安装核心包

OpenClaw项目的依赖包安装方法通常有以下几种：

使用 pip 直接安装

基础安装

# 或从GitHub直接安装最新版
pip install git+https://github.com/openclaw/openclaw.git

安装指定版本

pip install openclaw==1.0.0

从源码安装

克隆并安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw
# 安装依赖和包
pip install -r requirements.txt
pip install -e .

完整依赖安装（如果提供多版本需求）

# 开发版本依赖
pip install -r requirements-dev.txt
# 或所有可选依赖
pip install "openclaw[all]"

使用虚拟环境（推荐）

创建虚拟环境

# 使用 venv
python -m venv openclaw_env
source openclaw_env/bin/activate  # Linux/Mac
# 或
openclaw_env\Scripts\activate  # Windows
# 使用 conda
conda create -n openclaw python=3.9
conda activate openclaw

在虚拟环境中安装

pip install openclaw

Docker 安装（如果提供）

# 拉取镜像
docker pull openclaw/openclaw:latest
# 运行容器
docker run -it openclaw/openclaw:latest

常见依赖问题解决

系统依赖问题

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install build-essential python3-dev
# CentOS/RHEL
sudo yum groupinstall "Development Tools"
sudo yum install python3-devel

PyTorch相关（如果项目需要）

# 根据CUDA版本选择
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

验证安装

import openclaw
print(openclaw.__version__)

安装特定功能模块

如果项目支持模块化安装：

# 仅安装基础功能
pip install openclaw-core
# 安装视觉模块
pip install openclaw[vision]
# 安装强化学习模块
pip install openclaw[rl]

注意事项：

1. Python版本要求：通常需要 Python 3.7+
2. CUDA版本匹配：如果使用GPU，确保PyTorch/CUDA版本兼容
3. 网络问题：国内用户可使用镜像源

   pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple openclaw

建议查看项目的 README.md 或 setup.py 获取最准确的安装说明，如果遇到具体问题,可以提供错误信息以便进一步诊断。

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