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文章目录

• OpenClaw 本地部署完全指南：从环境验证到启动运行
• • 📋 第一阶段：环境验证与安装
  • • 1. 验证依赖环境
    • 2. 全局安装 OpenClaw
    • 3. 验证安装成功
  • 🚀 第二阶段：交互式配置向导
  • • 第一步：启动配置向导
    • 第二步：配置模型 (Model) —— 让 AI 变聪明的关键
    • 第三步：配置网关 (Gateway) —— 核心步骤
    • 第四步：完成并启动服务
  • 🔗 第三阶段：连接客户端 (VS Code)
  • 🛠️ 常用管理与故障排查
  • • 1. 如何查看图形化面板？
    • 2. 配置文件在哪里？
    • 3. 连接失败怎么办？
    • 4. 如何让它在后台运行？
  • 📝 关键信息速查表
  • 用nvm更新nodejs及安装

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适用场景 ：Windows/macOS/Linux 本地开发环境
目标 ：快速搭建 OpenClaw 网关，连接 VS Code 等编辑器与本地/远程 AI 模型。
更新时间 ：2026 年 3 月
核心版本要求：Node.js v22+, OpenClaw v2026+

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在开始配置之前，必须确保你的系统环境满足 OpenClaw 的运行要求。

1. 验证依赖环境

OpenClaw 基于 Node.js 构建，请打开终端（CMD/PowerShell/Terminal）依次执行以下命令，检查版本：

✅ 通过标准 ：

• 输出类似
• 输出类似

❌ 未通过处理 ：如果版本过低，请前往 Node.js 官网 下载最新的 LTS 版本或 Current 版本（需包含 Node 22）进行安装。

2. 全局安装 OpenClaw

环境验证通过后，使用 npm 全局安装最新版的 OpenClaw：

GPT plus 代充 只需 145 
3. 验证安装成功
 

安装完成后，验证 CLI 工具是否可用及版本号：

✅ 通过标准 ：输出版本号需为 及以上（例如 ）。

注：如果提示命令不存在，请检查 npm 的全局 bin 目录是否已添加到系统环境变量 PATH 中。

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安装成功后，我们将通过交互式界面完成核心配置。

第一步：启动配置向导

在终端中直接运行：

GPT plus 代充 只需 145 
系统将进入交互式配置界面 ()。
 

第二步：配置模型 (Model) —— 让 AI 变聪明的关键

⚠️ 重要前提 ：在配置此步骤前，请确保你的模型后端（如 Ollama, LM Studio, LocalAI 等）已经安装并正在运行。

1. 在主菜单中，使用方向键选择 ，按 进入。
2. 选择模型提供商 (Provider) ：
   • 根据你运行的后端选择对应的选项：
     • 如果你用 Ollama ：选择 。
     • 如果你用 LM Studio ：选择 (LM Studio 兼容 OpenAI 协议)。
     • 如果你用 原生 OpenAI API ：选择 。
     • 其他后端通常选择 或 。
3. 配置后端地址 (Base URL) ：
   • 系统会提示输入 API 地址。
   • Ollama 默认 ：
   • LM Studio 默认 ： (注意末尾的 )
   • OpenAI 官方 ：
   • 操作 ：输入地址后按 。
4. 配置 API Key (如果需要) ：
   • 如果是本地模型（Ollama/LM Studio），通常留空或输入 / 即可（具体视后端要求，本地通常不需要真实 Key）。
   • 如果是云端模型（OpenAI/Claude），请输入你的真实 API Key。
5. 选择默认模型名称 (Model Name) ：
   • 系统可能会尝试自动拉取模型列表。
   • 手动输入你要使用的模型 ID，例如：
     • Ollama: ,
     • LM Studio: 你在软件中加载的模型文件名对应的 ID。
   • 操作 ：输入模型名后按 。
6. 测试连接 (Health Check) ：
   • 配置完成后，系统通常会询问是否进行测试。选择 。
   • 如果显示 或 ，说明 OpenClaw 已成功连接到你的模型后端。

第三步：配置网关 (Gateway) —— 核心步骤

网关是 OpenClaw 的核心组件，负责接收编辑器请求并转发给 AI 模型。

1. 返回主菜单，选择 ，按 进入。
2. Tailscale Exposure (外网暴露) :
   • 选项： (默认) /
   • 建议 ：选择 。
   • 理由 ：除非你需要通过 Tailscale 从其他机器远程访问，否则本地开发只需监听 ，更安全且延迟更低。
3. Gateway token source (令牌来源) :
   • 选项： /
   • 建议 ：保持默认，直接按 选择 。
   • 理由：系统会自动生成一个高强度随机 Token 并保存到本地配置文件。
4. Gateway token (网关令牌) :
   • 界面会显示一串自动生成的字符（例如：）。
   • 操作 ：直接按 确认使用。
   • ⚠️ 重要 ：请务必复制并保存这串 Token！后续在 VS Code 插件中连接时必须用到它。

配置完成后，系统会自动备份旧配置文件 () 并写入新配置。

第四步：完成并启动服务

1. 返回主菜单 ()。
2. 使用方向键向下移动，选择最底部的 。
3. 按 确认。

此时，终端将显示启动成功的信息：

💡 关于 "Gateway: not detected" 的提示 ：

看到 不要惊慌。这通常是因为启动瞬间没有客户端（如 VS Code）连接，属于正常现象。只要窗口不报错退出，服务即视为运行正常。

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服务启动后，保持终端窗口最小化但不要关闭（它是服务端进程）。

1. 打开 VS Code。
2. 进入 OpenClaw 插件设置页面。
3. 配置连接信息：
   • WebSocket URL : (默认端口通常为 18789，以终端输出为准)。
   • Token : 填入你在"第三步"中记录的那串 Token (例如 )。
4. 点击 Connect 或 Save。
5. 测试：在聊天窗口发送 "Hello, are you ready?"，如果收到回复，说明部署成功！

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1. 如何查看图形化面板？

在浏览器中访问终端输出的地址：

👉

在这里可以查看实时日志、会话历史和系统状态。

2. 配置文件在哪里？

默认位于用户目录下的隐藏文件夹：

• Windows :
• macOS/Linux :

如果需要修改端口或 Token，可以直接编辑此文件（修改前建议先停止服务）。

3. 连接失败怎么办？

• 检查模型后端：确保 Ollama 或 LM Studio 正在运行，且模型已加载。
• 检查版本 ：确保 是 2026.x.x 以上，Node 是 v22。
• 检查端口 ：确认 VS Code 中的端口与终端输出的 端口一致。
• 检查 Token：Token 必须完全匹配，多一个空格都会导致认证失败。
• 检查防火墙 ：虽然是本地连接，但某些严格的安全软件可能会拦截 端口。

4. 如何让它在后台运行？

如果你不想一直开着黑色终端窗口：

• 简单方法：右键点击窗口标题栏 -> 属性 -> 布局 -> 勾选"启动时最小化"。
• 高级方法 (Windows) ：使用 将其注册为 Windows 服务。
• 高级方法 (Linux/macOS) ：使用 或 配置守护进程。

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恭喜！ 你现在已经拥有了一个从环境搭建、模型配置到网关启动的完整本地 AI 开发环境。下次部署时，只需按照此流程操作即可。

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