在AI智能体爆发的2026年，OpenClaw凭借本地部署、私有化运行、多工具集成的核心优势，成为个人与企业打造专属智能助手的首选。而Ollama作为轻量级本地大模型管理工具，能让OpenClaw彻底摆脱对云端大模型的依赖，实现“本地推理、数据不泄露、全流程私有化”的安全体验；同时阿里云提供的专属云端部署方案，可满足7×24小时稳定运行需求，兼顾隐私与便捷性。

本文整合Windows 11系统下OpenClaw+Ollama本地部署、阿里云OpenClaw快速搭建、技能扩展、常见问题排查四大核心模块，所有代码命令均可直接复制执行，零基础用户也能快速落地，轻松解锁本地私有化与云端稳定运行的双重体验。阿里云上部署最简单，OpenClaw阿里云上一键极速部署步骤详情访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。

一、核心认知：双部署模式的核心价值与适用场景

（一）本地部署（OpenClaw+Ollama）核心优势

OpenClaw是具备系统级操作权限的AI代理工具，可将自然语言指令转化为文件操作、程序控制等实际行为；Ollama则支持一键部署Qwen、Llama等主流大模型，二者结合实现“本地推理+本地执行”全闭环，核心价值体现在：

数据隐私绝对安全：所有模型推理、指令执行、数据存储均在本地完成，无需上传至任何云端，适配敏感办公数据、个人隐私信息处理场景；
无网络依赖：断网环境下仍能实现AI对话、本地文件操作等核心功能，适配特殊网络环境需求；
轻量化易部署：Ollama体积小、安装简单，无需复杂CUDA配置，普通消费级显卡即可流畅运行；OpenClaw基于Node.js开发，npm一键安装，快速上手；
高度可定制：可按需选择大模型参数、定制上下文窗口，搭配上千种技能插件，扩展文件管理、PDF编辑等功能。

（二）云端部署（阿里云OpenClaw）核心优势

针对需要持续在线的场景，阿里云提供预置环境+一键部署方案，核心价值在于：

7×24小时稳定运行：摆脱个人电脑关机、休眠、断网的限制，随时随地可访问；
零环境配置：专属镜像已预装所有依赖，无需手动部署Ollama与模型，直接对接阿里云大模型算力；
弹性扩展：可按需调整实例规格，应对多人使用、复杂任务的性能需求，成本更可控；
标准化运维：出问题可快速排查，后续升级与扩容更省心，无需手动处理环境冲突。

（三）适用场景选择

本地部署：处理敏感数据、断网环境使用、追求数据隐私的个人/小型团队；
云端部署：需要持续在线响应、多人协作、复杂任务自动化的企业/个人用户。

二、场景一：Windows 11本地部署（OpenClaw+Ollama）保姆级步骤

（一）前期准备：硬件+软件双重要求

1. 硬件要求（核心影响模型运行流畅度）

GPU：NVIDIA显卡显存≥8GB（如RTX 4060/5060系列），可流畅运行7B~14B量化模型；显存4GB可运行4B轻量模型（如Phi-3、Qwen2.5-4B），但推理速度较慢；无NVIDIA GPU可使用CPU推理，速度会大幅下降；
内存：≥16GB（推荐32GB），内存不足会导致模型加载失败、系统卡顿，运行14B模型建议32GB及以上；
磁盘空间：至少保留20GB剩余空间（7B模型约4.7GB，14B模型约10GB），推荐使用固态硬盘（SSD），提升模型加载与运行速度；
处理器：Intel i5/Ryzen 5及以上，满足基础程序运行与指令执行需求。

2. 软件要求（版本为硬性要求）

操作系统：Windows 10 64位及以上，推荐Windows 11 22H2及以上版本；
PowerShell：系统自带，需以管理员身份运行；
Node.js：版本≥18.0.0（OpenClaw运行核心依赖），推荐LTS长期支持版；
Git：可选，仅用于部分技能插件依赖安装，新手可暂不安装；
显卡驱动：NVIDIA显卡需安装最新版GeForce Experience驱动，确保CUDA功能正常。

