1.创建虚拟环境（推荐）

openclaw 中文openclaw 2026-04-09 2

环境准备

系统要求

操作系统：Ubuntu 20.04+ / macOS 10.15+ / Windows 10+（推荐Linux）
Python版本：Python 3.8 - 3.11
内存：至少8GB RAM（推荐16GB+）
存储：至少10GB可用空间

硬件建议

CPU：支持AVX指令集的现代处理器
GPU（可选但推荐）：
- NVIDIA GPU（CUDA 11.7/11.8）
- 显存：8GB+（用于本地模型部署）

基础安装

使用pip安装（推荐）

source openclaw_env/bin/activate  # Linux/macOS
# 或 openclaw_env\Scripts\activate  # Windows
# 2. 安装OpenClaw核心包
pip install openclaw-core
# 3. 安装可选依赖
pip install openclaw[nlp]     # 自然语言处理功能
pip install openclaw[vision]  # 计算机视觉功能
pip install openclaw[audio]   # 音频处理功能

从源码安装

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/OpenClaw/OpenClaw.git
cd OpenClaw
# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 3. 开发模式安装
pip install -e .

配置设置

初始化配置

# 生成配置文件
openclaw init --config-dir ./config
# 编辑配置文件
vim ./config/config.yaml

基础配置示例

# config.yaml
system:
  name: "OpenClaw Assistant"
  version: "1.0"
model:
  default: "gpt-3.5-turbo"  # 或本地模型路径
  local_model_path: "./models"
api:
  openai_api_key: "sk-..."  # 可选，使用OpenAI API时
  local_server: "http://localhost:8000"
storage:
  database: "sqlite:///./data/openclaw.db"
  cache_dir: "./cache"

模型部署（可选）

使用本地模型

# 1. 下载模型（示例：ChatGLM3）
openclaw download-model chatglm3-6b
# 2. 启动本地模型服务
openclaw serve-model \
  --model chatglm3-6b \
  --device cuda:0 \
  --port 8000

使用Ollama（推荐）

# 1. 安装Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# 2. 拉取模型
ollama pull llama2:7b
ollama pull qwen2.5:7b
# 3. 运行模型
ollama run llama2:7b

快速启动

命令行模式

# 启动交互式命令行
openclaw chat
# 或直接询问
openclaw query "你好，介绍一下OpenClaw的功能"

Web界面

# 启动Web服务
openclaw web --host 0.0.0.0 --port 7860
# 浏览器访问：http://localhost:7860

API服务

# 启动REST API
openclaw api --port 5000
# API端点
# POST /v1/chat/completions
# GET  /v1/models

插件安装

# 安装官方插件
pip install openclaw-plugins
# 列出可用插件
openclaw plugins list
# 安装特定插件
openclaw plugins install calculator
openclaw plugins install web-search

验证安装

运行测试

# test_openclaw.py
from openclaw import OpenClaw
# 初始化
assistant = OpenClaw()
# 简单对话
response = assistant.chat("你好，世界！")
print(response)
# 检查功能
print("可用插件：", assistant.list_plugins())
print("已加载模型：", assistant.list_models())

命令行验证

# 检查版本
openclaw --version
# 检查系统状态
openclaw status
# 查看帮助
openclaw --help

常见问题解决

安装失败

# 升级pip
pip install --upgrade pip
# 清理缓存
pip cache purge
# 使用清华镜像
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple openclaw-core

CUDA问题

# 检查CUDA版本
nvidia-smi
# 安装对应版本的PyTorch
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

内存不足

# 使用量化模型
openclaw download-model qwen2.5-7b-int4
# 调整batch size
openclaw serve-model --model llama2-7b --max-batch-size 1

高级配置

Docker部署

# 拉取镜像
docker pull openclaw/openclaw:latest
# 运行容器
docker run -p 7860:7860 \
  -v $(pwd)/data:/app/data \
  openclaw/openclaw:latest

Kubernetes部署

# k8s-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: openclaw
spec:
  replicas: 2
  template:
    spec:
      containers:
      - name: openclaw
        image: openclaw/openclaw:latest
        ports:
        - containerPort: 7860