AI | 手把手教你 “养龙虾”：OpenClaw 在 RHEL9 下的部署及本地大模型适配
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一.OpenClaw简介
2026年开年。一个名词非常火爆---“养龙虾”，部署和使用本地 AI 智能体 OpenClaw ，因其图标是一只醒目的红色龙虾，中国网友便将训练、使用这款智能体的过程戏称为 “养龙虾”。
OpenClaw（曾用名 ClawdBot、Moltbot）是 2026 年初爆火的开源、本地优先、可自主执行任务的 AI 智能体（Agent）执行框架，核心是让大模型从 “对话” 升级为 “动手执行”，被社区称为 “数字员工” 或 “大龙虾”。
从 ClawdBot 到 MoltBot 再到 OpenClaw ，这个开源项目一周内三次更名，一个月狂揽 10k+ stars ，你可以不用它，但非常建议了解它。
如果你曾听闻火爆大江南北的 Manus ，你可以将 OpenClaw 看作其开源版本；如果你并不了解，也没关系，如果配置合理，它可以是你的 贾维斯 或者 红皇后 。
核心特性
本地优先：所有数据、记忆、日志存在本地，不依赖云端，隐私与控制权完全归用户
模型无关：兼容 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、本地 Ollama 等几乎所有 LLM
主动执行：可操作文件、浏览器、邮件、日程、运行脚本、写代码，完成全流程任务
多渠道交互：无需专用 App，通过 Telegram、WhatsApp、Slack、飞书、钉钉等 50 + 平台聊天控制
24/7 运行：后台常驻，可在用户离线时继续执行任务、监控条件
SOUL.md 人格：用 Markdown 文件定义 AI 人格、偏好、记忆，可直接编辑，高度定制
模块化 / 可扩展：支持自定义 Skill 插件，社区已有 700 + 技能、50 + 集成
企业核心定位
办公自动化：文件整理、数据提取、周报生成、邮件批量处理、日程管理。
浏览器 / 网页自动化：自动填表、爬虫、数据抓取、测试、内容发布。
系统操作：执行 Shell / 脚本、API 调用、多步骤任务编排。
跨平台协作：通过 IM 收发消息、同步信息、触发工作流。
开发辅助：写代码、调试、部署、生成文档。
二.部署环境
对于vmware的实验环境设定
1.openclaw需要使用CPU的 AMX指令集，AMD的全系列CPU均不支持
2.如果在vmware中部署openclaw，需要打开cpu的虚拟化模式并更改vmware虚拟机的配置文件（.vmx文件）
vvtd.enable = "TRUE"
vhv.enable = "TRUE"
checkpoint.vmState = ""
cpuid.7.0.ebx = "0000:0000:0000:0000:0000:0000:0000:0001"
cpuid.7.1.eax = "0000:0000:0000:0000:0000:0000:0000:0001"
cpuid.7.1.ebx = "0000:0000:0000:0000:0000:0000:0000:0001"
cpuid.7.1.ecx = "0000:0000:0000:0000:0000:0000:0000:0001"
monitor.virtual_exec = "hardware"1.确认环境信息
教程以 RHEL9/Rocky9 为例 ，关闭SElinux，火墙
[root@openclaw ~]# echo $0
-bash
[root@openclaw ~]# hostnamectl
Static hostname: openclaw
Icon name: computer-vm
Chassis: vm 🖴
Machine ID: e9601ae8622741aca4cdac907392c8df
Boot ID: ea135da6d5fb413298044724ca799f3c
Virtualization: vmware
Operating System: Red Hat Enterprise Linux 9.6 (Plow)
CPE OS Name: cpe:/o:redhat:enterprise_linux:9::baseos
Kernel: Linux 5.14.0-570.12.1.el9_6.x86_64
Architecture: x86-64
Hardware Vendor: VMware, Inc.
