2026年，AI智能体的私有化部署成为行业趋势，OpenClaw（原Clawdbot，曾用名Moltbot）凭借系统级操作权限、高度可定制性的核心优势，成为个人与企业搭建专属智能体的首选工具。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+本地执行”的全闭环，数据隐私零泄露、断网环境也能正常使用。
本文整合全网实测经验与官方最新文档，严格规避无关云厂商信息，详细拆解2026年阿里云超简单部署流程与Windows+Ollama本地私有化部署步骤，所有代码命令均可直接复制执行，覆盖从环境准备、模型定制、技能扩展到故障排查的全环节，零基础用户也能快速上手，兼顾云端7×24小时稳定运行与本地私有化安全需求。阿里云部署OpenClaw(Clawdbot)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：双部署模式优势与适用场景
（一）OpenClaw+Ollama私有化核心优势
OpenClaw是具备系统级操作权限的AI代理工具，能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，二者结合实现三大核心价值：
- 数据绝对安全：所有模型推理、指令执行、数据存储均在本地设备完成，无需上传至任何云端服务器，适配敏感办公数据、个人隐私信息处理场景；
- 无网络依赖：部署完成后可脱离公网运行，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、扩展上下文窗口，搭配上千种技能插件，覆盖办公自动化、开发辅助、语音交互等多元场景。
（二）阿里云vs本地部署核心对比
| 对比维度 | 本地部署（Windows+Ollama） | 阿里云部署（轻量应用服务器） |
|---|---|---|
| 核心优势 | 数据私有化、零服务器成本、断网可用；适合处理敏感数据 | 7×24小时稳定运行、多用户协同、无需占用本地资源；支持公网访问 |
| 适用场景 | 个人办公、敏感数据处理、离线使用需求 | 团队协作、长期运行、公网远程访问需求 |
| 硬件要求 | 内存≥16GB，NVIDIA GPU显存≥8GB（推荐RTX 4060/5060），SSD剩余空间≥20GB | 2vCPU+4GiB内存起步，阿里云轻量应用服务器预置镜像，无需额外配置硬件 |
| 操作难度 | ⭐⭐（需配置本地模型与环境，步骤稍多但流程清晰） | ⭐（一键部署，可视化配置，5分钟完成） |
| 网络要求 | 无公网IP要求，断网可使用 | 推荐海外免备案地域（中国香港/新加坡/美国弗吉尼亚），国内地域需ICP备案 |
核心结论：个人用户追求隐私安全选本地部署，团队协作、需要长期在线选阿里云部署；也可先通过本地部署熟悉操作，再将配置迁移至阿里云，实现双环境无缝切换。
二、2026年阿里云OpenClaw超简单部署步骤（5分钟速通）
阿里云为OpenClaw提供了预置应用镜像与一键部署方案，无需手动配置Ollama与模型，直接对接阿里云百炼大模型算力，步骤简化到“选购服务器→配置API→登录使用”三步，新手也能秒上手。
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：选购阿里云轻量应用服务器
- 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；
- 访问阿里云OpenClaw一键部署专题页：https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot，点击【一键购买并部署】；
- 配置核心参数（默认配置已适配OpenClaw，无需修改）：
- 地域：选择海外免备案地域（美国弗吉尼亚/中国香港/新加坡），国内地域（除香港）联网搜索功能受限；
- 镜像：默认选中“OpenClaw(Moltbot)专属镜像”，已预装所有运行依赖；
- 实例规格：推荐2vCPU+4GiB内存，满足多技能同时运行；学生用户可选择9.9元尝鲜套餐；
- 购买时长：按需求选择月付（56元/月起）或年付（68元/年起，新人专享）；
- 支付订单，等待实例创建完成（约3分钟，状态显示“运行中”即可）。
步骤2：配置百炼API-Key与端口放通
- 访问登录阿里云百炼大模型服务平台，进入【密钥管理】页面，点击【创建API-Key】，复制生成的Access Key ID与Access Key Secret（仅生成时可完整查看，妥善保存）；
- 回到访问阿里云轻量应用服务器控制台，找到已创建的OpenClaw实例，点击【应用详情】；
- 端口放通：点击【防火墙一键放行】，自动放通18789（OpenClaw核心端口）与11434（Ollama默认端口）；
- 远程登录服务器，执行阿里云专属配置命令，自动对接通义千问大模型：
# 阿里云OpenClaw一键配置，替换为自己的Access Key openclaw aliyun configure --access-key 你的AccessKeyID --secret-key 你的AccessKeySecret
步骤3：启动服务并登录使用
- 执行启动命令，生成访问Token：
# 启动OpenClaw服务 systemctl start openclaw # 设置开机自启 systemctl enable openclaw # 生成并查看访问Token openclaw dashboard --no-open - 复制输出结果中的访问链接（格式：http://服务器公网IP:18789/?token=xxx），在浏览器中打开；
- 输入Token即可登录Web控制台，验证功能：发送指令“帮我生成一段Python求和代码”，能正常返回结果即部署成功。
三、2026年本地部署超简单流程（Windows+Ollama）
