OpenClaw 是 2026 年热度很高的开源本地 AI Agent 框架，能在自己的电脑或服务器上跑起来，再接入 Telegram、飞书这类聊天工具，把大模型变成随叫随到的私人助理。这套《OpenClaw 部署极简教程》面向零基础和轻度技术背景的用户，把从环境准备到日常使用的全过程压缩成一条最短路径，跟着做就能把自己的智能体跑起来。
这门课讲什么
课程只解决一件事：用最少的步骤完成 OpenClaw 的本地部署并投入使用。市面上的部署资料大多面向开发者，命令零散、版本混乱，新手照做容易卡在环境问题上。这套教程按"装好就能用"的标准重新梳理流程，每一步给出具体命令和预期结果，出错时该看哪里、怎么排查也一并讲到。
课程主要内容
- 认识 OpenClaw：它和网页版 AI 聊天的区别在哪，本地运行（local-first）意味着什么，数据和 API Key 为什么留在自己设备上更稳妥。
- 环境准备：macOS、Linux、Windows（WSL2）三种系统的准备工作，Node.js 22 及以上版本的安装与验证。
- 一键安装与初始化：通过官方脚本或 npm 完成安装，跑通首次配置向导，填入模型 API Key 并完成第一次对话测试。
- 接入聊天平台：以 Telegram 和飞书为例，把智能体接进日常使用的聊天软件，实现手机上随时调用。
- 模型选择与切换：在线大模型与 Ollama 本地模型两种接法，各自的成本和适用场景。
- 日常维护：服务的启动、停止与更新，常见报错的处理办法。
图：OpenClaw 从环境准备到日常使用的五步部署流程
几个重点模块
环境准备和初始化配置是全课的重心，也是新手最容易放弃的两个环节，教程在这两处给的篇幅最足，几乎是逐屏讲解。接入聊天平台一节实用价值最高，部署完成后智能体真正进入日常工作流，靠的就是这一步。模型切换一节偏进阶，需要先跑通基础流程再看。
适合人群
想拥有一个数据留在本地的私人 AI 助理、又没有编程基础的用户；折腾过 OpenClaw 但卡在环境或配置环节的人；以及想快速评估这套框架是否值得投入的效率工具爱好者。纯开发者向的二次开发内容本课不涉及。如果更倾向不装本地环境的平台型智能体方案，可以先看站内的 Coze 工作流入门课程。
课程获取方式
在线观看/免费下载：夸克网盘
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