摘要 (Abstract)

  在 AI 基础设施向本地化回归的浪潮中,OpenClaw AI 代表了从“云端工具”向“本地调度官”的进化。不同于传统的虚拟机(WSL2)或容器化(Docker)方案,Windows 原生环境部署能够最大限度地利用物理机硬件性能,消除跨系统调用的 IO 损耗。

  本文旨在解决 Windows 环境下常见的路径兼容、权限受限及依赖污染等工程痛点,通过环境物理隔离、依赖镜像重定向、配置文件精算三大核心策略,指导开发者在 Windows 宿主机上构筑一套高确定性、零网络依赖的 AI 运行基座。


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一、 核心环境基石:Node.js 与 Git 运行时固化

  OpenClaw AI 在 Windows 原生环境下的性能表现,高度取决于底层运行时的版本匹配。为了确保 2026 版内核的异步 I/O 能够充分发挥,我们需要构筑稳固的环境双基座:

  Node.js 运行时:建议前往 Node.js 官网 下载安装最新的 v24.14.0 (x64) 或 LTS 长期支持版。Node v24 带来的原生 Fetch 增强和高性能 V8 引擎,是支撑 AI 助理高并发调度的核心。

Node.js 官网:https://nodejs.org/zh-tw/download
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链接:https://www.123865.com/s/i72cTd-I3lAH
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  Git版本管理:同步安装 Git for Windows 2.53.0。它是项目执行插件安装与模块更新的底层工具。

Git 官网:https://git-scm.com/install/windows
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链接:https://www.123865.com/s/i72cTd-M3lAH
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注:全部默认安装即可

  必要时可以把路径改一下。
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二、 源码包获取:下载 OpenClaw Source code

  在环境基石筑牢后,我们需要获取 OpenClaw 的核心代码。请访问 OpenClaw 官方 GitHub 仓库,在 Releases 页面下载最新的 Source code (zip) 源码包。

开源地址:https://github.com/openclaw/openclaw
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链接:https://www.123865.com/s/i72cTd-J3lAH
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  解压说明:下载完成后,建议将压缩包解压至非系统盘(如 D:\AI 或桌面路径),并确保文件夹路径中不包含中文字符,以规避 Node.js 在 Windows 环境下的路径解析风险。
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  这里路径是桌面的一个AI的文件夹:C:\Users\Administrator\Desktop\AI

三、 验证环境可用性:确保基座稳固

  在正式部署程序之前,必须验证之前安装的运行环境是否已正确注入系统路径。请在桌面按下 Win + X 键并选择 终端(管理员) 或 PowerShell,依次执行以下指令:

  Node.js 版本校验:确保输出版本为 v22 以上。

node -v

  Git 版本校验:确保 Git 核心已就绪。

git --version

  实战提示:如果执行命令提示“无法将 node 项识别为 cmdlet”,请尝试重启计算机或检查系统环境变量 Path 是否包含了 Node.js 的安装路径。
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四、 解锁 PowerShell 执行策略:解除脚本运行禁令

  Windows 系统出于安全考量,默认会限制第三方未签名脚本的运行。为了让 OpenClaw 的自动化部署脚本(如 .mjs 或 .ps1)能够在本地顺利启动,必须在管理员权限下解锁执行策略。

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser -Force

  安全提示:RemoteSigned 策略意味着本地编写的脚本可以自由运行,而从互联网下载的脚本必须经过数字签名,这在保证 OpenClaw 运行的同时兼顾了系统安全。
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五、 依赖注入:强制重定向镜像源与离线安装

  在 Windows 原生环境下,由于网络环境波动或 GitHub 连接受限,直接安装依赖往往会导致报错或进度卡死。为了实现“物理级”稳定部署,我们需要将 npm 仓库强制重定向至国内高速镜像源,并采取离线友好的安装策略。
  定位项目目录:
在 PowerShell 中切换至你解压的 OpenClaw 源码根目录:

cd "你的解压路径"

例子:

cd "C:\Users\Administrator\Desktop\AI\openclaw-2026.3.1\openclaw-2026.3.1"

