保姆级教程：OpenClaw(Clawdbot)阿里云及Windows本地部署方案，与本地Ollama配置指南-阿里云开发者社区

在AI智能体快速普及的2026年，OpenClaw（前身为Clawdbot）凭借开源免费、可自托管、系统级权限控制的核心优势，成为个人与轻量团队打造专属AI助手的首选工具，其GitHub星标已飙升至18万+，登顶多个开源榜单。Ollama作为目前最受开发者欢迎的本地大模型运行工具，GitHub星标突破16万，支持480+开源模型一键部署，二者组合可实现“本地推理+本地执行”的全闭环，彻底摆脱对云端大模型的依赖，确保数据隐私安全且无网络依赖。

本文将详细拆解2026年OpenClaw的核心特性、阿里云云端部署与Windows本地部署的简单步骤流程，重点讲解本地Ollama的安装、模型配置及与OpenClaw的集成实操，搭配可直接复制的代码命令、问题排查方案，确保零基础用户也能快速完成部署与配置，充分发挥OpenClaw+Ollama的本地AI生产力价值。阿里云上OpenClaw一键极速部署最简单，步骤详情访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。

一、核心基础认知

（一）OpenClaw与Ollama的核心协同逻辑

OpenClaw（原Clawdbot）是一款可自托管的个人AI助手框架，核心优势是“自主执行”，能获得系统级权限，实现浏览器控制、Shell命令执行、文件读写、多工具集成等操作，相当于AI助手的“手脚”；Ollama是轻量级本地大模型管理工具，体积轻便、启动快速，无需复杂GPU优化，消费级设备也能流畅使用，负责提供自然语言推理能力，相当于AI助手的“大脑”。

二者协同的核心逻辑的是：Ollama本地运行开源大模型，为OpenClaw提供推理支持，OpenClaw将用户自然语言指令转化为具体可执行的操作，全程在本地完成，不泄露任何数据，同时支持通过OllaMan可视化工具简化Ollama的终端操作，解决“黑箱操作”痛点，形成“大脑+手脚+管理面板”的完整本地AI生产力闭环。

（二）核心特性与适用场景

1. OpenClaw（Clawdbot）核心特性

开源免费：全程无付费环节，社区更新速度快，生态技能丰富，支持上千种插件扩展；
跨平台适配：完美支持Windows、Linux、macOS及阿里云等云端服务器，部署方式灵活；
系统级权限：可执行Shell命令、读写本地文件、控制浏览器、集成聊天工具，实现全场景自动化；
一键部署：官方提供专属脚本，自动检测环境、安装依赖，无需手动配置复杂环境；
高度可定制：支持自定义AI人设、任务规则、技能插件，适配个人与团队的个性化需求。

2. Ollama核心特性

轻量易用：一行命令即可完成模型下载、启动与运行，无需复杂的CUDA配置；
模型丰富：支持Llama、Qwen、DeepSeek等480+开源模型，可按需选择适配场景的模型；
本地运行：所有推理过程在本地完成，数据不上传至任何云端，隐私性极强；
灵活扩展：支持自定义模型参数、扩展上下文窗口，适配复杂任务的推理需求；
可视化适配：可搭配OllaMan工具，实现模型的可视化管理、下载与测试。

3. 适用场景

个人办公：文件整理、文档生成、日程提醒、信息查询、代码辅助等重复性任务自动化；
开发者场景：代码生成、bug修复、测试执行、日志分析、API调用等开发辅助；
敏感数据处理：涉及个人隐私、企业敏感数据的操作，本地部署确保数据不泄露；
断网环境使用：无网络情况下，仍能实现AI对话、本地文件操作等核心功能；
长期稳定运行：通过阿里云部署，实现7×24小时不间断运行，摆脱本地设备限制。

