这次给大家带来了OpenClaw安装全流程，从Node.js环境准备到完整OpenClaw安装配置。无论是Ubuntu还是Windows，都能按照本指南快速完成OpenClaw安装并成功运行。
## **一、Ubuntu 环境安装教程**

在 Ubuntu 中，我将全程使用命令行来完成安装。

### **第一步：部署 Node.js 基础运行环境**

OpenClaw 对 Node.js 的版本有一定要求，为了保证最佳的兼容性和性能，我们这里强烈推荐安装 **Node.js 22.x** 版本。

首先，我们需要下载并执行 NodeSource 提供的官方安装配置脚本，它会自动帮我们配置好软件源：
```bash
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | bash -
```
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/76a20d28c5b3ec576adc5893981f9c7e.png)

等待上述脚本的执行日志跑完，并且看到成功的提示后，我们就可以直接使用 apt 包管理器来安装 Node.js 本体了：
```bash
apt-get install -y nodejs
```
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/539aec5e6a861e25a5a220e84966b897.png)

安装的过程根据你的网络情况可能会持续几十秒到几分钟不等。安装完成后，我们必须验证一下环境是否真的搭建成功。在终端中输入查看版本的命令：
```bash
node -v
```
如果你在屏幕上看到了类似于 `v22.22.1` 这样的版本号输出，那么恭喜你，最关键的地基已经打好了。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/45ada1388dbbb178177f6d582499bebb.png)
### **第二步：全局安装 OpenClaw**

接着我们需要把 OpenClaw 安装到全局环境中，这样你在任何目录下都可以直接用它。

在终端中执行以下安装命令：
```bash
npm install -g openclaw@latest
```
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/bd5e61b43703e035e454074886bba814.png)

当终端提示 `added xxx packages` 时，说明所有的依赖包都已经下载并解压完毕。为了确认程序可用，我们检查一下 OpenClaw 的版本信息：
```bash
openclaw --version
```
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/5a3b1cf0e7926942f567524725cd2df8.png)

### **第三步：初始化向导与大模型配置**

OpenClaw 安装好之后还只是一个空壳，我们需要给它连接大模型。官方提供了一个交互式配置向导。

启动初始化向导并安装守护进程：
```bash
openclaw onboard --install-daemon
```
此时屏幕上会刷出一个巨大的由字符拼成的 OPENCLAW 图标，并且会弹出一段安全警告。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/69f2c5d72fe7a7cad357d0e2da56b5db.png)

因为 OpenClaw 拥有读取文件和执行命令的权限，系统会询问你是否了解这是一款默认面向个人的高权限工具。如果你是在自己的私人机器或虚拟机里运行，请放心地选择 **Yes** 继续。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/2c75c91cd876d1df2b22d7b503b94a02.png)

接着选择向导模式，为了不被复杂的配置项淹没，我们直接选择绿色的 **QuickStart** 模式。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/a70c77568fc090b7c9fbf5fe5af0a083.png)

现在到了最核心的一步：选择大模型供应商。针对国内的网络环境和性价比考量，这里我们以 Kimi 为例。使用键盘的上下方向键，选中 **Moonshot AI (Kimi K2.5)** 并回车。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/7a6c8fd076238d8c05bbae497b2e104c.png)

认证方式我们选择第一项，即标准的 **Kimi API key (.ai)**。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/e9396ca4113c512ff6bbcf9cd37ffb18.png)

系统会询问你如何提供这个秘钥，选择 **Paste API key now**，意思是现在直接在终端里粘贴。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/01d6a1d725a51f0c15464130a4471698.png)

在出现的提示行 `Enter Moonshot API key` 后面，鼠标右键或者使用快捷键**粘贴你之前申请好的 API Key**，然后按下回车键确认。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/227992dbf2ae0641daff8e3bc4ab885d.png)

在选择默认模型时，直接保持选中的 **Keep current (moonshot/kimi-k2.5)** 不动即可。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/a006e5806a2a4e8fef1db16573f5fa32.png)

