2026年OpenClaw怎么部署？2026年OpenClaw（Clawdbot）新手1分钟搭建及使用保姆级指南

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在 Mac 上从零开始安装 OpenClaw 的完整指南

对于初次接触 OpenClaw 的用户，以下将提供一套保姆级的安装流程。OpenClaw 是一个开源的 AI Agent 框架，能够在本地部署并集成大模型能力，实现自动化任务处理[ref_2]。我们将从环境准备、核心组件安装到最终验证，分步详解整个过程。

1. 环境准备与依赖安装

（1）安装 Homebrew
Homebrew 是 macOS 的包管理器，用于快速安装所需工具。打开终端（Terminal）执行以下命令：

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

（2）安装 Git 和 Node.js

Git 用于拉取代码，Node.js 是运行 OpenClaw 的基础环境：

GPT plus 代充 只需 145brew install git node

建议使用 Node Version Manager（NVM）管理 Node.js 版本[ref_3]：

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.0/install.sh | bash nvm install 18 # 安装 Node.js v18（OpenClaw 兼容版本）

（3）安装 Docker（可选但推荐）
Docker 可简化依赖管理，避免环境冲突[ref_1]：

GPT plus 代充 只需 145brew install --cask docker

安装后需从应用程序文件夹启动 Docker Desktop，并保持运行状态。

2. 安装 OpenClaw 核心服务

（1）通过 npm 直接安装
这是最快捷的安装方式[ref_3][ref_4]：

npm install -g @openclaw/cli # 全局安装 OpenClaw CLI

安装完成后，初始化项目：

GPT plus 代充 只需 145openclaw init my-claw-project # 创建项目目录 cd my-claw-project

（2）启动服务
执行以下命令启动核心服务：

openclaw start

正常启动后，终端将显示 Web UI 访问地址（通常为 http://localhost:3000）。

3. 配置大模型集成

OpenClaw 支持多种大模型，以下是两种典型配置方案：

方案一：使用 Ollama 本地模型（推荐新手）
Ollama 可在本地运行轻量级大模型[ref_3]：

GPT plus 代充 只需 145brew install ollama ollama pull qwen:1.8b # 拉取千问 1.8B 模型（资源占用低）

在 OpenClaw 的 Web UI 界面中配置模型端点：

# 在模型配置页面填写 model_endpoint: "http://localhost:11434/v1" model_name: "qwen:1.8b"

方案二：接入云端 API
若希望使用更强大的模型，可配置 MiniMax 或 DeepSeek 等国产大模型[ref_1][ref_2]：

GPT plus 代充 只需 145# 在 OpenClaw 的 config.yaml 中添加 models: - name: "minimax" api_key: "your_minimax_api_key" base_url: "https://api.minimax.chat/v1"

4. 验证安装结果

（1）检查服务状态
在项目目录下运行：

openclaw status # 查看各组件运行状态

（2）访问 Web UI
浏览器打开 http://localhost:3000，应看到 OpenClaw 管理界面。首次使用需获取 Token：

GPT plus 代充 只需 145openclaw token generate # 生成访问令牌[ref_4]

（3）基础功能测试
在 Web UI 的对话界面中输入测试问题（如“介绍一下你自己”），确认能获得模型回复。

5. 常见问题与解决方案

问题现象	可能原因	解决方案
`npm install` 失败	网络超时或权限不足	使用国内镜像：`npm config set registry https://registry.npmmirror.com`
Ollama 模型加载失败	内存不足	换用更小模型：`ollama pull qwen:1.8b`[ref_3]
Web UI 无法访问	端口被占用	更改端口：`openclaw start --port 3001`
飞书集成报错	权限配置不全	检查飞书应用的“事件订阅”和“消息与卡片”权限[ref_5]

6. 进阶集成示例（飞书机器人）

如需将 OpenClaw 连接到飞书实现手机端操控，可参考以下配置要点：

// 在飞书开发者后台创建应用后，配置 channel.js module.exports = }

关键步骤包括[ref_1][ref_5]：

在飞书开放平台创建“企业自建应用”
启用“机器人”功能并配置权限
设置事件订阅 URL（格式：https://your-domain.com/webhook/feishu）
在 OpenClaw 中配置飞书 Channel 参数

安装流程总结

整个安装过程可简化为三个主要阶段：环境准备（Homebrew、Node.js、Docker）→ 核心安装（npm 安装 OpenClaw）→ 模型配置（Ollama 本地模型或云端 API）。对于完全新手，建议先使用 Ollama+Qwen 组合验证基础功能，再逐步探索飞书集成等进阶功能[ref_4]。

通过上述步骤，即使是零基础用户也应在 30 分钟内完成 OpenClaw 的本地部署并开始体验 AI Agent 的基本功能。如在任何环节遇到问题，可重点关注终端错误信息，并参照对应参考文档的排障章节进行处理[ref_6]。