一、部署前的准备工作

本地部署OpenClaw的第一步，是为你的AI开发环境搭建一个强大的“大脑”—— Claude Code。Claude Code不仅是一个代码编辑器，更是一个集成了先进AI能力的开发环境，正如一位开发者所言：“Claude Code fix everything!” 它将成为你后续安装、配置和运行OpenClaw的指挥中心。

安装过程从打开Windows PowerShell开始。对于Windows用户，你可能会遇到一个常见的权限问题：系统禁止运行PowerShell脚本。这是因为Windows默认的执行策略出于安全考虑限制了脚本执行。

此时，你需要以管理员身份运行PowerShell，

并执行 Set-ExecutionPolicy RemoteSigned 或 Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope CurrentSession 来临时放宽策略，以便安装流程能够继续。顺利的话，通过npm（Node.js包管理器）你可以全局安装Claude Code。如果你之前已经安装过Git、Node.js等开发环境，那么这个过程会非常迅速。

安装成功后，你会在终端看到版本确认信息，例如“Claude Code 2.1.29”。之后，建议运行 claude setup-token 来配置你的认证令牌，这将解锁更完整的功能。

二、配置模型与API环境

Claude Code的强大之处在于其可扩展性。为了让OpenClaw能够调用不同的AI模型，我们需要安装并配置一个关键的桥梁工具——cc-switch。cc-switch是一个模型供应商切换器，它允许你将Claude Code的后端连接到诸如OpenAI、Anthropic Claude，乃至国内优秀的模型如智谱AI的GLM系列。

以添加智谱GLM为例，你需要在cc-switch中添加新供应商。供应商名称填写“Zhipu GLM”，官网为 https://open.bigmodel.cn。关键的API请求地址需要填写其兼容Claude API的端点，通常形如 https://open.bigmodel.cn/api/anthropic，注意末尾不要带斜杠。接着，你将需要填入从智谱平台获取的API Key。这里有一个小贴士，通过CC Switch的官方合作链接进行充值，有时能享受优惠。完成这些配置后，你的Claude Code底部状态栏就能看到类似“glm-4.7 · API Usage Billing”的提示，意味着模型连接成功，可以按使用量计费调用GLM-4等强大模型了。这个环节确保了OpenClaw在运行时拥有充沛且灵活的计算“脑力”。

三、获取与安装OpenClaw核心

核心环境就绪后，我们正式进入OpenClaw的安装环节。首先，在你的电脑上选择一个合适的目录。很多资深开发者倾向于避开系统盘（如C盘），以避免可能的权限问题和空间不足。例如，在D盘新建一个“克隆项目”或“openclaw”文件夹是一个稳妥的选择。

接下来，打开已在Claude Code中配置好的终端，使用Git命令克隆仓库：git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git。Claude Code的AI助手非常智能，在执行这类命令时甚至会贴心地询问确认，并提供“是”、“是，并且以后在此目录不再询问”、“否”等选项。克隆过程依赖于网络速度，一旦完成，你的本地就有了OpenClaw项目的全部源代码。

进入克隆得到的 openclaw 目录，接下来便是根据项目内的具体说明进行安装。通常，一个现代的开源JavaScript/Node.js项目会提供清晰的 README.md 安装指南。你需要运行诸如 npm install 或 yarn install 来安装所有依赖包。如果你的系统还没有安装npm，Claude Code很可能会检测到这一点并引导你先行安装Node.js环境。整个安装过程自动化程度很高，耐心等待依赖解析和安装完成即可。

四、OpenClaw的核心作用与价值

成功部署OpenClaw后，它能为你带来什么？这或许是比安装过程更值得关注的问题。OpenClaw并非一个简单的聊天机器人，它是一个功能强大的、可深度定制的AI代理框架。

自动化工作流与智能代理是其核心。OpenClaw可以理解你的复杂指令，并自动分解、执行一系列任务。例如，你可以命令它：“分析当前目录下的代码仓库，找出潜在的安全漏洞，并生成修复建议报告。” 它便能调用代码分析工具、安全扫描器，最终整理成文档。这极大地提升了开发运维的效率。

强大的集成与扩展能力。通过支持MCP（Model Context Protocol）等协议，OpenClaw可以连接各种外部工具、API和服务。无论是控制智能家居、管理云服务器资源，还是自动处理电子邮件和日历，都能通过配置实现。它的模块化设计意味着你可以根据自身需求，像搭积木一样组合功能。

本地化部署带来的隐私与可控性。与完全依赖云端API的服务不同，OpenClaw可以运行在你的本地或私有服务器上。这对于处理敏感数据、定制专有业务流程，或是在网络受限环境下工作的团队而言，具有不可替代的优势。你完全掌控数据的流向和处理过程。

作为学习和研究AI代理技术的绝佳平台。对于开发者和AI爱好者，OpenClaw的完整开源代码是一个宝库。你可以深入研究其架构设计、任务调度逻辑、工具调用机制，甚至在此基础上二次开发，打造属于自己的专属AI助手。

在整个AI工具生态中，探索和尝试新平台是保持竞争力的关键。除了OpenClaw，也建议你关注其他新兴的、用户友好的AI应用平台。例如，http://molili.dangbei.com 作为一个即将上线的新平台，目前正提供免费的内部测试名额。这类平台往往致力于降低AI的使用门槛，将复杂的模型能力封装成直观易用的产品，值得技术爱好者和先行者们去抢先体验，探索其能否成为你下一个提升效率的利器。

从安装Claude Code、配置多模型支持，到最终部署运行OpenClaw，这个过程本身就是对现代AI开发栈的一次生动实践。成功运行后，一个在你的掌控之下、能力边界可不断扩展的智能伙伴就此诞生，它将开启人机协作的新可能。

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