（三）部署与配置前置准备

1. 通用准备

账号准备：阿里云账号（用于云端部署，需完成实名认证）、本地设备管理员权限（用于Windows本地部署）；
工具准备：终端工具（SSH工具用于阿里云部署，PowerShell用于Windows本地部署）、主流浏览器、加密记事本（用于保存敏感凭证）；
环境要求：阿里云服务器需满足2vCPU+2GiB内存+40GiB存储，带宽≥5Mbps；Windows本地设备需为Windows 10/11 64位，内存≥16GB（推荐32GB），空闲磁盘≥20GB，NVIDIA显卡显存≥8GB（推荐）；
核心依赖：Node.js（≥18.0.0，OpenClaw运行核心）、Git（可选，用于插件安装）、显卡驱动（NVIDIA显卡需安装最新版，确保CUDA功能正常）。

2. 核心凭证与资源准备

阿里云百炼API-Key（用于阿里云部署时调用大模型，新用户可领取90天免费额度）；
Ollama模型资源：根据设备配置选择合适的模型（7B模型约4.7GB，14B模型约10GB）；
网络准备：阿里云部署优先选择免备案地域（中国香港、美国弗吉尼亚），确保网络通畅；本地部署需确保网络稳定，用于下载模型与依赖。

二、2026年OpenClaw双平台部署简单步骤流程

（一）方案一：阿里云部署（推荐长期运行场景）

阿里云部署适用于需要7×24小时稳定运行、多人协作或复杂任务自动化的场景，依托阿里云轻量应用服务器的专属镜像，实现一键部署，无需手动配置依赖，避免本地设备关机、断网导致的任务中断。

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。

1. 部署步骤（代码可直接复制执行）

Step1：购买阿里云服务器实例

登录阿里云控制台，进入轻量应用服务器购买页面，选择“OpenClaw（Clawdbot）2026专属镜像”（预装Node.js、OpenClaw核心程序及相关依赖）；
核心配置选择：
- 实例规格：推荐2vCPU+4GiB内存+40GiB ESSD云盘+10Mbps带宽（基础版，满足日常使用），复杂场景可升级至4vCPU+8GiB内存；
- 地域：优先选择中国香港、美国弗吉尼亚等免备案地域，无需ICP备案，购买后可直接使用；
- 付费类型：短期测试选月付，长期使用推荐年付，降低成本；
支付完成后，等待1-3分钟，直至实例状态变为“运行中”，记录服务器公网IP（后续配置核心凭证）。

Step2：服务器初始化与端口放行

# 1. 通过SSH远程登录服务器（替换为你的服务器公网IP）
ssh root@你的服务器公网IP

# 2. 一键更新系统依赖（适配阿里云源，避免依赖冲突）
yum update -y && yum install -y curl git

# 3. 放行核心端口（18789为OpenClaw主服务端口，11434为Ollama服务端口）
firewall-cmd --add-port=18789/tcp --permanent
firewall-cmd --add-port=11434/tcp --permanent
firewall-cmd --reload

# 4. 验证端口放行状态（输出对应端口即为成功）
firewall-cmd --list-ports

# 5. 查看OpenClaw服务状态（返回active(running)即为正常运行）
systemctl status openclaw

Step3：安装Ollama并配置模型

# 1. 一键安装Ollama（阿里云Linux系统通用）
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 2. 验证Ollama安装结果（返回版本号即为成功）
ollama --version

# 3. 启动Ollama服务并设置开机自启
systemctl enable ollama && systemctl start ollama

# 4. 拉取适配OpenClaw的大模型（推荐Qwen2.5:7b，兼顾性能与资源占用）
ollama pull qwen2.5:7b

# 5. 定制模型上下文窗口（扩展至32768 tokens，适配OpenClaw工具调用需求）
echo -e "FROM qwen2.5:7b\nPARAMETER num_ctx 32768" > Modelfile
ollama create qwen2.5-32k -f Modelfile

# 6. 验证模型运行状态
ollama run qwen2.5-32k "测试模型连接"

Step4：配置OpenClaw与Ollama集成

# 1. 进入OpenClaw配置目录
cd ~/.openclaw

# 2. 配置Ollama API Key（无需真实密钥，任意值即可）
openclaw config set models.providers.ollama.apiKey "ollama-local-aliyun"

# 3. 配置Ollama服务地址与默认模型
openclaw config set models.providers.ollama.baseUrl "http://localhost:11434"
openclaw config set models.default "ollama/qwen2.5-32k"

