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OpenClaw保姆级配置教程(适用于Windows)

本文给大家讲解一下Windows系统上OpenClaw的配置过程,帮助新手快速完成环境搭建,顺利启动工具。

什么是OpenClaw?

OpenClaw相当于装在你电脑/服务器上的"贾维斯"(钢铁侠管家)—— 不只会聊天,还能真正动手帮你干活。普通 AI(ChatGPT,豆包,DeepSeek网页版之类)像"参谋"——你问它,它只能给建议,但碰不了你的电脑。

OpenClaw 是"数字员工"——你跟它说帮我整理下载文件夹/查下竞品价格 / 发封邮件,它能打开浏览器、读写文件、通过跑脚本去完成。这些脚本主要是js、python、bash命令(Windows或Linux)开发的,这些通用的脚本封装成可以复用的形式就叫做skill。下表给出了OpenClaw与普通聊天机器人的区别。

对比

普通AI聊天机器人

OpenClaw

聊天

会聊会答

也会聊

动手干活

只能给建议

读/写文件、开浏览器、跑代码、发邮件

数据隐私

传云端

本地部署,数据不外传

接入方式

网页

飞书/Telegram/终端等都能连

一句话总结就是,ChatGPT=脑,ChatGPT+OpenClaw=脑+手,OpenClaw安在你自己电脑上,开源不要钱。但是OpenClaw的大脑也就是AI大模型需要通过调用API的形式才能让openclaw像AI大模型那样具有聊天思考功能,而调用API这一步需要耗费Token花钱。

OpenClaw配置流程

OpenClaw的配置流程其实非常简单只有四步,分别是:

  1. 配置NodeJs环境(必选)
  2. 配置Python环境(可选)
  3. Nodejs下载OpenClaw package(必选)
  4. Openclaw初始化配置(必选)

由于 OpenClaw是由Js开发的一个package,所以在下载OpenClaw包之前,必须先配置好NodeJs环境。

至于可选的Python环境配置,如果只需要使用OpenClaw基础的文件操作、网页操作功能,可以跳过这一步,但如果你需要用到一些略微复杂的其他功能比如表格运算、爬虫、绘图,OpenClaw就会用到你机器上的Python环境来执行。

什么是Skill?

openclaw的出现带火了Skill这个概念,简单来说,Skill就是把完成具体任务的操作步骤封装好的可复用功能单元。OpenClaw通过调用不同的Skill来完成你下达的各类指令,你既可以直接使用社区分享好的现成Skill,快速实现整理文件、爬取网页信息、发送邮件这些常用功能,也可以根据自己的需求,用JavaScript、Python这些常用语言编写自定义的Skill,实现个人专属的自动化任务。

openclaw适用的Skill结构

这是我本人正在开发的一个skill,主要用来微信自动化,让openclaw可以打开Windows桌面微信然后进行一些自动化操作。

项目结构

一言以蔽之,Skill就是代码+Markdown,Markdown是给AI看的代码文档。

一行命令完成OpenClaw下载

如果你想方便省事儿,那么使用官方给出的一键安装脚本即可,在powershell运行这行命令便可以自动完成NodeJS与OpenClaw的配置。

运命令时可以使用cmd也可以使用powershell,这里我使用的是带管理员权限的powershell,右键windows徽标,弹出的菜单栏选择终端(管理员)。

打开管理员终端

打开的终端

openclaw一键下载命令

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

需要注意的是,如果出现下图所示情况,那么需要先运行这行命令来允许运行远程脚本

允许运行远程脚本命令

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

并选择Y

然后,直接跳过后边的步骤从初始化配置开始即可!

