先决条件

Windows

如果你用Linux安装，应该比较容易。不过考虑到日常使用大部分人都是windows，我就选择windows安装了。

LLM

openclaw本质上是个agent助手，所以你得先有个大模型可用。

可以是在线的模型提供商，我的电脑是RTX4070显卡，所以我部署了一个Qwen3-1.7b在本地WSL，可以看我之前的文章。 不过，这次需要一些额外的内容：

由于openclaw需要vllm的工具调用功能

  "commands": {
    "native": "auto",
    "nativeSkills": "auto",
    "restart": true,
    "ownerDisplay": "raw"
  },

，所以vllm版本需要在0.8.3以上，并且需要新增两个启动参数：--enable-auto-tool-choice 和 --tool-call-parser，这里我使用meta模型的模板：

vllm serve /home/bluebonnet27/models/Qwen3-1.7B --trust-remote-code --served-model-name qwen3 --port 8000 --host 0.0.0.0 --gpu-memory-utilization 0.9 --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser llama3_json

NodeJS

我使用 NodeJS 安装，需要node的版本大于24（这也太高了，虽然24是LTS，但是是最新的LTS了）
可以通过如下命令查看 node 的版本

PS C:\Users\> node -v
v24.14.0

安装

执行

npm install -g openclaw@latest

然后在管理员模式下启动终端，我用的pwsh7（必须是管理员，因为要安装service），执行：

openclaw onboard

如果一切正常，应该会显示这个（上来就劝退windows我没绷住）：

大部分选择默认即可

◇  I understand this is personal-by-default and shared/multi-user use requires lock-down. Continue?
│  Yes
│
◇  Onboarding mode
│  Manual
│
◇  Existing config detected ─────────╮
│                                    │
│  workspace: ~\.openclaw\workspace  │
│  model: qwen3-1-7b/qwen3           │
│  gateway.mode: local               │
│  gateway.port: 18789               │
│  gateway.bind: loopback            │
│                                    │
├────────────────────────────────────╯
│
◇  Config handling
│  Use existing values
│
◇  What do you want to set up?
│  Local gateway (this machine)

选择模型的时候需要注意下，模型选择Custom Provider，地址填写模型的地址，api key不能为空，虽然我们的模型是本地起的，但是openclaw会强制要求必须有api key，我们可以随便填一个，反正本地模型不会校验api key：

◇  Model/auth provider
│  Custom Provider
│
◇  API Base URL
│  http://localhost:8000/v1
│
◇  How do you want to provide this API key?
│  Paste API key now
│
◇  API Key (leave blank if not required)
│  123
│
◇  Endpoint compatibility
│  OpenAI-compatible
│
◇  Model ID
│  qwen3
│
◇  Verification successful.

openclaw会进行校验，校验完就可以用了。
网络代理选本地，安全方式选择token，skill和聊天工具我们暂时用不到，就可以先跳过了

◇  Gateway port
│  18789
│
◇  Gateway bind
│  Loopback (127.0.0.1)
│
◇  Gateway auth
│  Token
│
◇  Tailscale exposure
│  Off
│
◇  How do you want to provide the gateway token?
│  Generate/store plaintext token
│
◇  Gateway token (blank to generate)
│  

安装完成会自动打开浏览器窗口 http://127.0.0.1:18789/chat ：

另外，默认的模型token有点少，我们需要去配置文件改大。网页应该也可以改，但是我觉得改文件方便一点。windows在

C:\Users\用户名\.openclaw\openclaw.json
C:\Users\用户名\.openclaw\agents\main\agent\models.json

里面有相同的模型配置：

{
  "providers": {
    "qwen3-1-7b": {
      "baseUrl": "http://localhost:8000/v1",
      "apiKey": "123",
      "api": "openai-completions",
      "models": [
        {
          "id": "qwen3",
          "name": "qwen3 (Custom Provider)",
          "api": "openai-completions",
          "reasoning": false,
          "input": [
            "text"
          ],
          "cost": {
            "input": 0,
            "output": 0,
            "cacheRead": 0,
            "cacheWrite": 0
          },
          "contextWindow": 25000,
          "maxTokens": 25000
        }
      ]
    }
  }
}

把contextWindow和maxTokens都改大即可

使用

windows的权限管理比较严格，如上图所示，很多在linux上进行的操作这里其实都做不到。不过没关系，我也就是玩一玩，后面也许会结合聊天工具再配置。