

打开管理员模式的PowerShell终端，输入openclaw config，开始设置

选择Local (this machine)→Model→Custom Provider→API Base URL（按照你们自己的地址和端口，一般不变，但是我改了端口为4321，所以是http://127.0.0.1:4321/v1)→API Key（输入刚才在LM Studio中的API Key;没设的话就空着)→Endpoint compatibility（选择OpenAI-compatible）→Model ID（qwen3.5-9B，我们使用的本地模型名称）→Verification（验证服务器是否OK）→Endpoint ID（随你，不改也行）→Model alias（别名，写不写都行）

完成，重启网关，可以试一试啦。

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附加：

1. openclaw 无法执行读写运行文件操作
   终端输入openclaw config get tools.profile
   如果是messaging
   
   
   

原因是：OpenClaw 默认情况下工具权限非常受限，配置中完全没有tools的核心配置项（allow, deny, profile, exec 都不存在），只有web.search的配置。这意味着：没有显式允许任何工具（包括 read, write, exec 等），工具权限处于默认或受限状态，Agent 无法调用文件操作工具。
解决方案：
第一步：设置工具 Profile（推荐），使用内置的 coding profile，它会自动启用文件系统、运行时、会话等核心工具：
# 设置全局工具 profile 为 coding（包含 group:fs 文件操作组）
openclaw config set tools.profile “coding”
# 或者设置为 full（无限制，适合本地开发）
openclaw config set tools.profile “full”
Profile 说明：
1、minimal：仅 session_status（你的当前状态可能接近这个）
2、coding：包含 group:fs（read/write/edit/apply_patch）、group:runtime（exec/process）、group:sessions 等
3、messaging：仅消息相关工具
4、full：无限制，所有工具可用

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2、“tools”: { “profile”: “full”, “fs”: { “workspaceOnly”: true}

“profile”: “full”：这等于把整个工具箱都给了 AI。根据 OpenClaw 的官方机制，full 配置档意味着不对 AI 能使用的工具做任何限制 。所有的工具组（group:runtime、group:fs 等）都会被开启，AI 可以执行命令、读写文件、操作浏览器等等，权限非常大。
“fs”: { “workspaceOnly”: true }：这个设置就是那条“只能在指定工作台上操作”的规矩。当 workspaceOnly 为 true 时，OpenClaw 会给所有文件系统工具（如 read、write、edit）加上一道“路径守卫” 。这道守卫会检查 AI 想要读写的每一个文件路径，确保它们都位于预先配置好的工作目录（workspaceRoot）之内 。任何试图访问工作区之外（比如你的系统根目录、个人文件夹等）的请求都会被拒绝 。
tools.fs 是 OpenClaw 中用来精细控制 AI 文件系统操作权限的配置对象。它本身并不是一个“值”，而是一个配置组，里面可以包含多个具体的配置项，用来定义 AI 在读写文件时的行为边界和安全策略。
我把 tools.fs 下常见的配置项整理成了表格，你可以对照参考：

配置项	类型	作用与说明	配置示例
workspaceOnly	boolean	这是你之前问到的核心配置。如果设为 true，AI 的所有文件操作（读、写、编辑等）都将被严格限制在指定的工作目录（workspace）内，无法访问你电脑上的其他任何文件，是重要的安全锁。	“workspaceOnly”: true
allowedPaths	array	一个路径白名单。当 workspaceOnly 为 false 或需要额外路径时，你可以在这里列出允许 AI 访问的其他目录（如桌面、下载文件夹）。支持绝对路径和带 ~ 的用户目录。	“allowedPaths”: [“/Desktop”, “/Downloads”]
approvals	object	审批机制。可以为特定的高危文件操作（如 write、edit）设置执行前需用户确认，增加一道安全防线。	“approvals”: { “write”: { “enabled”: true } }

最高安全模式：如果你希望 AI 非常安全，只能在专属工作区活动，就用这个。这也是很多场景下的推荐配置。
json
{
“tools”: {
“fs”: {
“workspaceOnly”: true
}
}
}
允许访问桌面：如果你想复现之前讨论的“允许访问桌面路径”的场景，需要放宽限制，将桌面目录加入白名单。
json
{
“tools”: {
“fs”: {
“workspaceOnly”: false,
“allowedPaths”: [“/Users/你的用户名/Desktop”] // macOS示例
}
}
}
请注意：关闭 workspaceOnly 并添加 allowedPaths 后，AI 的文件访问权限会变大，请确保你了解其中的安全风险。

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1. 安装技能管理工具clawhub

clawhub是OpenClaw官方指定的Skills安装工具，支持命令行与webui两种安装方式，推荐命令行安装（稳定性更高）：

# 命令行安装clawhub（全局可用）

npm install -g clawhub

# 验证安装成功

clawhub –version # 显示版本号即为成功