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<think>我们已经在之前的对话中详细说明了在WSL2中部署OpenClaw并连接本地vLLM的步骤。现在用户询问的是通过PowerShell使用官方安装脚本安装OpenClaw后，如何在Windows系统上部署并对接本地vLLM大模型。注意，用户强调使用PowerShell安装，所以我们需要考虑Windows原生环境（而非WSL2）下的部署。

然而，根据OpenClaw的官方文档，OpenClaw的部署环境推荐使用Linux（包括WSL），因为vLLM目前对Windows的原生支持有限。因此，在Windows上对接本地vLLM，我们仍然需要通过WSL2来运行vLLM服务，然后让Windows原生安装的OpenClaw连接到WSL2中的vLLM服务。

步骤概述：

1. 在PowerShell中使用官方脚本安装OpenClaw（Windows原生）。
2. 在WSL2中启动vLLM服务（确保WSL2已安装并配置好，模型已准备好）。
3. 配置OpenClaw（Windows原生）连接到WSL2中的vLLM服务（注意：WSL2中的localhost不能直接在Windows中访问，需要使用特殊的IP地址）。
4. 验证连接。

详细步骤：

1. 通过PowerShell安装OpenClaw（Windows原生） 在PowerShell中运行：

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

安装完成后，OpenClaw会作为系统服务安装，并自动启动。

2. 在WSL2中启动vLLM服务 在WSL2（例如Ubuntu）中，确保已经安装了vLLM，并启动API服务：

GPT plus 代充 只需 145 # 在WSL2终端中 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /path/to/your/model --port 8000 

3. 配置OpenClaw连接vLLM服务 这里的关键是：Windows原生安装的OpenClaw需要连接到WSL2中运行的vLLM服务。由于WSL2的localhost与Windows的localhost并不互通，我们需要使用WSL2的IP地址（或者使用Windows到WSL2的端口转发）。

方法一：使用WSL2的IP地址（推荐）

• 在WSL2中运行ip addr show eth0，找到类似于inet 172.x.x.x的IP地址（注意：每次重启WSL2可能会变化）。
• 或者，在Windows中通过以下PowerShell命令获取WSL2的IP地址：

   wsl hostname -I 

假设获取到的IP地址是172.1.2.3，那么vLLM服务的地址就是http://172.1.2.3:8000/v1。

方法二：设置端口转发（如果IP变动频繁，可以设置静态端口转发） 在Windows PowerShell中运行（管理员权限）：

GPT plus 代充 只需 145 # 将WSL2的8000端口转发到本地的8000端口 netsh interface portproxy add v4tov4 listenport=8000 listenaddress=0.0.0.0 connectport=8000 connectaddress=(WSL2的IP地址) 

但更简单的方式是直接使用WSL2的IP地址。

然后，修改OpenClaw的配置文件（位于Windows用户的.openclaw目录下，例如C:Users<用户名>.openclawopenclaw.json）：

 { "model": { "default": "vllm-local", "list": { "vllm-local": { "api_base": "http://172.1.2.3:8000/v1", // 替换为你的WSL2 IP "api_key": "EMPTY", "model_name": "your-model-name" // 替换为你的模型名称，如"gpt-3.5-turbo"（注意：这个名称需要与vLLM启动的模型兼容，通常使用模型路径的basename或者vLLM支持的模型名称） } } } } 

4. 重启OpenClaw服务 在PowerShell中运行：

GPT plus 代充 只需 145 openclaw restart 

5. 验证连接 在Windows PowerShell中，我们可以使用curl测试vLLM服务是否可访问（注意：先确保WSL2的vLLM服务正在运行）：

 # 测试vLLM服务 curl http://172.1.2.3:8000/v1/models # 应该返回模型信息 # 检查OpenClaw服务状态 openclaw status 

如果遇到连接问题，请检查：

• WSL2的防火墙（通常WSL2的防火墙是关闭的）
• Windows防火墙是否允许8000端口的入站和出站（可能需要手动添加规则）

关键说明

1. WSL2 IP地址变动问题：WSL2的IP地址在每次重启后可能会变化，因此可以考虑在WSL2中设置静态IP，或者在Windows中编写脚本动态获取IP并更新OpenClaw配置。
2. 模型名称：确保model_name与vLLM启动的模型匹配。如果不确定，可以查看vLLM启动时的日志，或者通过http://172.1.2.3:8000/v1/models返回的信息来确定。

这样，我们就实现了在Windows原生安装的OpenClaw通过WSL2中运行的vLLM服务来使用本地大模型。

注意：如果用户希望完全在Windows原生环境下运行vLLM，目前vLLM官方并不支持Windows，因此只能通过WSL2运行。

下面生成相关问题： </think> 在Windows系统通过PowerShell安装OpenClaw后部署对接本地vLLM大模型的完整流程如下（结合WSL2环境）：

1. 安装OpenClaw（PowerShell执行）

GPT plus 代充 只需 145# 官方一键安装 iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex # 验证安装 openclaw --version 

2. 配置WSL2环境

# 启用WSL2并安装Ubuntu wsl --install -d Ubuntu-22.04 wsl --set-default-version 2 # 进入WSL环境 wsl 

3. 在WSL中部署vLLM服务

GPT plus 代充 只需 145# 安装依赖 sudo apt update && sudo apt install -y python3-pip pip3 install "vllm>=0.4.0" transformers # 启动服务（示例使用Llama3-8B） python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct --port 8000 --max-model-len 4096 

> 保持此终端运行，服务地址：http://localhost:8000/v1[^1]

4. 配置OpenClaw连接

在Windows中编辑配置文件：

# 打开配置文件 notepad $env:USERPROFILE.openclawopenclaw.json 

修改内容为：

GPT plus 代充 只需 145{ "model": { "default": "local-vllm", "list": { "local-vllm": { "api_base": "http://localhost:8000/v1", "api_key": "EMPTY", "model_name": "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct" } } } } 

5. 重启服务并验证

# 重启OpenClaw网关 openclaw restart # 测试连接（需在WSL服务运行状态下） curl http://localhost:8000/v1/models 

预期返回：

GPT plus 代充 只需 145{"object":"list","data":[{"id":"meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct"}]} 

关键配置说明

1. 端口映射：WSL2自动将localhost:8000映射到Windows
2. 模型加载：

   # 若使用本地模型（需提前下载） python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model /mnt/d/models/llama3-8b --quantization awq # 启用4bit量化 

3. 性能优化：
   • 添加--tensor-parallel-size 2启用多GPU并行
   • 使用--quantization awq减少显存占用

验证AI Agent功能

GPT plus 代充 只需 145# 通过OpenClaw CLI测试 openclaw run "用中文解释量子计算原理" 

> 将自动路由到本地vLLM模型执行推理