本地部署核心是“Ollama安装与模型定制+OpenClaw配置对接”，全程按步骤操作，无复杂配置，新手可轻松完成。
（一）前期准备：硬件+软件要求
1. 硬件要求（决定运行流畅度）
- GPU：NVIDIA GPU显存≥8GB（如RTX 4060/5060/3060），可流畅运行7B~14B量化模型；显存4GB可运行4B轻量模型（如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；
- 磁盘：SSD剩余空间≥20GB，用于存放Ollama模型文件（7B模型约4.7GB，14B模型约10GB）、OpenClaw程序文件；
- 处理器：Intel i5/Ryzen 5及以上，满足基础程序运行需求。
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（本文基于Windows 11 22H2测试）；
- PowerShell：系统自带，需以管理员身份运行；
- Node.js：版本≥18.0.0（OpenClaw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；
- 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
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安装与模型定制（核心步骤）
Ollama是OpenClaw的“智能大脑”，需先完成安装与模型定制，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，全程默认下一步即可完成安装；
- 安装后Ollama会自动注册为系统服务，开机自启，无需手动启动；
- 验证安装成功：在PowerShell中执行以下命令，显示版本号即表示成功：
# 验证Ollama版本 ollama --version
2. 拉取基础大模型（推荐通义千问系列）
Ollama支持一键拉取主流大模型，推荐通义千问系列（Qwen2.5/Qwen3），中文推理能力强、适配性好，命令如下：
# 拉取Qwen2.5 7B基础模型（约4.7GB，推荐，兼顾性能与硬件要求）
ollama pull qwen2.5:7b
# 更强推理能力：拉取Qwen3 8B模型（约5GB，要求显存≥10GB）
ollama pull qwen3:8b
# 轻量版：显存4GB可运行，Qwen2.5 4B
ollama pull qwen2.5:4b
拉取过程需保持网络通畅，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. 定制模型：扩展上下文窗口至32768 tokens
OpenClaw要求模型上下文窗口≥16000 tokens，基础模型默认仅4096 tokens，需手动扩展：
# 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）
cd C:\Users\<你的用户名>
# 2. 一键创建Modelfile配置文件，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（显示qwen2.5:7b-32k即为成功）
ollama list
# 6. 确认上下文窗口配置（显示num_ctx 32768）
ollama show qwen2.5:7b-32k --modelfile
若创建时出现“unknown type”错误，重新执行第2步创建命令即可（已指定ASCII编码，避免不可见字符问题）。
（三）OpenClaw安装与Ollama模型对接
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
# 验证安装成功（显示版本号如2026.2.22-2即为成功）
openclaw --version
若提示“权限不足”，确保PowerShell以管理员身份运行，或执行以下命令强制安装：
npm install -g openclaw --unsafe-perm
2. 交互式配置：对接本地Ollama模型
执行配置向导，将OpenClaw指向本地Ollama，步骤清晰，按提示操作即可：
# 启动配置向导
openclaw onboard
按PowerShell提示依次完成以下配置（严格按要求输入/选择，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。
3. 解决核心报错：模型上下文窗口过小
首次启动可能出现“Model context window too small (4096 tokens)”报错，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id为“qwen2.5:7b-32k”的对象，将contextWindow和maxTokens的值从4096修改为32768，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，控制台会显示“session agent:main:main”和“Wake up, my friend!”，输入以下指令验证功能：
- 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）
- 启动网关服务：
openclaw gateway start； - 打开浏览器，输入地址：http://127.0.0.1:18789；
- 输入管理员Token登录，进入中文Web控制台，在“对话测试”模块验证功能，与TUI效果一致。
四、技能插件扩展：让智能体拥有更多“超能力”
