2026年openclaw云端+本地模型部署简易指南

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openclaw官方中文网站内已经写明了安装方式，但是比较简洁，地址如下：https://openclaws.io/zh/install

官方不推荐在windows上直接安装，但是我自己尝试之后发现通过在wsl开服务给windows，在本地文件操作方法有非常非常大的问题，所以这篇文章就直接用windows装了，但是文章最后会对比一下两者启动和使用上的差异。
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安装openclaw需要NodeJs环境，且版本≥22，下载地址：https://nodejs.org/en/download，想干净一点就下载zip包配环境变量，也可以下载msi直接让软件帮忙配好。
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1.3.1 下载并安装openclaw

官方推荐一键安装方式：

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个人推荐使用npm方式进行包管理，所有操作都在powershell里面进行，这样你能清楚所有必要依赖的安装情况，后续如果出现依赖问题（例如接入飞书、微信等第三方应用）方便查找，使用阿里镜像下载安装：

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1.3.2 验证安装

检查是否安装成功，检查版本：

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1.3.3 安装openclaw服务

执行如下指令，所有对话全都选YES，出现如下信息表示服务安装成功。

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1.4.1 选择QuickStart选项

配置操作是最繁琐的，第一次启动前要先配置好，执行如下指令：

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选择官方推荐快速启动方式，初次安装时计算机内是没有相关配置信息的，如果之前安装过就先把配置文件、计划任务、环境变量全删干净。
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1.4.2 Model配置选择Skip for now

Model也就是我们讲的大模型，可以使用Ollama提供的本地服务（免费），也可以使用大厂们提供的在线大模型（收费），这里先选择跳过，现在仅完成openclaw的一般配置。
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1.4.3 Channel配置选择Skip for now

先不连接第三方应用，现在仅完成openclaw的一般配置，保证openclaw服务正常启动。
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1.4.4 Web Search配置选择Skip for now

要让机器人使用浏览器的话需要配置Web Search的密钥，但是都要收费（Brave的免费额度目前似乎已经不能领取了），稍后配置。
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1.4.5 Skills配置选择YES

Skills不跳过，看看自己可以用的东西有哪些，但现在全选NO，以后有需要再配。
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1.4.6 启动openclaw服务

按照指引选择如下选项，显示如下信息表示这个服务已经安装到电脑上了。
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选择Web UI方式打开，会在默认浏览器打开对话界面，但是此时它是不具备任何能力的。
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没有配置模型的时候它是不会正常回复的，如下是已经配置好的情况。
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通过openclaw config可以查看有哪些配置信息。
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使用其默认配置即可，当然可以把工作目录放在任何位置，需要把对应路径粘贴进去，在工作目录下有一个非常重要的文件 openclaw.json，后续所有配置操作可以在控制台进行，也可以直接操作该文件。
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选择并配置Model是使用openclaw最为重要的一个步骤，它直接关系到你的机器人是否“聪明”，下面介绍本地和云端两种部署方式。
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2.2.1 在线大模型（阿里云百练）

阿里官方已经提供了连openclaw的操作文档，地址如下https://help.aliyun.com/zh/model-studio/openclaw，我这里把细枝末节的事情提一下。

2.2.1.1 注册并登陆账号

阿里云提供了几个月、有百万Token的免费大模型（可以把Token简单理解为和大模型对话的最小单位，就好比是一个中文汉字或者一个英文字母），在官网https://www.aliyun.com/注册并登录。
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2.2.1.2 创建API Key

登录好了会直接赠送百万Token的额度，接下来需要创建密钥，按照界面指引操作即可。
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2.2.1.3 修改openclaw配置文件

阿里官方文档提及两种修改配置文件的方式，但都是操作openclaw.json这个文件。
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这里演示在Web页面修改openclaw.json配置文件，复制如下内容替换配置文件中models和agents两部分内容。

需要在aipKey位置替换为自己的Key，如下配置文件使用了qwen3.5-plus 和 qwen3-coder-next两个模型，其中主模型是"primary": “bailian/qwen3.5-plus”，默认也就是用这个模型回复。

contextWindow 和 maxTokens 两个参数关系到模型的记忆能力和回复文本的长度，连接在线大模型的话使用官方默认配置就好了，本地部署的时候要改小一点，不然跑不动。

修改apiKey后页面会非常贴心的做一个掩码处理，但是可以自己去openclaw.josn里看到，每次修改操作结束后要点击右上角的save和update。
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2.2.1.4 添加或删除模型

添加或删除模型需要同步操作models和agents，下面演示仅使用qwen-vl-max这一个模型，有些模型适合处理文字，有些适合处理图像，qwen-vl-max是一个支持文字和图像识别的模型。
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2.2.1.5 开始对话

完成配置后就可以开始对话了。
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让它操作本地文件也是可以的，但此时它是不具备上网能力的，因为还没有配置它的网络搜索服务。
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2.2.1.6 免费套餐用完了会怎么样

当免费额度用完之后在线模型会停止服务并且返回403的异常，症状如下，只需要修改配置并重启服务就好了。
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2.2.2 本地大模型（Ollama平台）

2.2.2.1 安装Ollama

Ollama是openclaw推荐的本地部署平台，它的用途是下载模型，提供模型服务，不能直接控制你的计算机或者软件，那是openclaw的功能。
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可以在Ollama里面下载大量本地模型，启用本地服务后供openclaw访问，官网地址是：https://ollama.com/，在该页面找到download下载即可，美中不足的是它似乎只能安装到C盘下的默认安装位置，安装好了之后每次它会自启动，就保持这个设置，例如：C:UsersAdminAppDataLocalProgramsOllama。
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2.2.2.2 在Ollama下载模型

进入ollama后可以在对话框区域下载想要的本地模型，不同模型各有优势，例如qwen3-vl系列能够处理图像和文字，deepseek系列推理能力比较强。
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装好之后可以在控制台确认。
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2.2.2.3 修改openclaw配置文件

执行openclaw config，配置Model。
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这里需要选择Custom Provider，因为使用的是本地Ollama提供的服务。
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安装好Ollama后就会默认识别到这个服务的地址和对应端口，默认为：

http://127.0.0.1:11434/v1

这个地址用浏览器是打不开的，它的作用是向openclaw提供大模型服务。
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按照如下截图选择选项，空的内容表示直接回车，即使用它的默认配置，Model ID要和你下载的模型名字一致，检验成功后会显示如下信息，经测试本地跑30b的模型作为服务器还是很吃力的，后来换成了8b的。
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这个配置文件一定一定根据自己机器的性能修改，本人使用笔记本，GPU是RXT5070，内存是32G，显存只有8G，如果使用默认配置，内存大概率会跑满，然后出现如下信息，它会导致整个程序直接卡死。
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models下的推荐配置信息如下所示，修改contextWindow为16384、maxTokens为2048。

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同样，为防止其他模型干扰，因为openclaw会根据运行情况查找模型列表并切换，所以这里只留一个。

2.2.2.4 开始对话

Ollama官方推荐在控制台打开，指令为ollama launch openclaw，但这是基于命令行的方式。
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在控制台对话和操作不那么方便，同样可以在web页面进行对话。
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2.2.2.5 WSL运行Openclaw

根据官方文件推荐的，我们可以在windows上安装WSL，下一个Linux的发行版本（例如Ubuntu），在里面安装openclaw，Ollama同样安装在windows上，同样将ollama的服务提供给openclaw，值得注意的是，此时的服务地址就不再是http://127.0.0.1:11434/v1了，需要改为Windows主机的IP，如