手把手教你在Windows上的安装openclaw！全面测评大龙虾！
手把手教你在Windows上的安装openclaw！全面测评大龙虾！
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写在前面
openclaw（https://openclaw.ai/）火了，我安装试用了一下，感觉有点意思。对我来说，它确实是一个很好的个人助理，最大优势是全自动的获取、整理、总结与输出信息，真的可以极大程度上提升工作和学习的效率。下面有具体的例子说明openclaw能干什么，这里有几点重要提示：
2.不要在公司的生产服务器或者存有重要资料的个人电脑上运行，因为openclaw的权限太大了，运行过程中可以随意安装程序、删除文件，相当于安装了一个后门。你也不想丢掉工作吧，那么请在不重要的设备上运行openclaw，拜托了。这也是来自官方的提醒。而且我已经领教过了，你给我解释解释什么叫tmd误删：
3.现在阿某云和腾某云已经支持openclaw，可以直接的部署一个实例，省去安装的烦恼，新用户也很便宜。如果只使用基础功能，云部署是一个很不错的选择，如果要安装skill，就需要自己捣鼓梯子。
4.openclaw是一个锦上添花的东西，它能让已经存在的能力更丝滑，但是还没有能力实现的功能，用了它也不能实现，比如：写一段程序，根据用户的心情改变手机壳的颜色。天王老子来了她也实现不了。甚至在有些工作上它显得有点傻，所以一定要找它擅长的工作，没有必要难为它。
5.openclaw本身并没有大模型的功能，这就需要调用第三方大模型的api。请注意LLM的token使用情况，有人一个晚上花了1000块，当然token的使用量跟skill有关。
6.openclaw对硬件要求不高，更不需要GPU，听说最近很多人在买Mac Mini。
7.openclaw是这几天火的，但不是这几天开源的，去年11月份就已经开源了。OpenClaw的曾用名是Clawdbot和Moltbot，这三个名字指的是一个东西。
下面开始安装！
一、安装openclaw
1.安装nodejs
OpenClaw 要求 Node.js ≥ 22。前往 https://nodejs.org/zh-cn/download 下载并安装 LTS 版本（确保版本号 ≥ 22.0.0），下载之后双击安装即可。
2.设置 PowerShell 执行策略
以管理员身份打开PowerShell执行下面的两个命令：
Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass
3.安装git
choco install git -y让 Git 用 HTTPS 协议代替 SSH 访问 GitHub，无需配置密钥：
git config --global url."https://github.com/".insteadOf "ssh://git@github.com/"4.执行安装
PowerShell中执行下面的命令执行安装：
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex如果有报错随时问大模型解决吧，如果安装时想看日志可以执行下面的命令，如果直接成功了就下一步吧：
npm install openclaw@latest --verbose
openclaw要完全控制你的电脑，而你只能yes：
选择QuickStart回车：
这里需要说明一下，开发者说MiniMax很不错，所以我使用豆包，我还尝试了腾讯混元和千问，感觉基本都能满足我的需要，而这三个大模型都支持openai格式的接口，所以这里我们选OpenAI回车：
这里选OpenAI API Key
输入api key，这个key可以去火山开发者平台获取。值得一提的是，阿里的Qwen3-Coder每天有2000次免费，混元的hunyuan-lite是免费的。
然后随便选一个就行，一会得改配置文件，改成豆包的url和模型名称。
这里是要选择在哪个平台使用，Skip就行，我是用网页：
技能可以先不选，用时再安装，选No：
下一步选钩子，这里一开始长这样，我们需要点一下空格选中Skip for now
点完空格*变成+表示选中了，然后回车：
然后等一会，会打开一个cmd的窗口，再等一会浏览器会自己打开，地是 http://127.0.0.1:18789/
看到上面的页面证明已经安装成功，但是还需要改一下大模型的配置，打开用户目录找到下面的文件，C:\Users\【用户】\.openclaw\openclaw.json。
内容是下面这样：
我们需要对他进行修改，完整的配置文件比较长，我放在文章末尾。
然后在PowerShell中重启即可：
openclaw gateway restart访问http://127.0.0.1:18789/，开始对话！
二、功能测试
我们尝试两个简单一些的例子，看看Openclaw的能力怎么样。
1.整理文件
既然openclaw有设备的完全控制权，那我们让它完成一个整理文件的工作：
论文目录现在长这样：
运行这个任务过程中它不会流式相应，而是一直显示三个点，整个任务完成，他会嗷一下把结果返回来：
过程挺长的，最终结果是这样：
查看一下文件夹，问题不大！
运行过程中，cmd的控制台有可能报错，不用担心，遇到问题它会重试，使用其他方式，当然也可能是真失败，这取决于大模型的能力：
2.爬取内容
我们试试openclaw能不能爬取网页，我让openclaw在axiv的论文列表上找我需要的论文，任务很简单，就在一个明确的论文列表里找KV Cache相关的论文：
