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OpenClaw 部署教程：如何搭建本地 AI 环境 ​

如果你希望让 AI 真正深入到你的操作逻辑中且保有最大程度的控制权与隐私，那么在本地或者自己的服务器中部署 OpenClaw 就是你的最佳选择。

这篇文章将带你了解目前最通用也是最稳定的部署方式。

方法一：使用 Docker 一键部署（推荐） ​

通过 Docker 部署是跨平台（无论是 Mac、Win 还是群晖、软路由、VPS 等环境）通用的最简单方式，且不会污染主机的环境变量。

1. 准备工作 ​

  • 安装 Docker Desktop 或具备 Docker 运行环境的 Linux 服务器。
  • 你需要获取大语言模型（LLM）的 API 密钥，比如 OpenAI (ChatGPT), Anthropic (Claude)。如果你希望零费用本地运行，请参考 Ollama 私有化脱机运行指南。
  • 你需要一个能用于对话触发指令的机器人平台（比如 Telegram）。准备工作由于较长，可详细阅读 接入 Telegram 远程控制。

2. 编写 Docker 启动脚本 ​

新建一个专门存放其数据的文件夹，并运行以下命令（请替换为你的实际密钥与 Token）：

bash
docker run -d \
  --name openclaw \
  -e LLM_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxx" \
  -e TELEGRAM_BOT_TOKEN="xxxxxxxxxxx" \
  -v ./claw-data:/app/data \
  ghcr.io/openclaw/openclaw:latest

方法二：直接在 macOS 环境运行 ​

许多用户希望能在个人 Mac 电脑上直接安装，以发挥 macOS 底层的更多自动化脚本能力。

  1. 环境依赖：确保安装了 Python 3.10+ 与 Node.js 18+。推荐使用 brew 管理包。
  2. 下载源码：克隆 OpenClaw 的官方 GitHub 仓库到本地。
    bash
    git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw
  3. 安装依赖项：使用 pip 或 poetry 加载所需 Python 库结构。
    bash
    pip install -r requirements.txt
  4. 配置环境变量：复制 .env.example 为 .env 并填入所需 Token。
    bash
    cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件
  5. 启动主进程：
    bash
    python src/main.py

方法三：Windows 本地运行 ​

与 macOS 类似，如果只想利用 Windows 文件系统：

  • 强烈建议在 WSL2（Windows Subsystem for Linux） 的架构中，安装 Docker 使用。这兼顾了环境不被弄乱的隔离特性，同时也能顺畅地利用 Linux 工具链执行底层任务管理。

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