最近 GitHub 上有个开源 AI Agent 项目挺火的——OpenClaw，33 万+ Star，增长速度比当年 Docker 还猛。
跟豆包、Kimi 这些在线工具不一样，OpenClaw 跑在你自己的机器上，而且它不是只会聊天——你让它整理文件，它是真的帮你整理，不是给你一段操作建议让你自己去搞。
我前段时间折腾了一把，从安装到跑通花了大概 15 分钟，把过程记录一下。
先看环境要求
不高：
- Node.js 22+（LTS 版本）
- 一个 AI 模型：可以用在线 API（OpenAI 等），也可以用 Ollama 跑本地模型，零成本
- 系统：macOS、Linux、Windows（需要 WSL2）
检查一下 Node 版本：
node --version
# v22.x.x 就行
没装 Node？推荐用 nvm：
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.0/install.sh | bash
nvm install 22
三种安装方式
方式一：npm 全局安装（推荐）
搞 Node 的同学应该最熟悉这个：
npm install -g openclaw@latest
装完之后全局就有 openclaw 命令了。
方式二：一行脚本安装
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
这个脚本会自动检测系统、装依赖、启动引导向导，省心。
方式三：Docker（推荐生产环境）
跑在服务器上建议用 Docker，干净隔离：
docker pull openclaw/openclaw:latest
docker run -d --name openclaw \
-v ~/.openclaw:/root/.openclaw \
openclaw/openclaw:latest
-v 挂载目录是为了持久化配置和数据，容器重建不丢东西。
初始化配置
装完之后跑引导向导：
openclaw onboard
会让你配三样东西：
1. AI 模型
OpenClaw 支持多种模型接入：
- Ollama 本地模型（推荐尝鲜）：零成本，数据不出本机，隐私友好。装好 Ollama 之后拉个模型就能用：
# 先装 Ollama（如果还没装）
# 官网：https://ollama.com
ollama pull qwen2.5:7b
- 在线 API：OpenAI、Claude 等都支持，效果更好但需要 API Key 和费用
- 预算有限就先用 Ollama，等跑通了再考虑换在线模型
2. 接入渠道
至少选一个消息渠道，OpenClaw 支持 50+ 渠道，国内常用的都有：
- 微信——国内用户刚需
- 飞书——不需要公网 IP，走 WebSocket 长连接，内网也能跑
- 钉钉——企业场景常用
- 企业微信——跟企业系统打通
3. 安全模式
新手选 Sandbox 模式就行，限制了文件系统和命令行权限。等你熟悉了再开放。
验证是否装好了
openclaw status
看到这三行绿勾就说明 OK：
Gateway: Running ✓
Model: Connected ✓
Channels: 1 active
然后打开你配的消息 App，给 Agent 发条消息试试：
- "你能做什么？"
- "帮我搜一下今天的科技新闻"
- "现在几点了？"
有回复就说明一切正常。
装几个实用 Skills
OpenClaw 的 Skills 就是插件。裸装的 Agent 只能聊天，装了 Skills 才能真正干活。
# 搜索可用 Skills
openclaw skills search github
# 安装
openclaw skills install @openclaw/tavily-search
openclaw skills install @openclaw/github-cli
openclaw skills install @openclaw/email-manager
推荐新手先装这几个：
| Skill | 功能 | 安装命令 |
|---|---|---|
| Tavily Search | 联网搜索 | openclaw skills install @openclaw/tavily-search |
| GitHub CLI | 管理 PR/Issue | openclaw skills install @openclaw/github-cli |
| Email Manager | 收发邮件 | openclaw skills install @openclaw/email-manager |
| File Organizer | 整理文件 | openclaw skills install @openclaw/file-organizer |
| Calendar | 日程管理 | openclaw skills install @openclaw/calendar |
装完之后直接用自然语言操作就行：
"帮我看看 GitHub 上有没有待处理的 PR" "搜一下 Next.js 15 有什么新特性"
常见问题速查
| 报错 | 原因 | 解法 |
|---|---|---|
EADDRINUSE | 端口 18789 被占了 | openclaw gateway start --port 18790 |
401 Unauthorized | API Key 不对 | openclaw config set api-key 重新设置 |
| 机器人不回消息 | 渠道没配好 | openclaw status 看看哪个环节断了 |
| Skills 不生效 | 需要重载 | openclaw skills reload |
更详细的排错指南：openclaw doctor 一键诊断。
费用参考
如果用 Ollama 本地模型，费用为零。用在线 API 的话心里有个数：
| 使用强度 | 场景 | 月费用 |
|---|---|---|
| 轻度 | 每天聊几句 | $5-10 |
| 中度 | 日常办公 + 定时任务 | $20-30 |
| 重度 | 自动化 + 浏览器控制 | $50-100 |
设个预算上限保险一点：
openclaw config set ai.monthlyBudget 50
openclaw config set ai.dailyLimit 1000
总结
整个流程其实就四步：
- 装 Node.js 22+
- 装 OpenClaw（npm / 脚本 / Docker）
- 跑
openclaw onboard配置模型和渠道 - 装几个 Skills 开始干活
从零到一个能用的 AI Agent，快的话 15 分钟。本地跑 Ollama 的话连 API Key 都不用申请，纯离线就能玩。
如果你也在折腾 AI Agent 自部署，欢迎评论区交流踩坑经验。
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