# 4. 启动配置向导，自动检测Ollama模型并完成集成
openclaw onboard

# 5. 重启OpenClaw服务使配置生效
systemctl restart openclaw

# 6. 验证集成结果（返回“集成成功”即为生效）
openclaw config test models.providers.ollama

Step5：部署验证

打开浏览器，输入http://服务器公网IP:18789，进入OpenClaw控制台，发送“帮我列出当前目录文件”，若收到响应并成功执行命令，即部署与集成成功。

2. 部署注意事项

若服务器未找到OpenClaw服务，执行systemctl start openclaw手动启动；
阿里云百炼API-Key需妥善保存，建议创建RAM子账号，仅授予相关权限，降低主账号风险；
模型拉取耗时取决于网络速度，若拉取失败，执行ollama pull qwen2.5:7b --force重新拉取；
稳定运行后，建议限制端口访问来源，仅允许常用IP访问，提升安全性。

（二）方案二：Windows本地部署（适合短期测试与隐私场景）

Windows本地部署适用于快速验证功能、处理敏感数据或断网环境使用，零成本、上手快，无需购买服务器，适合个人用户入门使用，核心实现“本地推理+本地执行”的全闭环。

1. 部署步骤（代码可直接复制执行）

Step1：启用PowerShell执行权限并安装核心依赖

# 1. 以管理员身份运行PowerShell，配置执行权限
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope LocalMachine
Get-ExecutionPolicy -List  # 验证，LocalMachine列显示RemoteSigned即为成功

# 2. 安装Node.js（OpenClaw核心依赖，≥18.0.0）
winget install --id OpenJS.NodeJS -e --version 18.20.0
node -v && npm -v  # 验证版本，返回v18.20.0+即为成功

# 3. 安装Git（可选，用于插件安装）
winget install --id Git.Git -e --source winget
git --version  # 验证安装

Step2：一键安装OpenClaw

# 1. 执行官方一键安装脚本（国内镜像，加速下载）
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

# 2. 验证安装结果（返回版本号即为成功）
openclaw --version

# 3. 启动OpenClaw服务并设置开机自启
openclaw service start
openclaw service enable

Step3：安装Ollama并配置本地模型

# 1. 下载并安装Ollama（Windows版本）
iwr -useb https://ollama.com/download/windows | iex

# 2. 验证Ollama安装结果
ollama --version

# 3. 拉取推荐模型（Qwen2.5:7b，适配OpenClaw，约4.7GB）
ollama pull qwen2.5:7b

# 4. 定制模型上下文窗口（扩展至32768 tokens）
# 切换到当前用户根目录
cd C:\Users\<你的用户名>  # 替换<你的用户名>为实际Windows用户名
# 创建Modelfile配置文件
@"FROM qwen2.5:7b
PARAMETER num_ctx 32768"@ | Out-File -Encoding ascii Modelfile
# 生成定制模型
ollama create qwen2.5-32k -f Modelfile

# 5. 验证模型运行状态
ollama run qwen2.5-32k "测试本地模型连接"

Step4：配置OpenClaw与Ollama集成

# 1. 配置Ollama API Key（无需真实密钥，任意值即可）
openclaw config set models.providers.ollama.apiKey "ollama-local-windows"

# 2. 配置Ollama服务地址与默认模型
openclaw config set models.providers.ollama.baseUrl "http://localhost:11434"
openclaw config set models.default "ollama/qwen2.5-32k"

# 3. 启动配置向导，自动检测Ollama模型并完成集成
openclaw onboard

# 4. 重启OpenClaw服务使配置生效
openclaw service restart

# 5. 验证集成结果
openclaw config test models.providers.ollama

Step5：部署验证

打开浏览器，输入http://127.0.0.1:18789，进入OpenClaw本地控制台，发送“帮我创建一个测试文档并写入内容”，若成功创建文档并返回结果，即部署与集成成功；若提示端口占用，执行openclaw gateway --port 18790更换端口。