接下来的几个步骤是一些扩展功能的配置，为了尽快完成基础搭建，我们可以暂时略过：
在选择 Select channel 时，移动到最下方选择 **Skip for now**。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/4660b0360f22c9a84919c2880d0c343a.png)

在选择 Search provider 时，我们可以顺手选择 **Kimi (Moonshot)**，让它具备联网搜索的能力。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/07df6c7d7557b702eaecf1e3dbe4a225.png)

系统询问是否现在配置 Configure skills now?，选择绿色的 **No**。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/804f90da1107c435e060c8a9e42a99e9.png)

询问是否启用 Enable hooks?，依然选择 **Skip for now**。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/d0e71df67939488e207d5098b64a4891.png)

经过这一系列问答，配置终于完成。终端会打印出 Control UI 的控制台网址以及专门为你生成的安全访问 Token。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/a9cb7b0a4947ba3d2f44fc7f5dbcf334.png)

### **第四步：启动网关服务并进入可视化界面**

通常配置完成后，我们需要手动把网关服务跑起来。使用以下命令启动服务，并指定监听端口为 18789：
```bash
openclaw gateway --port 18789
```
随后，你会在终端看到不断刷新的日志，这意味着网关已经成功绑定端口并开始监听请求了。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/94fcf4f24eba82cef428d6f8576af595.png)
```bash
http://服务器IP:18789
```
在地址栏输入 `http://127.0.0.1:18789/`（如果是在服务器上，请把 IP 换成你服务器的公网 IP）。
回车之后，一个聊天页面就会呈现在你眼前。你现在可以直接在输入框里跟你的 AI 助手聊天。



![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/af42f45ea6a679539f46363e46707a11.png)
## **二、Windows 系统环境安装**

相对于 Linux 的纯命令行，Windows 的安装过程会更加符合普通用户的直觉，我们将结合图形化安装包和系统命令行来共同完成部署。

### **第一步：下载并安装 Node.js 运行库**

不管是在什么系统上，打好 Node.js 这个地基永远是第一步。

首先，打开你的浏览器，访问 Node.js 的官方网站主页，点击屏幕中央非常醒目的绿色大按钮 **Get Node.js**。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/86bd2c47dfb03b71002fbfde0a5b2fcb.png)

页面跳转后，由于你是 Windows 用户，直接点击左侧的 **Windows Installer (.msi)** 按钮，下载对应的安装包到你的本地电脑上。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/e1ea59888f56665c6084c8856616de90.png)

找到刚才下载好的 `.msi` 后缀的安装文件，双击启动它。在欢迎界面的右下角，直接点击 **Next**。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/0ded07d02e8e547c51c2149962408b6d.png)

阅读最终用户许可协议，勾选左下角的 **I accept the terms in the License Agreement**，然后继续点击 Next。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/e27cdba87e62b80d131219e2f3d8503a.png)

接下来是选择安装路径。可以点击 Change 按钮修改到 D 盘或者 E 盘，然后点击 Next。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/06d89fce6429dfccae91623cacec0d10.png)

在 Custom Setup 安装这个界面，不需要做任何修改，保持默认勾选的所有组件，直接点击 Next。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/e7ee645d4f0ff2cd6889f271bd479dba.png)

当你看到名为 Tools for Native Modules 的界面时，**请一定要勾选屏幕中间的那个框：“Automatically install the necessary tools...”** 。如果不勾选这个，后续你在安装某些复杂的开源库时会疯狂报错，这能帮你省去无尽的麻烦！勾选完毕后点击 Next。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/208ce218e584b4171e49bfc9c4b26ad3.png)

一切就绪，点击 **Install** 按钮，静静等待进度条跑完。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/431c68adf85d124742339dc0c5729ffa.png)

看到 Completed 界面后，点击 **Finish** 按钮结束整个图形化安装过程。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/0e66923215c3dfd6874cdd84ef894cfd.png)

为了确认 Node.js 确实已经安装进了你的系统环境变量中，请按下键盘上的 `Win + R` 快捷键，输入 `cmd` 并回车调出黑色命令行窗口。在里面输入：
```cmd
node -v
```
如果能正确打印出类似于 `v24.13.0` 这样的版本号，就说明大功告成了。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/8ef4cbf2d39b6bfcccf48d760309237c.png)