openclaw写了一段python程序来爬取网页内容，还装了requests和beautifulsoup4库，所以请注意你的硬盘，它的剩余空间真的会在不知不觉中变小：
又经过了很多操作，找到正确的那一篇论文，没有问题：
三、写在最后
openclaw开源的时间不长，确实让人眼前一亮，但是也有很多问题，比如能力严重依赖大模型、对Windows的支持还不完善、有时抛异常系统直接就挂了，他的安装也很依赖网络环境。不过我猜国产版的openclaw已经在路上，让我们拭目以待。
我也是刚刚安装使用openclaw，很多功能仍在摸索，希望它能给我更多惊喜。
关注不迷路(*^▽^*)，暴富入口==》 https://bbs.csdn.net/topics/619691583
openclaw.json完整内容：
{
"messages": {
"ackReactionScope": "group-mentions"
},
"agents": {
"defaults": {
"maxConcurrent": 4,
"subagents": {
"maxConcurrent": 8
},
"compaction": {
"mode": "safeguard"
},
"workspace": "C:\\Users\\Administrator\\.openclaw\\workspace",
"model": {
"primary": "ByteDance/doubao-seed-1-8-251228"
},
"models": {
"tencent/hunyuan-turbos-latest": {
"alias": "hunyuan-turbos-latest"
},
"ByteDance/doubao-seed-1-8-251228": {
"alias": "doubao-seed-1-8-251228"
}
}
}
},
"models": {
"mode": "merge",
"providers": {
"tencent": {
"baseUrl": "https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1",
"apiKey": "sk-xxxxxx",
"api": "openai-completions",
"models": [
{
"id": "hunyuan-turbos-latest",
"name": "hunyuan-turbos-latest",
"reasoning": false,
"input": [
"text"
],
"cost": {
"input": 0,
"output": 0,
"cacheRead": 0,
"cacheWrite": 0
},
"contextWindow": 200000,
"maxTokens": 8192
}
]
},
"ByteDance": {
"baseUrl": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3",
"apiKey": "xxxxx",
"api": "openai-completions",
"models": [
{
"id": "doubao-seed-1-8-251228",
"name": "doubao-seed-1-8-251228",
"reasoning": false,
"input": [
"text"
],
"cost": {
"input": 0,
"output": 0,
"cacheRead": 0,
"cacheWrite": 0
},
"contextWindow": 200000,
"maxTokens": 8192
}
]
},
"dashscope": {
"baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
"apiKey": "sk-xxxxx",
"api": "openai-completions",
"models": [{
"id": "qwen3-coder-plus",
"name": "Qwen3 Coder Plus",
"reasoning": false,
"input": [
"text"
],
"cost": {
"input": 0,
"output": 0,
"cacheRead": 0,
"cacheWrite": 0
},
"contextWindow": 200000,
"maxTokens": 8192
}]
}
}
},
"gateway": {
"mode": "local",
"auth": {
"mode": "token",
"token": "ae65eb6fb76ba9e6288cc2a6bd5b0f3c2501a5c514794e36"
},
"port": 18789,
"bind": "loopback",
"tailscale": {
"mode": "off",
"resetOnExit": false
}
},
"wizard": {
"lastRunAt": "2026-01-31T12:28:28.141Z",
"lastRunVersion": "2026.1.29",
"lastRunCommand": "onboard",
"lastRunMode": "local"
},
"meta": {
"lastTouchedVersion": "2026.1.29",
"lastTouchedAt": "2026-01-31T12:28:28.162Z"
}
}
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