2. 部署注意事项

安装过程中需关闭杀毒软件，避免拦截安装脚本与服务进程，安装完成后添加OpenClaw与Ollama到信任列表；
若Ollama安装失败，需手动下载安装包，全程默认下一步，确保安装路径无中文；
本地部署受设备配置限制，运行14B及以上模型需32GB以上内存，否则会出现卡顿或模型加载失败；
断网环境下，OpenClaw与Ollama仍可正常运行，仅无法下载新模型与插件；
可安装OllaMan可视化工具，简化Ollama模型管理，直观查看模型下载进度、占用资源等信息。

三、OpenClaw与本地Ollama配置进阶（核心实操）

完成基础部署后，需进一步配置Ollama模型管理、OpenClaw技能扩展与自动化任务，充分发挥二者的协同价值，以下操作适用于阿里云与Windows本地部署，代码可直接复制执行。

（一）Ollama模型进阶配置

1. 模型管理（查看、删除、切换）

# 1. 查看本地已安装的所有模型（阿里云/Windows通用）
ollama list

# 2. 删除不需要的模型（释放磁盘空间）
ollama rm qwen2.5:7b

# 3. 切换默认模型（适配不同任务场景）
openclaw config set models.default "ollama/llama3.3"

# 4. 拉取代码专用模型（适合开发者场景）
ollama pull qwen2.5-coder:32b

# 5. 拉取轻量模型（设备配置较低时选择）
ollama pull gpt-oss:20b

2. Ollama服务优化（提升运行效率）

# 1. 配置Ollama缓存路径（转移至SSD，提升模型加载速度）
# 阿里云部署
export OLLAMA_CACHE=/root/ollama-cache
# Windows本地部署（PowerShell）
$env:OLLAMA_CACHE = "D:\ollama-cache"

# 2. 限制Ollama内存占用（避免影响OpenClaw运行）
# 阿里云部署
export OLLAMA_MAX_MEMORY=4GB
# Windows本地部署（PowerShell）
$env:OLLAMA_MAX_MEMORY = "4GB"

# 3. 重启Ollama服务使配置生效
# 阿里云部署
systemctl restart ollama
# Windows本地部署（PowerShell）
Stop-Service -Name Ollama
Start-Service -Name Ollama

3. OllaMan可视化工具安装（可选）

# 1. 拉取OllaMan镜像（需安装Docker）
docker pull ghcr.io/ollaman/ollaman:latest

# 2. 启动OllaMan容器（阿里云/Windows通用）
docker run -d -p 3000:3000 --name ollaman --restart always ghcr.io/ollaman/ollaman:latest

# 3. 访问OllaMan控制台（阿里云：http://服务器公网IP:3000；本地：http://127.0.0.1:3000）

（二）OpenClaw核心配置与技能扩展

1. 自定义AI人设（适配个人使用习惯）

# 1. 创建AI人设文件SOUL.md
# 阿里云部署
cat > ~/.openclaw/SOUL.md << EOF
# 我的OpenClaw AI助手
## 身份
高效的本地AI助理，擅长文件整理、代码辅助与日常办公自动化，严格保护用户隐私，所有操作均在本地完成。
## 能力
- 本地文件操作：整理文件夹、生成文档、格式转换；
- 代码辅助：生成代码、调试bug、优化代码结构；
- 日常办公：日程提醒、信息查询、定时任务；
- 工具调用：控制浏览器、执行Shell命令、集成本地应用。
## 限制
- 不删除任何用户文件，仅移动或复制；
- 不上传任何数据至云端，确保隐私安全；
- 涉及敏感操作（如修改系统配置）需用户确认后执行。
EOF

