Windows 本地部署OpenClaw 指南

2026-05-06阅读 0热度 0

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Windows 本地部署 OpenClaw 指南（基于 Ollama）

想在Windows上搭建一个属于自己的AI助手吗？这篇指南将带你一步步完成基于Ollama框架的OpenClaw服务本地部署。OpenClaw本质上是一个桥接工具，它让本地大模型能够通过更友好的WebSocket接口提供服务。

???? 准备工作

1. 安装 Ollama并下载模型

一切的基础是Ollama，它负责在后台真正地运行和管理大模型。

安装步骤：

首先，去Ollama官网找到Windows版的安装包（一个.msi文件）。下载后直接双击，跟着向导完成安装即可，过程非常简单。

安装好后，打开你的命令提示符（CMD）或者PowerShell，输入下面这行命令验证一下：

ollama --version

如果终端顺利显示了版本号，恭喜你，第一步已经搞定了。

2. Ollama 模型下载

2.1. 启动 Ollama 服务：

在部署之前，需要先把Ollama的后台服务跑起来。打开一个新的命令行窗口，输入：

ollama serve

2.2. 下载模型（以 `qwen2.5:7b` 为例）：

服务启动后，在另一个命令行窗口里，执行拉取模型的命令。咱们先用通义千问的7B版本做个示范：

ollama pull qwen2.5:7b

接下来就是等待了，下载速度取决于你的网络环境。

2.3. 检查模型列表：

下载完成后，怎么确认模型已经在本地了呢？输入这个命令看看：

ollama list

如果一切正常，你应该能看到类似下图的输出，其中列出了你刚下载的模型。

2.4. 创建Modelfile

这里有个关键点需要注意：OpenClaw默认对模型的上下文长度（context window）有较高要求（至少16000 tokens），而很多基础模型可能只支持4096。所以，我们需要为模型“扩容”。

方法是创建一个自定义的Modelfile：

# 切换到用户目录
cd C:\Users\work
# 创建 Modelfile
FROM qwen2.5:7b
PARAMETER num_ctx 32768
# 创建新模型（例如 qwen2.5:7b-32k）：
ollama create qwen2.5:7b -f Modelfile

创建完成后，最好验证一下新模型的参数是否已生效：

ollama show qwen2

检查输出中关于上下文长度的参数，确认它已经变成了32768。

???? 安装 OpenClaw

一键安装

OpenClaw的安装过程非常便捷，官方提供了一键安装脚本。直接在PowerShell中运行下面这行命令即可：

# 在 PowerShell 中运行即可。
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.cmd -o install.cmd && install.cmd --tag beta && del install.cmd

3. 验证安装

安装脚本跑完后，同样用版本查询命令来验证一下：

openclaw --version

如果看到版本信息，说明OpenClaw已经成功入驻你的系统。

???? 配置 OpenClaw

4. 运行配置向导

安装只是第一步，接下来需要让OpenClaw知道怎么连接我们本地的Ollama服务。使用内置的配置向导能省去很多手动编辑文件的麻烦：

openclaw onboard

4.1 按提示选择配置项

向导是交互式的，你只需要根据提示做出选择。下面这几个关键配置项需要特别注意：

步骤	操作
Model/auth provider	选择 Custom Provider（列表最后一项）
API Base URL	输入 http://127.0.0.1:11434/v1（默认）
API Key	选择 OpenAI-compatible
Endpoint compatibility	输入你创建的模型名（如 qwen2.5:7b）
Model ID	选择 Custom Provider（列表最后一项）

后续的选项，比如遇到设置团队、密钥等，可以先选择 Skip for now 或 No 跳过，直达完成。

4.3 验证配置是否成功

配置完成后，向导通常会显示Web UI的访问地址（例如 http://127.0.0.1:18789）和一个访问令牌。

此时，打开浏览器访问这个地址，尝试输入任意消息，如果AI能够正常回复，那就说明基础连接配置成功了。

???? 启动 OpenClaw 服务

5 修改配置文件

为了让OpenClaw充分利用我们之前为模型扩展的上下文长度，还需要手动调整两个配置文件：

1. C:\Users\WIN\.openclaw\openclaw.json
修改 models.providers.custom-127-0-0-1-11434.models 数组中 id 为你的模型名的对象，将 contextWindow 和 maxTokens 的值从 4096 改为 32768。
2. C:\Users\WIN\.openclaw/agents\main\agent\models.json
同上，修改 maxTokens =32768

具体修改位置可以参考下图：

C:\Users\WIN.openclaw\openclaw.json

C:\Users\WIN.openclaw/agents\main\agent\models.json

保存这两个文件后，就可以重启OpenClaw服务了：

openclaw tui

???? 常见问题排查

1. WebSocket 连接失败

错误信息：gateway closed (1006 abnormal closure)

解决方法：首先，确认Ollama的serve服务是否在后台正常运行，并且模型已成功下载。其次，检查Windows防火墙是否意外拦截了本地地址127.0.0.1和端口18789的通信。最后，确保配置文件中关于网络绑定的设置（bind）正确指向了loopback（本地回环）。

2. 端口冲突

错误信息：Address already in use

解决方法：这意味着默认端口18789被其他程序占用了。可以修改OpenClaw配置文件中的gateway端口号，比如换成18790。在修改前，可以用命令netstat -ano查看一下到底是哪个进程占用了端口。

3. 配置文件语法错误

解决方法： JSON文件对格式要求很严格。如果服务启动失败，很可能是配置文件写错了。建议使用在线JSON验证工具（如JSONLint）检查openclaw.json文件。特别注意，所有键名和字符串值都必须使用英文双引号，并且避免在文件内添加中文或其他非标准注释。

???? 附录

1. 安装依赖

某些高级功能或工具可能需要以下环境：

Python：建议安装Python 3.x并将其添加到系统环境变量PATH中。
Node.js：如果需要使用wscat等工具进行WebSocket测试，需要安装Node.js。

✅ 完成

至此，一个完整的OpenClaw服务已经在你的Windows电脑上部署完毕！现在，你已经可以通过WebSocket连接与本地的大模型进行交互和推理了。如果还想进行更深入的定制或了解高级功能，下一步就是去翻阅OpenClaw和Ollama的官方文档，或者在它们的GitHub仓库里探索更多可能性。

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