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OpenClaw（曾用名 ClawdBot/Moltbot）是目前极为火热的开源 AI Agent 项目。与普通的聊天机器人不同，OpenClaw 是一个真正能够在本地执行任务的个人 AI 助理。它不仅可以自动化处理邮件、日历、文件管理等任务，而且所有数据都存储在你的本地设备上，最大程度保障了隐私和数据安全。

本文将为你提供一份详尽的 Windows 下安装与配置 OpenClaw 的指南。

一、准备工作 (Prerequisites)

在开始安装之前，请确保你的 Windows 环境满足以下基本条件：

操作系统：Windows 10 或 Windows 11。
Node.js 环境：OpenClaw 核心依赖于 Node.js，且强烈建议使用 Node.js v22 或以上版本。
终端工具：推荐使用 PowerShell 或 Windows Terminal（需要以管理员身份运行部分命令）。

二、详细安装步骤

1. 安装 Node.js v22

如果你还没有安装 Node.js，或者版本低于 v22，你可以通过以下两种方式之一进行安装：

方式 A：通过官网安装（适合新手） 前往 Node.js 官方网站，下载对应 Windows 的 v22 (LTS) 安装包（.msi 文件），按照提示一路点击“下一步”完成安装。

方式 B：使用 nvm-windows 安装（推荐，方便多版本管理） 如果你已经安装了 nvm-windows，只需在具有管理员权限的 PowerShell 中运行：

# 安装 Node.js 22 版本
nvm install 22
# 切换并使用该版本
nvm use 22

安装完成后，可以在终端中验证版本：

node -v
# 输出应为 v22.x.x
npm -v

2. 全局安装 OpenClaw

Node.js 环境准备就绪后，我们就可以通过 npm（Node 包管理器）来全局安装 OpenClaw 了。在终端中执行以下命令：

npm install -g openclaw@latest

提示：安装过程可能需要几分钟，具体取决于你的网络状况。

3. 初始化与环境配置

安装完成后，你需要对 OpenClaw 进行初始设置。在终端中运行：

openclaw setup

进入交互式配置流程后，按照提示进行操作。通常你需要准备以下信息：

大模型 API Key：OpenClaw 需要借助 LLM（如 Anthropic Claude 3.5 Sonnet 或 OpenAI GPT-4o）来进行决策。请提前准备好你的 API Key。
本地工作区目录：指定 OpenClaw 能够访问和操作的文件夹范围，出于安全考虑，建议只授予其访问特定项目文件夹的权限。

4. 验证安装并启动

配置完成后，直接在终端中输入以下命令启动 OpenClaw：

openclaw

如果一切顺利，你将看到 OpenClaw 的交互界面。此时，你可以尝试给它下达第一个指令，例如：“帮我在桌面上创建一个名为 test.txt 的文件，并写入'Hello OpenClaw'”。

三、模型提供商配置 (Model Configuration)

OpenClaw 作为一个 Agent，必须依赖大语言模型 (LLM) 才能运行。为了达到最佳的使用体验，推荐在配置时仔细选择最适合的 LLM 大模型。

1. 云端大模型配置 (Cloud Providers)

在终端运行 openclaw setup 时，或通过直接编辑配置文件（通常位于 ~/.openclaw/config.json），你可以配置主流的云端模型服务：

Anthropic Claude 3.5 Sonnet (强推): OpenClaw 对 Claude 3.5 Sonnet 的支持最好，因其强大的代码能力和指令遵循能力，非常适合用作核心 Agent。你需要去 Anthropic 官网获取 ANTHROPIC_API_KEY。
OpenAI GPT-4o: 也是非常出色的选择，配置时需填入 OPENAI_API_KEY。

如果你在国内网络环境下，也可以非常方便地使用API 代理或国内大模型（如 DeepSeek-V3/R1、阿里云百炼等提供 OpenAI 兼容格式的 API）。只需在配置时选择 OpenAI 兼容协议 (OpenAI Compatible)，将 Base URL 指向对应的服务代理接口，并填入对应平台的 API Key 即可。

2. 本地私有化模型配置 (Local Models)

如果你非常看重数据隐私，或者希望 100% 免费运行，可以将 OpenClaw 接入本地大模型：

Ollama 接入: 通过安装 Ollama 并在本地运行诸如 llama3.3 或 qwen2.5-coder 等开源模型。然后在 OpenClaw 的配置中将提供商设置为 Ollama，并填入默认的 http://127.0.0.1:11434 作为接口地址。
Docker Model Runner: 结合前文提到的 Docker，你可以执行 docker model pull ai/gpt-oss:20B-UD-Q4_K_XL 等命令拉取并运行模型，然后在 OpenClaw 设置中指定此本地节点。

注意： 无论是云端还是本地，都要确保所选模型具有较强的上下文理解和 **Function Calling（工具调用）**能力，这是 OpenClaw 能够真正“自动化操作”的基础。

四、进阶与安全建议

权限控制：作为具有文件操作权限的 Agent，务必不要让其在系统盘（C盘）根目录等敏感位置运行，防止误删系统文件。
Docker 沙盒运行：对于高级用户，强烈建议将 OpenClaw 运行在 Docker Sandboxes 中（需安装 Docker Desktop 并开启 Docker Model Runner）。这样可以通过隔离的微型虚拟机彻底切断 Agent 对主机的非预期访问，实现极致的安全性。
自定义 Skills：OpenClaw 支持丰富的 Agent Skills 生态，你可以通过 npx skills add <skill-name> 进一步扩展其能力（如接入 Google Workspace、自动化浏览器等）。

结语

在 Windows 上配置 OpenClaw 并不复杂，只要确保 Node.js 环境正确配置即可。现在，你已经成功将这个强大的本地 AI 助理部署到了你的电脑上，尽情探索自动化工作流带来的效率飞跃吧！

一、 准备工作 (Prerequisites)

二、 详细安装步骤