3. 基础工具版本检查（必做）

打开管理员身份的PowerShell，执行以下命令验证环境：

# 检查Node.js版本（需≥18.0.0）
node --version
# 检查npm版本（需≥8.0.0）
npm --version

若未安装Node.js，前往官网下载LTS版本，安装时勾选“Add to PATH”自动配置环境变量。

（二）Ollama安装与本地模型定制（智能核心）

Ollama是OpenClaw的“大脑”，负责自然语言指令解析与推理，核心要求是模型上下文窗口≥16000 tokens（OpenClaw官方硬性要求）。

1. Ollama一键安装与验证

访问Ollama官方网站，下载Windows版本安装包，双击运行，全程默认下一步完成安装；
安装后Ollama自动注册为系统服务，实现开机自启，无需手动启动；

验证安装：

# 显示版本号即表示成功
ollama --version

2. 拉取基础大模型（推荐Qwen系列，国内适配性最佳）

Ollama支持一键拉取主流大模型，推荐通义千问系列，兼顾性能与硬件要求：

# 拉取Qwen2.5 7B基础模型（约4.7GB，推荐）
ollama pull qwen2.5:7b

# 更强推理能力（显存≥10GB可选）：拉取Qwen3 8B模型（约5GB）
ollama pull qwen3:8b

# 轻量版（显存4GB可选）：拉取Qwen2.5 4B模型
ollama pull qwen2.5:4b

拉取过程保持网络通畅，耗时5~20分钟（取决于网络速度），模型自动存储在本地Ollama目录。

3. 定制大模型：扩展上下文窗口至32768 tokens（核心步骤）

Ollama基础模型默认上下文窗口仅4096 tokens，需手动定制扩展至32768 tokens（兼顾推理速度与上下文长度）：

# 1. 切换到当前用户根目录（替换<你的用户名>为实际Windows用户名，如Administrator）
cd C:\Users\<你的用户名>

# 2. 一键创建Modelfile配置文件（基于Qwen2.5:7b，设置上下文窗口32768 tokens）
@"FROM qwen2.5:7b
PARAMETER num_ctx 32768"@ | Out-File -Encoding ascii Modelfile

# 3. 验证配置文件（正确输出应包含FROM qwen2.5:7b和PARAMETER num_ctx 32768）
Get-Content Modelfile

# 4. 创建自定义模型（命名为qwen2.5:7b-32k，便于识别）
ollama create qwen2.5:7b-32k -f Modelfile

# 5. 验证自定义模型（查看本地所有模型，应显示qwen2.5:7b-32k）
ollama list

# 6. 确认上下文窗口配置（确保包含num_ctx 32768）
ollama show qwen2.5:7b-32k --modelfile

若创建时出现“unknown type”错误，重新执行步骤2的创建命令（已指定-Encoding ascii，避免字符问题）。

（三）OpenClaw安装与核心配置（对接本地Ollama）

1. OpenClaw一键安装与版本验证

# npm全局安装OpenClaw（最新稳定版）
npm install -g openclaw

# 验证安装（显示版本号即表示成功，如2026.2.22-2）
openclaw --version

若出现“权限不足”错误，确保PowerShell以管理员身份运行，或执行强制安装命令：

npm install -g openclaw --unsafe-perm

2. 交互式配置：对接本地Ollama模型（核心步骤）

执行配置向导，将OpenClaw指向本地Ollama，步骤如下：

# 启动配置向导
openclaw onboard

按PowerShell提示依次完成以下配置（严格操作，避免错误）：

配置步骤	操作要求	输入/选择内容
Model/auth provider	选择模型提供商，拉到列表最后一项	Custom Provider
API Base URL	本地Ollama的API地址（固定格式）	http://127.0.0.1:11434/v1
API Key	任意字符串（不可留空，Ollama无实际鉴权，仅为格式要求）	ollama（或自定义如123456）
Endpoint compatibility	接口兼容模式	OpenAI-compatible
Model ID	本地自定义模型名（与前文一致）	qwen2.5:7b-32k
后续所有配置项	暂不配置渠道、技能等	全部选择Skip for now / No