配置NodeJs环境

具体可见这篇博客:NodeJs环境配置,直接跳过IDE下载与环境配置,点击目录中的JavaScript环境配置开始即可。

配置Python环境

具体可见这篇博客:Python环境配置,直接跳过IDE下载与环境配置,点击目录中的Python环境配置开始即可。

订阅大模型Token

前边我们说到OpenClaw本身是开源免费的框架,但是它需要调用大模型API来理解你的指令、生成对应的执行逻辑,所以我们需要提前准备好大模型的API Token。不同平台的大模型订阅流程大同小异,这里可以根据自己的需求选择支持OpenAI标准接口的大模型服务商,OpenClaw支持的大模型服务商如下:

这里我们以DeepSeek为例(便宜耐用),来讲解一下怎么订阅Token,首先进入DeepSeek开放平台。

点击充值,先充个10块试试水。

然后点击左侧API Keys,点击创建API Key生成一个API

注意,创建后API Key只显示一次,自你点击复制后便再也无法看到这个APIKey。因此,建议截图复制妥善保管,否则需要重新创建。

所有创建的API Key都在API Keys中,你只能修改名称或者删除某个Key。这个API Key后边要给OpenClaw初始化配置时传入,传入后OpenClaw的大脑便是这个API背后的模型了,假如你使用的是豆包的API,那么你和OpenClaw对话时还是会出现与豆包类似情绪价值拉满的回复风格,模型能力也会和对应大模型保持一致。准备好API之后,我们就可以继续下一步下载安装OpenClaw了。

下载OpenClaw

配置好Nodejs与Python环境后,接着就是下载OpenClaw了,前边说过OpenClaw本质上还是一个npm package,所以下载时使用npm install命令即可。 运行npm命令时可以使用cmd也可以使用powershell,这里我使用的是带管理员权限的powershell,右键windows徽标,弹出的菜单栏选择终端(管理员)。


打开管理员终端


打开的终端

设定镜像源

npm config set registry https://mirrors.cloud.tencent.com/npm/

设定镜像源是为了下载速度快一点,毕竟原生npm官方镜像服务器在国外,国内直接下载很容易出现连接超时、下载速度过慢甚至安装失败的问题,切换到国内镜像源后能提升下载稳定性与速度。

设定好的镜像源(这里使用的是腾讯镜像源,后续可以使用同样命令更换不同镜像源)

下载安装openclaw

终端中运行如下命令:

npm install -g openclaw@latest

注意,如果出现上述情况,那么先运行下方命令,并选择Y。

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

接着再运行下载命令,耐心等待,大概需要3~5分钟。

等待下载相关依赖

下载完成

到这儿,OpenClaw便下载好了,接下来是初始化配置,只要下载并完成初始化配置后,剩下的事情就简单多了。因为,从这一时刻起OpenClaw便可以正式为我们干活了,你甚至可以直接让openclaw来接管剩下的东西,让它去帮我们自定义其他的配置。

完成初始化配置

下载完成后,运行下边这行命令便可以在终端中快速完成初始化配置。

openclaw onboard --install-daemon

选择Yes(使用左右键+Enter来选择)

选择QuickStart

Model/auto provider选择More(上下键+Enter)

可供选择的模型非常多,找到自己喜欢或者已经有API的大模型即可,我这里以DeepSeek为例

回车选择指定模型然后输入API Key(前边已经订阅),注意只能敲字输入不能复制粘贴

选择该模型下的DefaultModel,这里我使用的是deepseek-v4-flash

Channels(通讯软件绑定)先跳过,后边可以自行配置

Search provider也先跳过,后边可以自行配置,当然如果你有下列模型的API,那么可以选择。

Hooks依旧先跳过,后边可以自行配置,注意这里要先空格选中再敲Enter回车

等待安装GateWay Service

安装完成后会自动打开cmd运行gateway服务并在终端中运行OpenClaw

到这儿,具备基本功能(Less is More)的OpenClaw便在你的电脑上配置完成了。中间跳过的那些Channel,Websearch以及Skill我们后续会讲解配置教程,当然,既然你已经安装了openclaw那么这些东西其实都不算什么事儿,都可以让它帮你配置或者给出相关教程。

OpenClaw启动和使用

openclaw在电脑上使用时就两行命令,openclaw gateway与openclaw dashboard。前者是必须的,后者也可以使用openclaw onboard只不过是在黑漆漆的终端中使用。

使用OpenClaw时首先要启动GateWay服务,在cmd或终端中运行:

openclaw gateway

然后运行下方命令可以在浏览器中打开并使用openclaw:

openclaw dashboard

然后便是愉快的使用了,自此你的电脑上便养了一只可以为你做事的龙虾。

一个使用demo

按照要求生成的PDF

PDF内容:

http://www.cnnetsun.cn/news/2788363.html

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