Hardware Model: VMware Virtual Platform
Firmware Version: 6.00
2.安装基础工具
#安装编译工具
[root@openclaw ~]# dnf install git gcc gcc-c++ make binutils python3 make g++ cmake -y
#验证安装
[root@openclaw ~]# curl --version
curl 7.76.1 (x86_64-redhat-linux-gnu) libcurl/7.76.1 OpenSSL/3.2.2 zlib/1.2.11
[root@openclaw ~]# git --version
git version 2.47.1
[root@openclaw ~]# make --version
GNU Make 4.33.安装及优化nvm
[root@openclaw ~]# cat >> ~/.bash_profile <<EOF
export METHOD=script
export NVM_SOURCE="https://gitee.com/mirrors/nvm/raw/v0.40.4/nvm.sh"
EOF
[root@openclaw ~]# source ~/.bash_profile
[root@openclaw ~]# curl -o- https://gitee.com/mirrors/nvm/raw/v0.40.4/install.sh | bash
% Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current
Dload Upload Total Spent Left Speed
100 16774 0 16774 0 0 15990 0 --:--:-- 0:00:01 --:--:-- 15990
=> Downloading nvm as script to '/root/.nvm'
=> Appending nvm source string to /root/.bashrc
=> Appending bash_completion source string to /root/.bashrc
=> Close and reopen your terminal to start using nvm or run the following to use it now:
export NVM_DIR="$HOME/.nvm"
[ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR/nvm.sh" # This loads nvm
[ -s "$NVM_DIR/bash_completion" ] && \. "$NVM_DIR/bash_completion" # This loads nvm bash_completion
[root@openClaw ~]# cat >> ~/.bashrc <<EOF
> export NVM_DIR="$HOME/.nvm"
> EOF
[root@openclaw ~]# source ~/.bashrc
#验证nvm安装成功与否
[root@openclaw ~]# nvm -v
0.40.4
#设置 nvm 使用阿里镜像加速下载
[root@openclaw ~]# cat >> ~/.bashrc <<EOF
> export NVM_NODEJS_ORG_MIRROR=https://npmmirror.com/mirrors/node
> export NVM_NPM_MIRROR=https://npmmirror.com/mirrors/npm
EOF
[root@openclaw ~]# source ~/.bashrc4.安装node
#按照 openclaw 官方推荐，安装版本号为 22 的 node
[root@openclaw ~]# nvm install 22
Downloading and installing node v22.22.1...
Downloading https://npmmirror.com/mirrors/node/v22.22.1/node-v22.22.1-linux-x64.tar.xz...
############################################################################################################ 100.0%############################################################################################################ 100.0%
Computing checksum with sha256sum
Checksums matched!
Now using node v22.22.1 (npm v10.9.4)
Creating default alias: default -> 22 (-> v22.22.1 *)
#检测安装是否成功
[root@openclaw ~]# node -v
v22.22.1
[root@openclaw ~]# npm -v
10.9.4三.部署安装 openclaw
1.设置 npm 使用阿里镜像加速下载
[root@openclaw ~]# npm config -g set registry https://registry.npmmirror.com\
[root@openClaw openclaw]# corepack install -g pnpm@latest
[root@openClaw openclaw]# pnpm --version
10.23.0
#进入git下载下来的项目中
[root@openClaw myworkspace]# cd openclaw/
[root@openClaw openclaw]# pnpm install
Scope: all 40 workspace projects
Lockfile is up to date, resolution step is skipped
Packages: +1339
+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
Progress: resolved 1339, reused 1336, downloaded 0, added 1334
Downloading @node-llama-cpp/linux-x64-cuda@3.16.2: 84.40 MB/124.72 MB
Downloading @node-llama-cpp/linux-x64-cuda-ext@3.16.2: 107.97 MB/194.22 MB
Downloading @lancedb/lancedb-linux-x64-musl@0.26.2: 49.29 MB/49.46 MB
2.安装 openclaw
[root@openclaw ~]# curl -sSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
3.更改openclaw设置
[Administrator.DESKTOP-VJ307M3] ➤ ssh -L 18789:127.0.0.1:18789 root@172.25.254.100
[root@openclaw ~]# openclaw dashboard
🦞 OpenClaw 2026.3.8 (3caab92) — Give me a workspace and I'll give you fewer tabs, fewer toggles, and more oxygen.
Dashboard URL: http://127.0.0.1:18789/#token=b85bf4c1776235ec3d297be700ee13881b7d8e452897c676
Copy to clipboard unavailable.
No GUI detected. Open from your computer:
ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 root@172.25.254.100
Then open:
http://localhost:18789/
http://localhost:18789/#token=b85bf4c1776235ec3d297be700ee13881b7d8e452897c676
Docs:
https://docs.openclaw.ai/gateway/remote
https://docs.openclaw.ai/web/control-ui在浏览器中访问效果如下：
四.openclaw对接本地大模型
1.对于本地模型的选择推荐
OpenClaw 需要更大的上下文长度才能完成任务。建议使用至少 64k 个 token 的上下文长度。以下是一些与 OpenClaw 兼容性良好的模型：
| 模型 | 描述 |
|---|---|
| qwen3-coder | 针对编码任务进行了优化 |
| glm-4.7 | 强大的通用模型 |
| glm-4.7-flash | 性能与速度兼顾 |
| gpt-oss:20b | 性能与速度兼顾 |
| gpt-oss:120b | 能力提升 |
2.openClaw对接本地模型
AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念，把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起，为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。
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