# Windows本地部署（PowerShell）
@"
# 我的OpenClaw AI助手
## 身份
高效的本地AI助理，擅长文件整理、代码辅助与日常办公自动化，严格保护用户隐私，所有操作均在本地完成。
## 能力
- 本地文件操作：整理文件夹、生成文档、格式转换；
- 代码辅助：生成代码、调试bug、优化代码结构；
- 日常办公：日程提醒、信息查询、定时任务；
- 工具调用：控制浏览器、执行Shell命令、集成本地应用。
## 限制
- 不删除任何用户文件，仅移动或复制；
- 不上传任何数据至云端，确保隐私安全；
- 涉及敏感操作（如修改系统配置）需用户确认后执行。
"@ | Out-File -Encoding utf8 C:\Users\<你的用户名>\.openclaw\SOUL.md

# 2. 配置OpenClaw读取人设文件
openclaw config set agent.soulPath ~/.openclaw/SOUL.md  # 阿里云
openclaw config set agent.soulPath C:\Users\<你的用户名>\.openclaw\SOUL.md  # Windows

# 3. 重启OpenClaw服务生效
systemctl restart openclaw  # 阿里云
openclaw service restart  # Windows

2. 安装常用技能插件（扩展功能）

# 1. 安装文件处理插件（支持PDF、Word、Excel格式转换与内容提取）
openclaw plugins install @openclaw/file-processing

# 2. 安装浏览器控制插件（支持Chrome、Edge浏览器自动化）
openclaw plugins install @openclaw/browser-control

# 3. 安装代码辅助插件（支持多语言代码生成、调试）
openclaw plugins install @openclaw/code-assist

# 4. 安装定时任务插件（支持设置定时提醒、自动执行任务）
openclaw plugins install @openclaw/cron-task

# 5. 查看已安装插件
openclaw plugins list

# 6. 更新插件至最新版本
openclaw plugins update all

3. 自动化任务配置（示例：定时文件整理）

# 1. 创建定时任务配置文件（每天22点整理下载文件夹）
# 阿里云部署
cat > ~/.openclaw/cron-tasks.json << EOF
{
  "tasks": [
    {
      "id": "daily-file-organization",
      "expression": "0 22 * * *",
      "command": "openclaw file organize --source /root/Downloads --target /root/OrganizedFiles --category true",
      "description": "每天22点整理下载文件夹，按文件类型分类归档"
    }
  ]
}
EOF

# Windows本地部署（PowerShell）
@"
{
  "tasks": [
    {
      "id": "daily-file-organization",
      "expression": "0 22 * * *",
      "command": "openclaw file organize --source C:\\Users\\<你的用户名>\\Downloads --target C:\\Users\\<你的用户名>\\OrganizedFiles --category true",
      "description": "每天22点整理下载文件夹，按文件类型分类归档"
    }
  ]
}
"@ | Out-File -Encoding utf8 C:\Users\<你的用户名>\.openclaw\cron-tasks.json

# 2. 启用定时任务
openclaw cron enable daily-file-organization

# 3. 查看定时任务状态
openclaw cron list

# 4. 手动测试定时任务
openclaw cron run daily-file-organization

（三）OpenClaw与Ollama集成常见操作示例

1. 本地文件操作

# 1. 生成文档并写入内容
openclaw file create --path "test.md" --content "OpenClaw+Ollama本地部署测试，2026年最新教程，无需云端依赖，数据隐私安全。"

# 2. 读取文件内容
openclaw file read --path "test.md"

# 3. 转换文件格式（PDF转Word）
openclaw file convert --source "test.pdf" --target "test.docx" --format docx

# 4. 整理文件夹（按类型分类）
openclaw file organize --source "~/Downloads" --target "~/Organized" --category true

2. 代码辅助操作

# 1. 生成Python代码（读取CSV文件并提取数据）
openclaw code generate --language python --prompt "读取CSV文件，提取姓名、年龄列，保存为新的CSV文件，添加详细注释" --output "csv-extract.py"

# 2. 调试代码（输入报错信息，获取解决方案）
openclaw code debug --language python --error "ValueError: Cannot convert column 'age' to integer"