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  强制重定向至国内镜像:
  执行以下命令,强制让所有指向 GitHub 及其关联仓库的依赖请求失效,转而认准国内的 npmmirror 仓库,这是离线部署闭环的关键:
  将所有 git 协议请求强制指向国内淘宝镜像 (npmmirror)

npm config set git-host-registry=https://registry.npmmirror.com

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  执行专业级离线安装:
  使用以下指令进行本地化依赖构建。–ignore-scripts 可有效规避 Windows 环境下因缺失 Python 或 Visual Studio 编译环境导致的报错:

npm install --registry=https://registry.npmmirror.com --ignore-scripts --no-audit --no-fund

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  通过国内镜像源加速,原本需要数十分钟的下载流程通常可在几分钟内完成,且能有效避免下载包损坏导致的程序运行异常。

六、 核心部署:工具补齐与Onboarding引导

  在运行引导脚本时,如果系统提示 pnpm不是内部或外部命令,是因为 OpenClaw 的构建流(Building TypeScript)强制调用了 pnpm。我们需要利用已有的 Node v24 环境快速补齐这个工具,再正式启动。

  快速补齐 pnpm 工具:
  在 PowerShell 中执行以下指令(利用国内镜像源):

npm install -g pnpm --registry=https://registry.npmmirror.com

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  正式启动 Onboarding 向导:
  工具就绪后,再次在项目根目录输入核心引导命令:

npx tsx scripts/run-node.mjs onboard

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  操作要领:
  编译阶段:命令执行后会显示 [openclaw] Building TypeScript,这取决于你的 CPU 性能,可能需要等待 10-30 秒。
  进入界面:当屏幕出现彩色交互文字时,说明 CoPaw 的“灵魂注入”程序已正式开启。
  注:这个目录就是AI的数据存放的位置。

你的解压路径\openclaw-2026.3.1

关于初始化与引导,可参考以下文章4.3节所述两种安装方式,此处不再赘述

OpenClaw AI 物理级离线部署指南:开启 Windows 侧的 AI 新纪元-CSDN博客

七、极简飞跃:小白专属的一键部署(ClawX 与 LobsterAI)

  如果你觉得手动敲代码、配环境还是太繁琐,那么 OpenClaw 生态中的“桌面全家桶”方案绝对是你的首选。目前市面上风靡的 ClawX 和 LobsterAI,本质上都是基于OpenClaw内核开发的桌面级一键安装包,全部都是开源项目。

  ClawX (Windows 版):
  这是目前最受小白欢迎的“龙虾分身”。它将我们前面提到的 Node.js、Git、以及 OpenClaw 源码全部打包进了一个简单的 .exe 安装程序中。你只需要像安装普通软件一样点击“下一步”,它就能在后台自动完成所有的环境配置和脚本解锁。

官网地址:https://clawx.dev/
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链接:https://www.123865.com/s/i72cTd-g3lAH
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  LobsterAI 桌面端:
  更偏向于 UI 体验的优化版。它不仅集成了 OpenClaw 的所有功能,还内置了一个非常直观的图形化仪表盘。你可以直接在窗口里开关各种“技能(Skills)”,而不需要在命令行中反复调试。

官网地址:https://lobsterai.youdao.com/
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链接:https://www.123865.com/s/i72cTd-F3lAH
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  核心逻辑:
  无论是 ClawX 还是 LobsterAI,它们的“心脏”依然是我们前面手动安装的那个 OpenClaw。如果你通过本文手动部署成功了,你其实已经掌握了这些软件最底层的运作原理,未来升级或自定义插件时,你将比普通用户拥有更高的权限。

  Cherry Studio:
  官网地址:https://www.cherry-ai.com/
  herry Studio 的核心逻辑是 “模型解耦”。它不生产模型,但它能完美驾驭世界上几乎所有的大模型。
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  多模型同台:支持 OpenAI、Claude、Gemini、甚至我们后面提到的 NVIDIA NIM 接口。
  本地模型收纳盒:它可以一键连接本地运行的 Ollama 或 LM Studio,实现完全断网的“真·本地 AI”。
  知识库(RAG)增强: 直接喂给它 PDF 或本地代码库,它能基于你的私有数据进行深度对话。