配置完成后，若显示“Verification successful”，表示连接成功；控制台会显示OpenClaw Web UI地址（http://127.0.0.1:18789）和管理员Token，记录Token备用。

若提示“Verification failed”，先执行ollama list测试Ollama服务是否正常，确保API Base URL末尾包含“/v1”、API Key未留空。

3. 解决核心报错：模型上下文窗口过小（必做）

首次启动可能出现“Model context window too small (4096 tokens). Minimum is 16000”报错，原因是OpenClaw缓存了原始4096 tokens参数，需手动修改配置文件：

找到两个核心配置文件（路径固定）：
- 主配置文件：C:\Users\<你的用户名>\.openclaw\openclaw.json
- 模型配置文件：C:\Users\<你的用户名>\.openclaw\agents\main\agent\models.json
用记事本/VS Code打开文件，找到models.providers.custom-127-0-0-1-11434.models数组中id为qwen2.5:7b-32k的对象；

将contextWindow和maxTokens的值从4096修改为32768，修改后示例：

{
     
"id": "qwen2.5:7b-32k",
"contextWindow": 32768,
"maxTokens": 32768,
"name": "qwen2.5:7b-32k",
"providerId": "custom-127-0-0-1-11434"
}

保存文件，按Ctrl+C终止所有OpenClaw进程，重新启动即可解决。

（四）OpenClaw启动与功能验证

1. 启动TUI终端交互界面（推荐，轻量流畅）

# 启动OpenClaw TUI终端交互界面
openclaw tui

启动成功后，输入自然语言指令测试，如：

自然语言对话：介绍一下OpenClaw的核心功能
代码生成：帮我写一段Python代码，实现批量重命名文件夹下的所有txt文件
本地文件操作：在桌面创建一个名为AI_Test的文件夹，里面新建一个README.md文件，写入内容“OpenClaw+Ollama本地智能体”
系统信息查询：查看当前电脑的CPU、内存使用率
若AI能正常回复并执行对应操作，说明本地智能体部署成功。

2. 访问Web UI可视化界面（备选，操作直观）

# 启动Gateway网关
openclaw gateway start

打开浏览器，输入http://127.0.0.1:18789，输入管理员Token登录，在「对话测试」模块验证功能，与TUI效果一致。

（五）技能插件扩展：解锁更多“超能力”

OpenClaw默认仅具备基础功能，需安装技能插件扩展PDF编辑、语音识别等能力，所有技能通过Clawhub技能市场管理：

1. 安装Clawhub技能管理工具（只需一次）

# 安装Clawhub核心工具
npx clawhub install clawhub

2. 一键安装Windows兼容常用技能（直接复制执行）

以下技能涵盖文件操作、办公辅助等高频场景，Windows系统完全兼容：

# 1. 文件操作核心技能（灵活管理本地文件）
npx clawhub install filesystem-mcp

# 2. PDF编辑技能（合并、拆分、内容提取）
npx clawhub install nano-pdf

# 3. GitHub集成（需安装GitHub CLI，见下文）
npx clawhub install github

# 4. 笔记同步（支持Notion、Obsidian）
npx clawhub install notion
npx clawhub install obsidian

# 5. 任务管理（对接Trello）
npx clawhub install trello

# 6. 内容摘要（支持URL、本地文件/PDF摘要）
npx clawhub install summarize

# 7. 天气查询（无需API，本地解析）
npx clawhub install weather

# 8. 本地语音识别（基于OpenAI-Whisper）
npx clawhub install openai-whisper

# 9. 本地语音合成（基于sherpa-onnx）
npx clawhub install sherpa-onnx-tts

3. 技能生效与依赖安装

重启OpenClaw：退出TUI（Ctrl+C），重新执行openclaw tui启动，加载技能插件；

检查技能状态：

# 状态显示✓ ready表示生效，✗ missing表示缺少依赖
openclaw skills list

安装核心依赖（部分技能需外部CLI工具）：
- GitHub技能：安装GitHub CLI，双击安装后执行gh auth login完成认证；
- Obsidian技能：安装obsidian-cli，配置环境变量；
- 语音识别/合成：下载whisper.cpp、sherpa-onnx的Windows可执行文件，添加至系统PATH。

