本文导读：
openclaw国内怎么用
OpenClaw在国内可以正常使用，但存在不同使用方式，具体如下：原版OpenClaw的使用情况原版OpenClaw在国内能够使用，不过使用门槛极高。用户需要对其进行调试，且调试后仍可能存在无法使用的情况。不过，它支持通过国内镜像搭配国产大模型来稳定运行。
OpenCL是一种用于并行计算的开放标准框架，在国内使用OpenCL主要有以下一些方面和步骤：开发环境搭建 安装支持OpenCL的硬件：需要有支持OpenCL的显卡，比如NVIDIA、AMD等一些较新的显卡产品，它们提供了OpenCL的硬件加速能力。
OpenClaw手机版（免费）主要有两种使用方式：安卓本地独立运行、安卓/iOS远程控制电脑端或云手机。具体介绍如下：安卓本地独立运行：对于安卓设备，OpenClaw手机版支持本地独立运行，但需满足一定的系统要求。用户需确保安卓手机的系统版本为Android 0及以上，这是运行该应用的最低系统要求。
OpenClaw安装：npm安装：执行npm install -g openclaw-cn@latest（国内用户可换源加速，如npm config set registry https：//registry.npmmirror.com）。
国内程序员用OpenClaw赚钱，核心是放大技术杠杆：卖服务、卖工具、做数字员工、接定制开发。
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。若网络较慢，可执行npm config set registry https：//registry.npmmirror.com配置国内镜像。
openclaw怎么用?安装后第一步要配置什么?
1、OpenClaw安装后第一步要进行初始化向导配置，使用步骤如下：启动配置向导：安装完成后，在终端执行 openclaw onboard 来启动配置向导。风险确认：在配置向导中，输入 Yes 以确认已知使用风险。模式选择：选择 QuickStart 模式，即快速启动模式。模型配置：选择 Skip for now，模型配置后续可在Web UI中进行。
2、环境准备与部署云服务器配置：购买腾讯云或阿里云等服务商的云服务器，推荐配置为2核2G内存、40G硬盘，部署OpenClaw镜像或通过命令生成Token后访问可视化控制台。
3、首先进行一些基本设置，如语言、时区等。 网络配置配置OpenClaw与外部网络的连接方式，可能需要设置IP地址、子网掩码、网关等信息，确保其能够正常与外界通信。 存储设置指定OpenClaw使用飞牛NAS的存储空间，设置数据存储路径等，以便其能够存储和管理相关数据。
4、初始化OpenClaw配置运行初始化命令：openclaw onboard --install-daemon --non-interactive --accept-risk，自动完成后台服务安装。检查服务状态：执行openclaw status，确认Gateway服务显示为“正在运行”（Running）。
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。
6、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。
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。
关于openclaw教程和opencl使用的介绍到此就结束了，感谢阅读。
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