OpenClaw 这是目前最成熟、社区最活跃的选项之一。它不仅能聊天，核心价值在于执行——将你的指令转化为实际的电脑操作。如果你想找一个能立刻帮忙干活、且对中文支持极佳的助手，选它准没错。

penClaw 本地部署实战（Windows 11 + Ollama）

这个方案最大的优点是数据完全私有化，所有处理和存储都在你的电脑上完成，无需担心隐私泄露，而且断网也能用。它通过Ollama调用本地大模型（如阿里的Qwen系列），再配合OpenClaw这个“大脑”来完成任务。

第一步：准备你的电脑

在开始前，请确认你的电脑满足以下基本条件，这能保证后面的过程比较流畅：

• 硬件：建议16GB内存+NVIDIA显卡（显存≥4GB）。如果没有好显卡，也能运行，只是需要选择更小的模型，速度会慢一些。

• 软件：Node.js (版本≥18) 和 PowerShell (以管理员身份运行)。

第二步：安装“大脑”——Ollama 和大模型

Ollama是一个超级好用的工具，能让你轻松地在本地运行大模型。

1. 下载Ollama：去Ollama官网下载Windows版本，一路“下一步”安装就行。

2. 拉取模型：打开PowerShell，输入下面的命令来下载一个对中文非常友好的模型（通义千问）。这个命令会自动下载约4.7GB的模型文件，需要稍等一会儿。

ollama pull qwen2.5:7b

（关键步骤）定制模型：OpenClaw需要模型有较大的“记忆力”（上下文窗口）。我们需要手动创建一个记忆力更强的版本

# 创建一个配置文件
echo "FROM qwen2.5:7b\nPARAMETER num_ctx 32768" > Modelfile

# 基于配置文件创建新模型
ollama create qwen2.5:7b-32k -f Modelfile

三步：安装“执行官”——OpenClaw

1. 一键安装：在PowerShell里输入下面的命令，OpenClaw就装好了

npm install -g openclaw

连接模型：运行配置向导，让OpenClaw知道该去找哪个模型“聊天”

openclaw onboard

1. 然后根据提示，一步步选择或输入以下信息：

   • Model/auth provider: 选择 Custom Provider (自定义)

   • API Base URL: 输入 http://127.0.0.1:11434/v1 (这是Ollama的地址)

   • API Key: 随便输入点什么，比如 ollama (不能留空)

   • Model ID: 输入我们刚才创建的模型名 qwen2.5:7b-32k

2. 启动服务：一切顺利的话，运行这个命令启动OpenClaw，它会告诉你一个Web地址（通常是http://127.0.0.1:18789）和管理员Token

openclaw gateway start

第四步：验收成果

打开浏览器，访问http://127.0.0.1:18789，输入你的Token登录。现在，你可以试着命令它-8：

• “在当前目录下帮我创建一个名为‘项目笔记’的文件夹。”

• “写一个Python脚本，计算斐波那契数列前20项，并保存为fib.py。”

• “我的电脑C盘空间不多了，帮我分析一下哪些文件夹最大。”

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