4. 解决技能安装速率限制

若出现“Rate limit exceeded”报错，解决方案二选一：

简单方案：等待10~15分钟后重新安装；
永久方案：注册Clawhub账号并登录，提升请求限额：
```
npx clawhub login  # 按提示在浏览器完成注册/登录
```

三、场景二：阿里云OpenClaw(Clawdbot)部署简单步骤（5分钟速通）

针对需要7×24小时在线的场景，阿里云提供预置镜像+一键部署方案，无需手动配置Ollama与模型：

（一）部署前准备

阿里云账号：注册并登录阿里云账号，完成个人实名认证（支付宝刷脸即时生效），确保账号无欠费；
核心凭证：阿里云百炼API-Key（访问阿里云百炼大模型服务平台→密钥管理→创建并保存，新用户可领取超7000万免费tokens）；
服务器配置规划：
- 实例规格：推荐2vCPU+4GiB内存（基础版），复杂场景选择4vCPU+8GiB内存；
- 地域选择：优先中国香港、新加坡等海外免备案地域，无需ICP备案即可使用；
- 镜像：OpenClaw专属应用镜像（默认选中，无需手动修改）。

（二）详细部署流程

阿里云用户零基础部署OpenClaw步骤喂饭级步骤流程

第一步：访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面，找到并点击【一键购买并部署】。
阿里云OpenClaw一键部署专题页面：https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot

第二步：选购阿里云轻量应用服务器，配置参考如下：

镜像：OpenClaw(Moltbot)镜像（已经购买服务器的用户可以重置系统重新选择镜像）
实例：内存必须2GiB及以上。
地域：默认美国（弗吉尼亚），目前中国内地域（除香港）的轻量应用服务器，联网搜索功能受限。
时长：根据自己的需求及预算选择。

第三步：访问阿里云百炼大模型控制台，找到密钥管理，单击创建API-Key。

前往轻量应用服务器控制台，找到安装好OpenClaw的实例，进入「应用详情」放行18789端口、配置百炼API-Key、执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
端口放通：需要放通对应端口的防火墙，单击一键放通即可。
配置百炼API-Key，单击一键配置，输入百炼的API-Key。单击执行命令，写入API-Key。
配置OpenClaw：单击执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
访问控制页面：单击打开网站页面可进入OpenClaw对话页面。

步骤1：购买并创建实例

访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面，点击“一键购买并部署”；
配置选择：
- 实例规格：2vCPU+4GiB内存+40GiB ESSD云盘+200Mbps带宽；
- 地域：选择海外免备案地域（如中国香港、新加坡）；
- 购买时长：长期使用建议年付，短期测试可选月付；
支付完成后，等待实例状态变为“运行中”，记录服务器公网IP。

步骤2：端口放行

进入轻量应用服务器控制台，找到目标实例，点击“防火墙→添加规则”；
分别放行以下端口：
- 端口18789（OpenClaw核心端口），协议TCP，来源0.0.0.0/0；
- 端口11434（Ollama默认端口，可选），协议TCP，来源0.0.0.0/0；
保存规则，等待1~2分钟生效。

步骤3：配置百炼API-Key与启动服务

远程登录服务器（替换为实际公网IP）：
```
ssh root@你的服务器公网IP
```

执行阿里云专属配置命令，对接通义千问大模型：

# 阿里云OpenClaw一键配置（替换为你的AccessKeyID和AccessKeySecret）
openclaw aliyun configure --access-key 你的AccessKeyID --secret-key 你的AccessKeySecret

启动OpenClaw服务并设置开机自启：
```bash
启动服务
systemctl start openclaw

设置开机自启

systemctl enable openclaw

验证服务状态（显示active(running)即为正常）

systemctl status openclaw

4. 生成访问Token：
```bash
openclaw token generate --admin

步骤4：功能验证

浏览器访问：http://服务器公网IP:18789/?token=生成的管理员Token；
输入指令“帮我生成一个Python打印‘Hello Aliyun OpenClaw’的代码”，若10秒内返回可执行代码，说明部署成功。