### **第二步：在 Windows 终端全局安装 OpenClaw**

请打开 PowerShell 或者 CMD 终端（为了防止权限问题，强烈建议鼠标右键选择“以管理员身份运行”）。然后在里面输入以下命令：
```powershell
npm i -g openclaw
```
这个过程会从远端服务器拉取大量的代码包，等待一到两分钟，直到出现 `added xxx packages` 的字样，安装就完成了。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/ce1637295230ed0248afb243da0544ed.png)

### **第三步：启动交互式配置向导**

和 Ubuntu 系统的流程类似，我们也需要告诉 Windows 上的 OpenClaw 它该连接哪家的大模型。

在刚才的终端中输入初始化命令：
```powershell
openclaw onboard
```

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/86e0b66983ceb422d2bd9474d2978f7e.png)

认真阅读屏幕上出现的安全风险提示说明，由于我们清楚自己在做什么，果断选择绿色的 **Yes** 继续。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/b1c31d5ba4b13d921a223c53286934b3.png)

在选择配置模式时，为了节省时间，我们依然选择第一项 **QuickStart** 快速模式。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/298dd5fff32206f36ad283c4126934ef.png)

这一次，我们换一个模型供应商来演示。使用方向键找到并选中 **MiniMax**，这款模型在处理长文本和逻辑推理方面也有着不俗的表现。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/c3afde5adeda9980ebf102a1aa7a2375.png)

进入具体的认证方式选择，为了保证连接的稳定性，请选择带有国内节点标识的 **MiniMax M2.5 (CN)** 选项。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/a171a55f5b54e292e7ddab85f289f0d7.png)

系统询问如何输入 API 秘钥，选择 **Paste API key now** 准备直接粘贴。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/78853f40fde698cd241dbc797f2cd0a2.png)

此时把你在 MiniMax 开放平台申请的秘钥文本复制过来，**在终端里右键点击即可粘贴**，然后按下回车。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/2d75c6cda17d4bcdf9fca1041352854a.png)

默认模型设置这一步，不需要修改，保持高亮的 **Keep current (minimax-cn/MiniMax-M2.5)** 选项并回车。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/779a359e9e00c1e9286a6eaabc6f629b.png)

后续的高级配置选项，针对新手我们先全部跳过，等熟悉了之后再回来研究：
接入渠道选择 **Skip for now**。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/9f12b42eff3f609b7e041eb727992f2b.png)

搜索引擎服务选择 **Skip for now**。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/9f7573a464d6f94f5c4e758f295dceea.png)

是否配置技能选择 **No**。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/2791e7211ad3e982ef98b7bebcd4ad5e.png)

是否启用自动化钩子选择 **Skip for now**。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/502eee46a6a53e19f0ca556b378c8fb6.png)

等待一会，你会看到 Gateway 网关服务已经成功安装，并列出了一系列本地存储路径。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/75d8a636f1ebb31dc4b9f12c035b88d1.png)
### **第四步：一键孵化并访问 Web 控制台**

向导进行到最后，会问你打算如何孵化你的机器人。请选择中间那一项 **Open the Web UI**。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/2e9d687a24aa7d7abfb77f2e55ff97f2.png)

选择之后，你会看到终端开始疯狂地吐出各种后台运行日志，这表明你的私有大模型网关正在全力运转。

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/6d6c68a6334bb7abd6f08644f46b58c1.png)

与此同时，你的 Windows 默认浏览器会自动弹出一个新标签页，网址指向 `http://127.0.0.1:18789`。展现在你面前的便是一个本地 AI 聊天控制台。打个招呼，开始探索 OpenClaw 带来的无限自动化潜能吧！

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11843411/4c90ee1e487b0f8816e5708c6ab3acb1.png)

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想要在自己的电脑或服务器上运行 AI 助手，其实并没有想象中复杂。借助 OpenClaw，我们只需准备好 Node.js 运行环境，并通过简单的初始化向导即可完成大模型接入。

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