OpenClaw默认仅具备基础对话与文件操作能力，需安装技能插件扩展功能，所有技能通过Clawhub技能市场管理，一键安装即可。
（一）安装Clawhub技能管理工具
# 安装Clawhub技能管理工具（仅需一次）
npx clawhub install clawhub
安装后可通过npx clawhub命令管理技能，也可在TUI中用自然语言指令让AI自动安装（如“安装PDF编辑技能”）。
（二）一键安装Windows兼容常用技能
以下为Windows系统完全兼容的高频实用技能，直接复制命令批量安装：
# 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，下文补充）
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（URL、本地文件/PDF摘要生成）
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
（三）技能生效与依赖安装
- 重启OpenClaw：退出TUI（Ctrl+C），重新执行
openclaw tui，让技能加载生效； - 检查技能状态：
# 查看技能状态，显示✓ ready即为生效，✗ 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。
- GitHub技能：安装GitHub CLI，双击安装后执行
（四）解决技能安装速率限制
若出现“Rate limit exceeded”报错，原因是匿名用户请求次数受限，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：
# 按提示在浏览器中完成注册/登录 npx clawhub login
五、常见问题排查：避坑指南
（一）Ollama相关报错
- 执行
ollama serve提示“端口11434被占用”：Ollama已自动作为系统服务运行，无需手动启动，直接使用即可；需重启则在任务管理器结束ollama.exe，执行ollama list自动启动。 - 模型拉取失败：检查网络连接，切换稳定网络；若仍失败，手动下载模型文件放入Ollama目录。
（二）OpenClaw配置与启动报错
- 配置时提示“Verification failed”：执行
ollama list测试Ollama服务；检查API Base URL是否以/v1结尾；确保API Key未留空。 - 修改配置后仍提示“上下文窗口过小”：确认修改的模型id与使用的一致；完全退出OpenClaw并重启；若无效，备份并删除
models.json，重新执行openclaw onboard配置。 - 安装失败提示“Node.js版本过低”：卸载旧版Node.js，下载18.0.0及以上LTS版本重新安装。
- PowerShell提示“权限被拒绝”：关闭当前窗口，右键选择“以管理员身份运行”PowerShell，重新执行命令。
（三）技能与功能使用报错
- 技能状态显示“✗ missing”：安装对应外部CLI工具，配置环境变量后重启OpenClaw。
- AI无法保存文件到桌面：OpenClaw默认仅有权限访问自身工作区（C:\Users\<你的用户名>.openclaw\workspace），临时方案是让AI保存到工作区后手动复制；进阶方案是修改
filesystem-mcp技能配置，添加允许访问的目录。 - 部分技能无法安装：部分技能基于macOS专有框架开发，Windows不兼容，如apple-notes、bear-notes等，选择替代技能即可。
六、进阶优化：提升智能体体验
（一）本地部署优化技巧
- 模型推理速度优化：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 - OpenClaw开机自启：将
openclaw tui命令添加至Windows开机启动项，实现智能体自动运行。 - 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。 - 模型快速切换：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）阿里云部署优化
- 技能自动更新：设置定时任务，每周自动更新所有技能：
# 登录服务器，创建更新脚本 cat > /opt/openclaw/skills-update.sh << EOF npx clawhub update --all systemctl restart openclaw EOF # 赋予执行权限 chmod +x /opt/openclaw/skills-update.sh # 设置每周日凌晨2点执行 crontab -e # 填入：0 2 * * 0 /opt/openclaw/skills-update.sh >> /opt/openclaw/update.log 2>&1 - 安全加固：在阿里云控制台配置安全组，仅放通必要端口；设置服务器登录密码复杂度，定期更换。
七、总结
2026年，OpenClaw的双部署模式满足了不同用户的核心需求：本地部署（Windows+Ollama）实现私有化、无网络依赖的智能体验，数据安全零风险；阿里云部署则凭借一键配置、7×24小时稳定运行的优势，成为团队协作、长期使用的最优解。
本文提供的超简单部署流程，所有代码命令均可直接复制执行，零基础用户也能快速上手。通过Ollama定制模型、Clawhub技能扩展，OpenClaw可从基础对话工具升级为覆盖办公自动化、开发辅助、语音交互的全能智能体。
无论是个人追求隐私安全，还是企业需要稳定高效的智能协作工具，OpenClaw的双部署方案都能完美适配。后续可通过安装更多技能插件、配置飞书/企业微信等通讯渠道，进一步挖掘其自动化能力，让智能体成为真正的“个人数字员工”或“团队协作助手”。