（三）阿里云部署避坑指南

地域选择：国内地域（如北京、上海）需完成ICP备案后才能公网访问，新手优先选择海外免备案地域；
权限问题：企业用户需确保子账号拥有“轻量应用服务器管理”“百炼密钥管理”权限，否则无法完成实例购买与API-Key配置；
资源不足：若出现服务卡顿、启动失败，可通过阿里云控制台弹性升级实例规格（无需重新部署）；
Token安全：管理员Token仅用于首次登录，登录后建议创建普通用户账号，限制权限，避免Token泄露。

四、常见问题排查：双部署模式避坑指南

（一）本地部署高频问题

问题1：执行`ollama serve`提示“端口11434被占用”

原因：Ollama安装后已自动注册为系统服务，后台已运行，无需手动启动；
解决方案：直接使用即可，无需执行ollama serve；若需重启Ollama，在任务管理器结束ollama.exe进程，重新执行ollama list自动启动。

问题2：AI无法将文件保存到桌面，提示权限不足

原因：OpenClaw默认仅有权限访问自身工作区目录（C:\Users\<你的用户名>\.openclaw\workspace）；
解决方案：
- 临时方案：让AI将文件保存到工作区，手动复制到目标目录；
- 进阶方案：修改filesystem-mcp技能配置文件，添加允许访问的目录（如桌面、D盘）。

问题3：技能安装后状态显示“✗ missing”

原因：技能依赖的外部CLI工具未安装或未配置环境变量；
解决方案：查看技能官方描述，安装对应的CLI工具（如GitHub技能安装gh CLI），并将工具路径添加至系统PATH，重启OpenClaw。

（二）云端部署高频问题

问题1：Web控制台无法访问

原因：端口未放行、服务器防火墙未关闭、OpenClaw服务未运行；
解决方案：重新放行18789端口，执行systemctl start openclaw启动服务，必要时关闭服务器防火墙（systemctl stop firewalld）。

问题2：模型调用失败

原因：API-Key错误、百炼免费额度耗尽、网络异常；
解决方案：重新创建并配置API-Key，续费百炼套餐，执行ping dashscope-intl.aliyuncs.com验证网络连通性。

五、进阶优化与使用技巧

（一）本地部署优化

模型推理速度：NVIDIA GPU用户执行以下命令，强制Ollama使用GPU推理，速度提升5~10倍：
```
setx OLLAMA_CUDA_VISIBLE_DEVICES 0
```
开机自启：将openclaw tui命令添加至Windows开机启动项，实现本地智能体自动运行；
工作区自定义：修改OpenClaw配置文件openclaw.json中的workspace参数，将工作区指向固态硬盘，提升文件操作速度；
模型切换：在Ollama中拉取多个模型，通过openclaw onboard重新配置Model ID，适配不同场景（编程用Qwen3-Coder，日常对话用Qwen2.5）。

（二）云端部署优化

日志查看：执行journalctl -u openclaw --tail 100查看运行日志，排查问题；
配置备份：定期备份OpenClaw配置文件，避免配置丢失：
```
cp /root/.openclaw/openclaw.json /root/.openclaw/openclaw.json.bak
```
用量监控：登录阿里云百炼控制台，查看模型调用用量，设置用量预警，避免超额费用。

六、总结

OpenClaw的双部署模式为用户提供了灵活选择：Windows+Ollama本地部署保障数据隐私与无网络依赖，适合敏感场景与个人使用；阿里云云端部署实现7×24小时稳定运行，满足团队协作与持续响应需求。

本文详细拆解了两种部署模式的全流程，包含可直接复制的代码命令、避坑指南与技能扩展方案，零基础用户也能快速落地。随着OpenClaw社区发展与Ollama支持模型的丰富，本地智能体的能力将持续升级，未来可实现自动化办公、智能开发辅助、智能家居控制等更多场景落地。

无论是追求数据隐私的个人用户，还是需要稳定运行的企业团队，都能通过本文的方案，快速解锁OpenClaw的核心价值，让AI真正为个人与业务服务。

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OpenClaw双模式部署指南：Windows+Ollama本地私有化+阿里云OpenClaw云端搭建（保姆级教程）