# 3. 优化代码（提升可读性与执行效率）
openclaw code optimize --path "csv-extract.py"

3. 浏览器自动化操作

# 1. 打开指定网页并截图
openclaw browser open --url "https://example.com" --screenshot "example.png"

# 2. 自动填写表单（模拟登录）
openclaw browser fill --selector "#username" --value "test-user"
openclaw browser fill --selector "#password" --value "test-password"
openclaw browser click --selector ".login-button"

# 3. 提取网页内容（提取指定元素文本）
openclaw browser extract --url "https://example.com" --selector ".content" --output "page-content.txt"

四、常见问题排查（保姆级解决方案）

（一）部署阶段问题

1. OpenClaw安装失败，提示“node: command not found”

问题现象：执行安装脚本后，提示Node.js未找到，安装失败；
排查方案：
1. 重新安装Node.js，确保安装时勾选“Add to PATH”，自动配置环境变量；
2. 阿里云部署：执行nvm install 18.20.0 && nvm use 18.20.0，重新配置Node.js版本；
3. Windows部署：重启PowerShell，重新执行安装脚本，若仍失败，手动配置Node.js环境变量。

2. Ollama模型拉取失败，提示“网络连接超时”

问题现象：执行ollama pull命令后，无法下载模型，提示网络超时；
排查方案：
1. 检查网络连接，确保网络通畅，阿里云部署可切换地域，选择网络延迟较低的节点；
2. 使用国内镜像拉取模型：ollama pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/ollama/qwen2.5:7b；
3. 手动下载模型文件，放置到Ollama缓存目录，执行ollama create qwen2.5:7b -f Modelfile手动创建模型。

3. OpenClaw服务无法启动，提示“端口占用”

问题现象：执行启动命令后，提示18789或11434端口被占用，服务启动失败；

排查方案：

查看端口占用情况：

# 阿里云部署
netstat -ano | grep 18789
# Windows部署（PowerShell）
netstat -ano | findstr "18789"

终止占用端口的进程：

# 阿里云部署（替换PID为占用进程ID）
kill -9 PID
# Windows部署（PowerShell，替换PID为占用进程ID）
taskkill /F /PID PID

更换OpenClaw端口：openclaw gateway --port 18790。

（二）集成阶段问题

1. OpenClaw无法调用Ollama模型，提示“连接失败”

问题现象：执行验证命令后，提示无法连接Ollama服务，集成失败；
排查方案：
1. 检查Ollama服务状态，确保服务正常运行：
```
# 阿里云部署
systemctl status ollama
# Windows部署（PowerShell）
Get-Service -Name Ollama
```
2. 验证Ollama服务地址是否正确：curl http://localhost:11434/api/tags，若返回模型列表即为正常；
3. 重新配置OpenClaw与Ollama的连接参数，重启服务后再次验证。

2. 模型调用时提示“内存不足”

问题现象：执行推理或任务时，提示内存不足，模型崩溃；
排查方案：
1. 切换轻量模型（如qwen2.5:4b），减少内存占用；
2. 限制Ollama内存占用，执行export OLLAMA_MAX_MEMORY=4GB（阿里云）或$env:OLLAMA_MAX_MEMORY = "4GB"（Windows）；
3. 升级设备内存，阿里云部署可弹性升级服务器配置，Windows本地部署增加物理内存。

（三）功能使用阶段问题

1. 自动化任务不执行，提示“权限不足”

问题现象：定时任务或手动执行文件操作时，提示权限不足，无法执行；

排查方案：

以管理员身份运行终端或OpenClaw服务；

给OpenClaw授予文件操作权限：

# 阿里云部署
chmod -R 775 ~/.openclaw
# Windows部署（PowerShell）
icacls C:\Users\<你的用户名>\.openclaw /grant Users:F

2. 插件安装失败，提示“依赖缺失”

问题现象：执行插件安装命令后，提示缺少相关依赖，安装失败；

排查方案：

安装缺失的依赖：

# 阿里云部署
yum install -y gcc-c++ make
# Windows部署（PowerShell）
winget install --id Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools --components Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools

