🤖 从零开始搭建属于你的 AI 员工：OpenClaw 完整部署教程

📅 2026-03-10 | 👁 待发布 | 📹 视频教程转录

你是否也想过拥有一位 AI 员工，可以 24 小时帮你整理资料、完成测试、收集信息？你是否也想把自己从枯燥、重复的电脑操作中解放出来，让电脑自己学着做事干活？如果你有这样的想法，那么AI Agent（AI 智能体）或许就是你正在寻找的东西。

引言：AI Agent vs 传统大模型 00:00:00

传统的 LLM 大语言模型，例如 DeepSeek、ChatGPT，它们更像是一个只动口不动手的博学顾问——虽然能回答我们的问题，却不能着手去解决这个问题。

而 AI Agent 智能体更像是一个全能的 AI 员工，它既可以思考问题，又可以规划流程、执行操作，有大脑、有记忆、有双手，可以帮我们去完成复杂的任务。

现阶段面向个人用户的 AI Agent 有很多：

AI 的发展速度超过想象，现阶段只要有一台电脑，任何人都可以拥有属于自己的自动化 AI 员工。今天我们就来学习如何利用 OpenClaw，从零开始搭建属于自己的 AI 电脑，让它真正动起来帮我们干活。

准备工作：硬件/软件需求 00:01:26

硬件需求：

⚠️ 重要提示：不建议在自己的主力机上部署项目，建议使用闲置电脑部署。因为 OpenClaw 的操作权限很大，使用主力机可能会有安全风险。如果没有多余电脑，可以使用虚拟机。

软件/工具准备：

Step 1: 安装 Ubuntu 系统 00:02:07

1. 制作启动 U 盘

将 U 盘插入电脑，打开 BalenaEtcher，点击左侧"从文件烧录"，选择下载的 Ubuntu 系统镜像，中间选择磁盘勾选你的 U 盘，确定点烧录。看到写入成功提示后，从电脑上拔出 U 盘。

2. 安装系统

将 U 盘插到需要装系统的电脑上，开机选择从 U 盘启动，来到 Ubuntu 安装界面：

  1. 语言：往下拉选择简体中文
  2. 键盘布局：默认
  3. 网络：插网线的自动识别，WiFi 直接连接
  4. 系统更新：先跳过
  5. 安装类型：选择单系统（这会抹除硬盘中的所有数据，有重要资料记得备份）
  6. 安装位置：选择你的硬盘（多块硬盘时不要选错）
  7. 创建用户名和密码：密码很重要，经常要用，一定要记住
  8. 时区：默认已选好

点击安装，等待进度条跑完，看到安装成功提示后点击立即重启，拔出 U 盘。

3. 安装 SSH 服务

进入 Ubuntu 桌面后，点击左下角开始，选择终端运行：

sudo apt install openssh-server

输入密码（输入时不会显示），回车确认即可。

4. 查看 IP 地址并远程连接

点击右上角设置 → 网络 → 已连接的网络，查看本机的 IP 地址。然后在同局域网内的另一台电脑上打开 MobaXterm，点击 Session → SSH，Remote Host 填 Ubuntu 的 IP 地址，用户名填你的用户名，点击 OK 输入密码即可远程连接。

5. 切换 Root 用户并配置软件源

sudo -i

输入密码切换到 Root 用户，然后粘贴一键换源命令回车。如果报错提示需要安装 curl，先安装 curl：

apt install curl

再次运行换源命令，选择软件源（推荐清华大学的），网络协议随便选，把软件也一并更新。

Step 2: 安装 OpenCode（调试工具）00:04:46

OpenCode 是一个开源的 AI 编程代理，我们这里安装它并不是为了编程，而是需要用到它帮我们调试系统。因为 OpenClaw 的版本更新速度非常快，你可能会遇到各种各样的问题，而 OpenCode 就是你遇到问题后的终极解法。

安装步骤：

# 一键安装命令
curl -fsSL https://... | bash

# 添加至运行路径
export PATH=$HOME/.local/bin:$PATH

# 启动 OpenCode
opencode

OpenCode 有两种工作模式：

我们一般会使用 Build 模式。按 Ctrl+P 可以调出菜单，在模型选项中可以切换模型。它内置提供三个免费模型可以直接使用。如果想使用自己买的 API 或者本地模型，可以按 Ctrl+A，找到你的 API 提供商，按 Shift+Insert 粘贴 API Key（注意：OpenCode 的粘贴不是 Ctrl+V）。

Step 3: 安装 OpenClaw 00:05:58

OpenClaw 安装同样非常简单，粘贴一键安装命令按回车即可。它会自动检测系统需要用的软件依赖然后自动安装。安装完之后会自动跳出配置引导：

  1. 用户协议：选 Yes 同意
  2. 选择 QuickStart 开始快速配置
  3. 选择服务商：如果买的 API 就选对应的提供商；如果是本地部署（如 Ollama）就选自定义
  4. 以 Minimax 为例：选择 minimimax → minimimaxCN → 粘贴 API Key → 选择模型
  5. 聊天软件：先选跳过
  6. Skills 技能插件：先选 No 跳过（后面详细讲）
  7. Hooks：全部选上（按空格键选择，选完按回车）

然后 OpenClaw 就安装完成了。

修复 Gateway 启动问题：

打开 Ubuntu 浏览器，地址栏输入 127.0.0.1:18789 回车。如果打不开页面是正常的，因为 OpenClaw 的 Gateway 没有正常启动。这时让 OpenCode 来修复：

opencode

告诉它："我安装了 OpenClaw，但现在网页控制台打不开，检查下是不是 Gateway 崩了。如果崩了，帮我修复，并将 Gateway 服务设置为开机启动，防止它每次启动都崩溃。"