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八、进阶之选:阿里国产开源CoPaw

  如果你更习惯 Python 的开发生态,或者希望在 Windows 上获得更轻量级的插件扩展能力,那么阿里开源的 CoPaw 是你的不二之选。作为一款纯粹的“个人助理型”产品,它完全部署在你的本地环境,确保了数据的私密性与极高的自定义上限。
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官网地址:https://copaw.agentscope.io/

8.1 快速装载:pip 一键安装

  CoPaw 充分发挥了 Python 生态的便捷性。只需确保你的环境为 (Python >= 3.10, < 3.14),即可实现秒级安装。

  如何快速检查并准备环境?
  版本自检:
  在 PowerShell 中输入:

python --version

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  如果显示的数字不在 3.10 ~ 3.13 之间,建议前往 Python 官网下载 3.12.x(目前最稳的版本)。

python-3.12.9:https://www.123865.com/s/i72cTd-X3lAH

官方文档:https://copaw.agentscope.io/docs/intro

  创建虚拟环境(推荐):为了不污染你的系统全局环境,强烈建议为 CoPaw 单独开辟一个空间:

# 创建名为 .venv 的虚拟环境
python -m venv .venv

# Windows 下专属激活命令
.venv\Scripts\Activate.ps1

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  一键注入依赖:

pip install copaw

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  [notice] 是 pip 包管理器的版本更新提示。在专业开发环境中,我们通常会保持工具链的最新状态,以确保安装过程中的哈希校验和依赖解析算法是最优的。

python.exe -m pip install --upgrade pip

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8.2 初始化

  在工作目录(默认 ~/.copaw)下生成 config.json 与HEARTBEAT.md。两种方式:

  跳过所有繁琐的提问,让系统自动生成基础文件:

copaw init --defaults

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8.3 启动服务

copaw app

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  服务默认监听 127.0.0.1:8088
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8.4 配置官方免费API大模型

  怕烧token?专业开发者圈子里,NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices) 是目前最香的“羊毛”之一。它提供了一个兼容 OpenAI 格式的 API 接口,让你免费调用包括 Llama 3、Mixtral、甚至最新的 DeepSeek 等顶尖模型。

  获取 NVIDIA API Key:
访问 NVIDIA Build 官网:https://build.nvidia.com/
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  选择大模型ID:
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  提供商 ID:nvidia
  显示名称:英伟达
Base URL:https://integrate.api.nvidia.com/v1
API Key:nvapi-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
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  设置填入完整的API Key 并测试链接
  显示:“英伟达 URL and API key are valid.”就成功了。
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  添加模型ID和模型名称(随便取)
  例如:
  模型ID:moonshotai/kimi-k2.5、deepseek-ai/deepseek-v3.2、z-ai/glm4.7
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  选择大模型对话:
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  关于频道对接,建议查看官方教程,内容比较详细:
CoPaw官方频道配置
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  关于技能配置,建议查看官方文档,内容比较详细
官方Skills配置方法

技能来源:
https://skills.sh/
https://clawhub.ai/
https://skillsmp.com/
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8.5 启动与关闭

  启动命令:

.\.venv\Scripts\Activate.ps1 ; copaw app

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  关闭(把窗口关了就行)

8.6 相关下载资源

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123网盘地址:『来自123云盘用户的分享』
链接:https://www.123865.com/s/i72cTd-N3lAH

九、结与展望 (Conclusion & Outlook)

  在 AI 技术日新月异的今天,真正的生产力并不在于你使用了多么昂贵的订阅服务,而在于你是否能掌控属于自己的底层架构。通过本文的实践,我们不仅在 Windows 原生环境上成功构筑了 OpenClaw 与 CoPaw 的双基座,更通过 NVIDIA NIM 成功挂载了顶级模型 DeepSeek-V3.2,完成了从“云端对话”向“本地进化”的跨越。

  2026年是本地 AI Agent 真正走向成熟的一年。无论是追求极致自定义的 OpenClaw,还是主打轻量化插件生态的 CoPaw,其最终目标都是将 AI 从“对话框”中释放出来,变为真正能感知屏幕、操作文件、辅助决策的数字孪生助理。

  OpenClaw Creator: Why 80% Of Apps Will Disappear:
  来源于B站:

Why 80% Of Apps Will Disappear

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