当前位置: 首页 > news >正文

开源OpenClaw部署指南

1. 引言

当前,人工智能和机器人技术正迅猛发展。作为自动化操作的关键部件,机械夹爪在工业生产、医疗康复和服务机器人等领域发挥着重要作用。Open Claw采用开源设计理念,突破了传统夹爪的技术限制,显著降低了研发和应用门槛。这种灵活、低成本的解决方案,为科研人员、创客和中小企业提供了更多可能性。

2 .环境准备与 Open Claw 安装部署

2.1 部署环境说明

本文基于轻量级部署场景完成 Open Claw 的安装与验证,核心环境配置如下:

  • 操作系统:Kali Linux(Debian 系,64 位)
  • 硬件配置:内存 4GB、硬盘 60GB(建议预留至少 10GB 可用空间)
  • 依赖基础:Python 3.8+(Kali 默认预装,无需额外升级)、gcc/g++ 编译器

2.2 安装步骤

步骤 1:基础依赖安装

首先更新系统源并安装编译依赖(适配 4G 内存低配置,避免冗余包):

安装nodejs(通过官方仓库安装)

┌──(root㉿kali)-[~] └─# sudo apt install -y nodejs git
#查看版本信息 ┌──(root㉿kali)-[~] └─# node -v v22.22.1 ┌──(root㉿kali)-[~] └─# npm -v 10.9.4
步骤 2:安装Open Claw
#安装open claw curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

安装完成后,脚本通常会自动进入onboard交互式配置向导

1.默认设置为个人使用,共享/多用户模式需锁定配置。是否继续?

选择:yes

2.选择快速开始(Quickstart)

3.配置处理

选择重新设置(reset)-> 选择全部重新设置

注:若之前已完成设置,再次操作时会出现此步骤;若未设置过,则直接进入选择模型提供商阶段。

4.模型提供商:建议选择Qwen(百炼大模型)新用户注册免费额度 -新手测试

选择完毕之后会进行认证(认证成功后返回终端)

5.根据自己需求选择模型

● Keep current (qwen-portal/coder-model)
表示维持当前已选择的模型(即qwen-portal/coder-model),适用于需要继续使用代码生成或编程相关任务的场景。

○ Enter model manually
允许用户手动输入其他模型名称,适合需要自定义或切换未列出模型的情况。

○ qwen-portal/coder-model
专为代码生成和编程任务优化的模型,适合开发者或技术类需求。

○ qwen-portal/vision-model
针对图像或视觉任务设计的模型,适用于涉及图片分析、生成的场景。

选择建议

  • 优先编程任务:选择coder-model
  • 涉及图像处理:切换至vision-model
  • 特殊需求:通过手动输入指定模型。


6.你想通过哪个聊天软件和你的 AI 助手对话?建议暂时跳过后续添加

7.当你的 AI 需要联网查最新资料时,用哪个搜索引擎?

建议暂时跳过若有Brave账号可以使用brave搜索引擎

后续默认全部No,若后续需要后续在添加

后续跳过,重启网关gateway

7.你想怎么开始使用你的 AI 助手?建议选用TUI终端

测试使用

步骤三:在本地浏览器进行访问(本地:端口?token=****)

注:在启动想后会出现token网址

到这里就把open claw部署完毕

下期将学习如何将open claw接入飞书进行使用

希望可以和各位一起学习探索AI (open claw等)相关知识!!!

http://www.cnnetsun.cn/news/1261335.html

相关文章:

  • 广州信号灯厂家售后
  • 2026 年数据库变更审批工具怎么选?NineData 凭什么排进第一梯队
  • 硬核!高精度高可靠性位置检测解决方案 | 编码器/电感式/方案分享
  • 鱼眼相机标定矫正详细步骤
  • 阿里云 ECS 部署 OpenClaw 完整教程(10 分钟快速上手)
  • 吃透 SQL 执行顺序:从根源解决 80% 的 SQL 坑
  • Vector人工智能研究院:传统AI解释方法难以适应智能体时代需求
  • 宜家:对妇女的暴力行为从来都不只是影响妇女。
  • synchronized关键字的底层实现
  • 别被云端AI割韭菜了:90%企业的AI转型都在白花钱
  • 航空造“机”,低空管“域”:数字孪生才是空天产业机域一体的操作系统
  • 道生一,一生二,二生气,气生万物。一到十的物理变化《函谷门》
  • 实测!AiPy + OpenClaw = AI界最佳拍档!
  • 你的ChatBI(问数)准确率不到%?带你深度拆解%准确率的高德ChatBI案例
  • 想用 Claude Code 做 AI 编程,很多人其实卡在了接入这一步
  • 做 AI 测试用例系统时,Prompt、MCP、Agent、Skills、OpenClaw 到底分别是什么?
  • 鸿蒙常见问题分析三十三:如何解决Column子组件超出容器边界
  • JUC 并发编程:对可见性、有序性与 volatile的理解
  • RAG检索瓶颈突破实战指南(非常详细),Multi-HyDE与Adaptive HyDE从入门到精通,收藏这一篇就够了!
  • 实现一下简单的聊天功能,包括聊天消息自适应大小
  • KohakuRAG:层次化RAG的新范式
  • 关于DBeaver的一些配置
  • 性能优化-前端性能优化相关
  • asp毕业设计——基于asp+access的网上选题系统设计与实现(毕业论文+程序源码)——网上选题系统
  • 【OS】操作系统分类及用户界面
  • 探索 Stanford Alpaca: 一个强大的深度学习框架
  • 探索超轻量级人脸识别神器:Ultra Light Fast Generic Face Detector 1MB
  • 【亲测免费】 推荐一款强大的数据可视化库——Plotly.js
  • MAPPO动作类型改进(二)——MAPPO+连续环境
  • IPED元数据可视化案例:创建取证报告中的元数据图表