OpenCode 会自动帮你修复 Gateway 问题。稍等片刻，它会提示服务已经启动成功。再次刷新页面，就能进入 OpenClaw 控制台了。

获取/重置 Token：

如果 Token 没有显示（这很正常），在 OpenCode 中告诉它："把我的 OpenClaw 控制台硬件 Token 换成这段 [你的 Token]"。然后回到 Ubuntu 浏览器，输入重新设置的 Token，点击 Connect，OpenClaw 的服务就正常运行起来了。

Step 4: 配置局域网访问 00:08:35

此时的 OpenClaw 虽然已满足能用的要求，但并不好用。首先是配置局域网访问，让同局域网内的其他电脑也能打开 OpenClaw 控制台。

在 MobaXterm 中运行 OpenCode，然后让它帮助我们配置局域网。配置完后，打开同局域网内的任一台电脑浏览器，输入 Ubuntu 的 IP 地址加上 OpenClaw 的端口号即可访问。

💡 提示：如果打不开，让 OpenCode 再帮我们检查下防火墙。总之遇到问题不要慌，我们有 OpenCode 这个终极外挂。

同样的，我们需要把 Token 填一下，点击 Connect 才能正常运行。

Step 5: 安装 Skills 插件 00:09:23

Skills 是技能插件，OpenClaw 通过安装不同的 Skills 来拓展自己的能力。

安装命令：

openclaw skills install [skills 名字]
📌 注意：OpenClaw 的 Skills 安装命令经常都在变。要获取最新的安装命令，只要打开 OpenClaw 的 Skills Collection GitHub 页面就能知道。下边还收集了非常多的 Skills，已经按照各个功能进行了分类。

如果不知道自己想要的功能要通过安装哪个 Skills 来实现，让 OpenCode 帮忙即可。你只需要告诉它你要什么功能，让它帮你装能实现这些功能的 Skills 就行了。

Step 6: 配置浏览器控制 00:10:09

为 OpenClaw 安装浏览器插件，让它可以帮我们点击网页。

直接让 OpenCode 操作即可，告诉它："帮我们安装 Chromium 浏览器，然后下载浏览器插件放到桌面。"等它搞定后，来到 Ubuntu 这边，可以看到插件已经放在了桌面上。

配置步骤：

  1. 点击菜单 → 三个点 → 扩展程序
  2. 启动开发者模式
  3. 加载未打包的扩展程序
  4. 在弹出的框里找到桌面上的扩展文件夹，确定
  5. 在 Token 这里输入你的硬件 Token，保存
  6. 随便打开一个网页，点击扩展，把 OpenClaw 扩展固定到状态栏

看到提示就表示 OpenClaw 已经接管了此浏览器。现在通过和 OpenClaw 对话结合操作浏览器，就可以让它帮你完成各种网页任务了。

Step 7: 接入微信 00:10:52

如果你不嫌麻烦的话，其实用浏览器直接打开 OpenClaw 的网页控制台聊天挺好的。但如果能用微信，那当然更好了。接下来我们就来将 OpenClaw 接入微信。

这里我们需要依赖的工具是 OpenClaw WeChat 项目。

配置步骤：

  1. 打开微信 → 下拉找到小程序页面 → 搜索"Cube Chat"
  2. 进入小程序 → 点击"与我登录" → 勾选协议登录
  3. 点击"默认 API" → 查看完整 API → 把 API Key 复制下来
  4. 在 MobaXterm 中，为 OpenClaw 安装 OpenClawWeChat Skills
  5. 切换到 OpenClawWeChat 目录，开始配置
  6. 粘贴刚刚在小程序上复制的 API Key 回车
  7. 下边的三个选项都默认回车即可
  8. 问要不要保存配置，输入 Y 回车
  9. 复制它上面提供的命令回车重启一下 Gateway

回到小程序，点击默认的聊天框，可以看到 OpenClaw 变成了绿色，这就表示服务运行正常。输入一句话，即可开始和 OpenClaw 聊天。

⚠️ 注意：这个小程序是第三方的，优点是配置非常简单，可以在微信里使用；缺点是小消息会经过第三方，这其中的风险自己考虑。另外它有些广告。

本地模型部署说明 00:12:08

不管是安装还是下载模型，你都可以直接使用 OpenCode 来帮你搞定。

⚠️ 重要：OpenClaw 和 OpenCode 使用的模型不是 DeepSeek 这种 LLM 大语言模型，而是支持工具调用、代码生成模型，类似的有 Qwen2.5 Coder、Qwen3 Coder 等。这种模型的性能开销比 LLM 模型大得多，所以一定要有这样性能强悍的独显再考虑本地部署。

部署完成后配置：

  1. 在 OpenClaw 的网页控制台左侧点击 Config → Models Providers
  2. 填入 Ollama，API Key 随便填点（本地模型不需要）
  3. Base URL 这里填 Ollama 的服务器 IP 加端口号，写 /v1（也就是 OpenAI 的调用格式）
  4. 服务器 IP 如果是本机就写 127.0.0.1，如果是同局域网内的其他机器就写对应机器的内网 IP
💡 提示：如果是内网调用，Ollama 是需要开启跨域访问的，这个可以让 OpenCode 帮你搞定。如果想要切换其他 API，也是在这个页面修改，改完之后点 Save 和 Update 保存。

总结 00:13:10

到这里，你就获得了一个可以全自动帮你干活的 AI 员工！前面的步骤虽然已经搞得我们身心疲惫，但能拥有属于自己的"牛马"还是挺开心的。

现在就让它帮你去干活吧！

🎉 恭喜：你已经成功搭建了自己的 AI Agent 系统！接下来可以探索各种 Skills 插件，让 OpenClaw 帮你完成更多自动化任务。
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