普通人Windows 部署 OpenClaw 12小时全程实录

科里 Coralyx

822人浏览 · 2026-03-17 20:42:16

科里 Coralyx · 2026-03-17 20:42:16 发布

上篇讲了为什么，这篇讲怎么做——以及哪里会让你崩溃

为什么折腾这个

这一周，我在公司电脑上重度体验了 WorkBuddy。作为腾讯员工，公司送了体验积分，我用它整理行业简报、处理测试数据，甚至写了个小程序原型——基本没写过一行代码，但完成了很多复杂任务。这让我确信：AI 助手的价值不在编程，而在于真正帮你做事。

回到家，问题来了：公司积分不能带回家用，赠送额度根本不够重度使用。市面上的商业产品看了一圈——MaxClaw、KimiClaw、ArkClaw 各有侧重，都是订阅制。腾讯还有个 QClaw 在内测，据说能直连微信，我申请了体验码，等拿到再单独写。综合下来，对我这种家里有 RTX 4060、重视数据隐私、愿意折腾的人，开源的 OpenClaw 更合适：软件免费，月成本基本只有电费，数据在自己手里。

于是，周六我花了整整一天来部署它。

配置： Windows 11 家庭中文版 / Intel i9-14900HX / 32GB 内存 / RTX 4060 Laptop (8GB)

⚠️ 本文基于 OpenClaw 2026.3.13 版本，Windows 11 24H2 系统。

一、周中失败的那次尝试

周中下班到家已经 9 点，想着装个 Ubuntu 应该很快。结果 WSL2 装不上，折腾 1 小时还是失败，只能放弃睡觉。

这次失败让我意识到这件事需要整块时间，不是睡前能搞定的。

二、路线选择：原生 Windows 走不通，只能上 WSL2

OpenClaw 官方明确说 Windows 用户强烈推荐使用 WSL2，原生 Windows 安装更复杂且部分功能不稳定。我也测试了原生 PowerShell 安装，遇到了 3 个无法解决的依赖问题，最终放弃。

结论：Windows 上部署 OpenClaw，走 WSL2 + Ubuntu 是一条靠谱的路线。

三、安装过程

3.1 安装 WSL2 和 Ubuntu

在管理员权限的 PowerShell 中执行：

wsl --install -d Ubuntu-24.04
wsl --update

几点注意：

如果提示需要启用虚拟化，进入 BIOS 开启 Intel VT-x 或 AMD-V
如果提示重启，必须重启才能完成安装

重启后从开始菜单打开 "Ubuntu 24.04 LTS"，按提示创建用户名和密码。这个密码很重要，后续会频繁使用。

备选方案是从终端-菜单里打开Ubuntu，比直接开Ubuntu更稳定。

3.2 启用 systemd（最关键的一步）

这是整个安装里最容易被忽略、也最致命的一步。OpenClaw 的 Gateway 服务依赖 systemd 来启动和后台运行，没有它什么都跑不起来。

打开 Ubuntu 终端，执行：

sudo tee /etc/wsl.conf >/dev/null <<'EOF'
[boot]
systemd=true
EOF

然后在 PowerShell 里重启 WSL：

wsl --shutdown

重新打开 Ubuntu，验证是否生效：

systemctl --user status

看到 Active: active (running) 才算成功。如果报错 System has not been booted with systemd，说明 /etc/wsl.conf 没写对，回头检查。

3.3 安装 OpenClaw

在 Ubuntu 终端执行：

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

安装完成后运行初始化向导：

openclaw onboard --install-daemon

第一次运行建议： 不要急着配置 Telegram、Discord 等渠道。先确保 Dashboard 能正常打开，先测试本地模型能跑通，再一步步扩展。

3.4 检查 Gateway 状态

openclaw gateway status

如果看到：

Gateway start blocked: set gateway.mode=local (current: unset)

执行修复：

openclaw config set gateway.mode local
systemctl --user restart openclaw-gateway

成功的输出应该是：

Runtime: running (pid 1234, state active, sub running)
RPC probe: ok

四、Ollama 连接：卡了我最久的一步

这是整个过程最复杂的部分。OpenClaw 需要连接一个 LLM 才能工作，我在这里踩了最大的坑。

4.1 我的失败方案：在 Ubuntu 里安装 Ollama

一开始我想在 Ubuntu 内部安装 Ollama，然后直接 127.0.0.1 连接，逻辑上最简单。

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull qwen3:4b

结果 ollama pull 卡在 0%，我等了超过 2 小时，试了 3 次，全部失败。国内访问 Ollama 官方库极慢，这条路在没有稳定代理的情况下基本走不通。

4.2 正确方案：复用 Windows 上已有的 Ollama

我 Windows 里本来就装了 Ollama，模型也下好了。问题只是 WSL2 和 Windows 之间有网络隔离，需要让 Ubuntu 能访问到 Windows 的 Ollama 服务。

步骤 1：让 Windows Ollama 监听所有地址

退出 Ollama（系统托盘右键退出）
打开"编辑账户环境变量"，新建：
- 变量名：OLLAMA_HOST
- 变量值：0.0.0.0:11434
重新启动 Ollama

步骤 2：在 Ubuntu 里找到 Windows 主机 IP

ip route show | grep -i default | awk '{ print $3 }'

输出类似 172.20.64.1，这就是 Windows 在 WSL 网络里的地址。

步骤 3：测试连通性

curl http://172.20.64.1:11434/api/tags

看到 JSON 格式的模型列表，说明连通了。

步骤 4：配置 OpenClaw 使用这个 Ollama

openclaw onboard --non-interactive \
  --auth-choice ollama \
  --custom-base-url "http://172.20.64.1:11434" \
  --custom-model-id "qwen3:4b" \
  --accept-risk

五、模型没选对，卡死了好几次

5.1 显存决定一切

显存	推荐模型	模型大小
4-6GB	qwen3:4b	~2.5GB
8GB	qwen3:8b	~4.7GB
12GB+	qwen2.5:14b	~9GB
24GB+	qwen2.5:32b	~20GB

5.2 我踩的坑：选了视觉模型直接卡死

我一开始想用 qwen3-vl:8b，觉得视觉模型更强。结果：

model requires more system memory (38.4 GiB) than is available (14.4 GiB)

模型卡死，Ubuntu 终端卡死，只能强制终止，几小时白费。

解决方法：

ollama rm qwen3-vl:8b
ollama pull qwen3:4b
openclaw config set agents.defaults.model.primary "ollama/qwen3:4b"
systemctl --user restart openclaw-gateway

血泪教训：8GB 显存只跑 4B 模型。先跑通，再优化，别贪心。

5.3 验证链路跑通

openclaw models status

输出 Default : ollama/qwen3:4b 说明配置生效。

打开浏览器访问 http://localhost:18789，发条消息，看到正常回复就说明整个链路通了。

六、跑通之后，架构长这样

装好之后的整体结构是这样的：

浏览器 (localhost:18789)
    ↓ WebSocket
WSL2 Ubuntu — OpenClaw Gateway (systemd 用户服务)
    ↓ HTTP API
Windows — Ollama 服务 (OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434)
    ↓
本地模型 qwen3:4b

核心数据在本地跑，不上云。但要注意：一旦接入邮件、日历、Telegram 等第三方服务，相关数据就按那个服务自己的规则走了，隐私边界需要自己评估。

在我这套配置下（RTX 4060 + qwen3:4b），响应时间约 2-5 秒。