openclaw本地部署安装教程-opencl安装win10

本文导读：

• 1、openclaw连接本地ollama大模型详细步骤,带例子
• 2、手机上安装openclaw
• 3、openclaw如何做成一个智能。我是小白需要一个详细的操作步骤。不要表格...
• 4、openclaw如何本地部署

openclaw连接本地ollama大模型详细步骤,带例子

1、OpenClaw连接本地Ollama大模型需要进行一系列的配置和操作，以下是详细步骤：安装Ollama 下载安装包： 首先，根据你的操作系统从Ollama的官方网站（https：//ollama.ai/download）下载适合的安装包。例如，如果你是Linux系统，可能会下载到一个压缩包。

2、配置本地模型供应商 修改配置文件：根据系统路径找到OpenClaw的配置文件（Linux/MacOS为~/.openclaw/openclaw.json，Windows为C：Users用户名.openclawopenclaw.json），在文件中添加本地模型提供商信息，例如设置Provider ID为deepseek或自定义标识符。

3、Ollama（免费开源的本地模型运行工具）。OpenClaw最新稳定版（20226及以上）。Git（可选，用于拉取源码）。操作步骤安装Node.js：从官网下载LTS版本（2x），安装时勾选“Add to PATH”。验证安装成功：在终端输入node -v和npm -v，显示版本号即表示安装完成。

4、比如，需要设置一个环境变量指向Ollama模型所在的目录。模型适配问题 模型格式兼容性：确认Ollama本地模型龙虾的格式是否与OpenCLAW兼容。不同的模型可能有不同的存储格式和数据结构要求。如果模型格式不匹配，OpenCLAW可能无法读取模型数据并进行推理。

手机上安装openclaw

1、OpenClaw手机可以安装，不过要依据不同的手机系统选取不同的安装方案，详细情况如下：安卓手机（推荐）本地独立运行：要求安卓系统为10+，并且手机内存≥6GB、存储≥10GB。可以通过官方APK进行安装，大概需要5分钟；也能使用Termux命令行部署。

2、方案1：红手指Operator App（零部署）打开安卓应用商店，搜索并下载“红手指Operator”。注册登录后，领取云手机，直接使用OpenClaw功能，此功能支持跨App操作、AI任务执行。新用户可免费体验10天，无需本地配置环境。方案2：官方APK安装（本地运行）通过浏览器访问OpenClaw官网（openclaw.ai），下载安卓APK。

3、OpenClaw可以在手机上使用，但不同平台支持情况存在差异。安卓手机方面，OpenClaw可本地独立运行，即无需电脑支持也能使用，同时也能远程控制电脑端。不过，使用该软件需要安卓系统0以上，并且建议手机内存为3GB及以上，以保证软件的正常运行。

4、OpenClaw手机端不同系统下载方式不同。安卓用户可直接下载安装包，iOS用户需借助云平台使用，也可采用云手机方案。安卓用户访问OpenClaw官方社区安卓页或GitHub仓库下载APK安装包。开启手机“允许安装未知来源应用”权限，安装后配置API Key（如通义千问、DeepSeek），选择“本地单机模式”即可使用。

openclaw如何做成一个智能。我是小白需要一个详细的操作步骤。不要表格...

1、将OpenClaw做成智能体的核心步骤如下，按顺序操作即可完成部署：安装准备硬件与软件基础使用普通电脑即可，内存建议≥8GB（推荐16GB），磁盘空间≥20GB。需安装Node.js（版本≥216），Windows用户可通过安装脚本自动检测并安装，macOS/Linux用户使用系统自带终端。

2、校准与初始化：根据OpenClaw的使用说明，进行必要的校准和初始化操作。这可能包括对机器人关节角度的校准、传感器的初始化等步骤，以确保机器人能够准确地执行指令。编写控制指令 学习指令语法：了解OpenClaw所支持的指令集和语法规则。这将帮助你编写能够控制机器人操作的指令代码。

3、单bot多Agent模式（推荐方案）创建代码助理向OpenClaw发送指令“帮我创建代码助理”，系统将自动生成独立AI Agent，专注于代码开发任务。此模式支持多Agent协同，例如同时创建测试助理、文档助理等，形成开发全流程支持体系。

4、明确开发需求 确定你希望通过OpenClaw辅助完成的开发任务类型，比如机器人的运动控制、传感器数据处理等。 根据具体需求，规划开发流程和步骤，明确每个阶段需要OpenClaw提供的支持。进行功能定制与扩展 利用OpenClaw的接口，编写自定义代码来实现特定的开发功能。

5、OpenAI的Claw是一个用于构建和训练自定义语言模型的框架，要配置它以支持不同大模型并实现多智能体（agents），可以按照以下步骤进行：环境准备 安装必要的库：确保系统中安装了Python以及相关的深度学习库，如TensorFlow或PyTorch。这些库是构建和训练模型的基础。

6、若需对接腾讯云智能体开发平台ADP，须在ADP插件广场启用“Lighthouse OpenClaw Connector”，生成RemoteBotId、Client Token和SignKey，并回填至OpenClaw后台的Channel配置中选择“Tencent Cloud ADP”通道。所有配置完成后点击“添加并应用”，几十秒即生效。

openclaw如何本地部署

1、OpenClaw本地部署可按以下步骤完成：环境准备安装依赖工具，包括版本≥22的Node.js（从Node.js官网下载安装）和Git（从Git官网下载安装），使用node -v、npm -v、git -v验证是否显示版本号。

2、OpenClaw设置本地大模型需通过工具选择、配置调整、硬件匹配及服务启动等步骤实现，具体操作如下：选择本地模型工具推荐使用LM Studio作为模型管理工具，其支持Windows、Linux、MacOS等多系统部署，可一键下载开源大模型（如Qwen5系列）并启用OpenAI兼容API。

3、OpenClaw本地部署配置API Key的步骤如下：了解API Key的作用API Key是用于标识和验证你对OpenClaw服务访问权限的重要凭证。它允许你与相关的API端点进行交互，以获取特定的功能和数据。获取API Key 首先，你需要在提供OpenClaw服务的官方平台或相关授权机构注册账号。

4、配置DeepSeek模型方法一：通过部署助手（推荐新手）运行OpenClaw部署助手，进入后台管理页面的“模型管理/AI模型配置”。选择DeepSeek模型，粘贴之前保存的API Key。点击“测试连接”，确认成功后保存配置并启用模型。

5、自动化部署工具 使用“OpenClaw部署助手”可简化操作：安装后选择“点击立即部署”，工具自动完成环境安装；安装完成后点击“立即运行”，在AI模型界面选择所需模型并输入API Key；返回首页点击“打开聊天”，即可开始本地部署工作，无需手动配置复杂参数。

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