更新npm版本：npm install -g npm@latest，重新安装插件；
手动安装插件依赖：cd ~/.openclaw/plugins && npm install。

五、总结

2026年，OpenClaw（Clawdbot）与Ollama的组合已成为本地AI生产力的核心解决方案，二者协同实现“本地推理+本地执行”的全闭环，既保证了数据隐私安全，又摆脱了对云端大模型的依赖，适配个人办公、开发者辅助、敏感数据处理等多种场景。

本文提供的双平台部署流程，兼顾了云端长期稳定运行与本地快速测试需求：阿里云部署依托专属镜像，实现一键部署，支持7×24小时不间断运行，适合长期使用；Windows本地部署零成本、上手快，无需服务器，适合短期测试与隐私场景。所有部署与配置步骤均提供可直接复制的代码命令，零基础用户也能按步骤完成操作，同时补充了进阶配置与常见问题排查方案，确保部署后能正常发挥功能。

需要注意的是，Ollama模型的选择需结合设备配置，避免因内存不足导致运行卡顿；OpenClaw的权限管理需谨慎，避免授予过高权限导致安全风险；本地部署时，建议定期备份配置文件与模型，防止数据丢失。随着社区的持续更新，OpenClaw的技能生态与Ollama的模型支持将不断完善，未来将实现更复杂的自动化任务与更流畅的本地AI体验。

建议新手先从Windows本地部署入手，熟悉OpenClaw与Ollama的基础操作，再根据需求迁移至阿里云部署，结合自身使用场景安装插件、配置自动化任务，充分发挥二者的协同价值，让AI助手真正成为提升效率的“数字员工”。

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保姆级教程：OpenClaw(Clawdbot)阿里云及Windows本地部署方案，与本地Ollama配置指南

一、核心基础认知

（一）OpenClaw与Ollama的核心协同逻辑

（二）核心特性与适用场景

1. OpenClaw（Clawdbot）核心特性

2. Ollama核心特性

3. 适用场景

（三）部署与配置前置准备

1. 通用准备

2. 核心凭证与资源准备

二、2026年OpenClaw双平台部署简单步骤流程

（一）方案一：阿里云部署（推荐长期运行场景）

阿里云用户零基础部署OpenClaw步骤喂饭级步骤流程

1. 部署步骤（代码可直接复制执行）

Step1：购买阿里云服务器实例

Step2：服务器初始化与端口放行

Step3：安装Ollama并配置模型

Step4：配置OpenClaw与Ollama集成

Step5：部署验证

2. 部署注意事项

（二）方案二：Windows本地部署（适合短期测试与隐私场景）

1. 部署步骤（代码可直接复制执行）

Step1：启用PowerShell执行权限并安装核心依赖

Step2：一键安装OpenClaw

Step3：安装Ollama并配置本地模型

Step4：配置OpenClaw与Ollama集成

Step5：部署验证

2. 部署注意事项

三、OpenClaw与本地Ollama配置进阶（核心实操）

（一）Ollama模型进阶配置

1. 模型管理（查看、删除、切换）

2. Ollama服务优化（提升运行效率）

3. OllaMan可视化工具安装（可选）

（二）OpenClaw核心配置与技能扩展

1. 自定义AI人设（适配个人使用习惯）

2. 安装常用技能插件（扩展功能）

3. 自动化任务配置（示例：定时文件整理）

（三）OpenClaw与Ollama集成常见操作示例

1. 本地文件操作

2. 代码辅助操作

3. 浏览器自动化操作

四、常见问题排查（保姆级解决方案）

（一）部署阶段问题

1. OpenClaw安装失败，提示“node: command not found”

2. Ollama模型拉取失败，提示“网络连接超时”

3. OpenClaw服务无法启动，提示“端口占用”

（二）集成阶段问题

1. OpenClaw无法调用Ollama模型，提示“连接失败”

2. 模型调用时提示“内存不足”

（三）功能使用阶段问题

1. 自动化任务不执行，提示“权限不足”

2. 插件安装失败，提示“依赖缺失”

五、总结

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