《RISC-V平台部署OpenClaw全攻略：从Node.js交叉编译到智能体实战应用》

刘一桐

546人浏览 · 2026-03-31 08:00:00

刘一桐 · 2026-03-31 08:00:00 发布

前言：

当前OpenClaw非常火爆，各种部署教程、使用说明文档很多，但笔者暂未发现在riscv芯片平台的部署内容。因此本文讲述笔者在riscv平台安装claw并且使用claw对芯片进行测试全过程。

一、运行平台：

arch：搭载Riscv架构玄铁c920 CPU芯片平台
系统：Linux Debian
（备注：不想自行编译的同学可以直接下载我的编译产物node_v25_linux_riscv.tar，执行包内install.sh 即可）

二、安装流程

2.1 使用官网安装指令尝试

更新apt：apt update
安装curl：apt-get install curl
使用OpenClaw脚本安装：

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

在这里插入图片描述
可以看出本地缺少nodejs，尝试手动先安装好nodejs环境；

2.2 交叉编译安装nodejs

2.2.1安装nvm：

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash 
source ~/.bashrc

在这里插入图片描述

2.2.2 使用 nvm 在 RISC-V 平台安装 Node.js

nvm ls-remote 指令列出支持版本
安装最新版本：nvm install --lts，此处根据log信息可以看出nodejs没有针对riscv的包，nvm的行为是在进行下载本地编译。板子运行缓慢，因此我们直接下载到服务器进行交叉编译。

2.2.3 交叉编译nodejs并手动安装

作者使用如下配置的192核服务器交叉编译大致耗时17分钟,使用工作机进行本地交叉编译的同学可能会耗时很久，可以下载我的编译产物riscv-node-v25.8 解压到开发板上执行包内install.sh即可)
在这里插入图片描述

根据nvm的输出我们看到下载的版本是v24.14.1（官网最新是25.8，此处我使用了最新版本）我们在服务器下载代码包，进行交叉编译
node源码包官网：https://nodejs.org/dist/

下载代码：wget https://nodejs.org/dist/latest/node-v25.8.2.tar.xz
解压代码：tar -xf node-v25.8.2.tar.xz
配置交叉编译环境：-prefix 参数确定编译输出目录，作者定义输出到代码仓库内output目录（mkdir node-v25.8.2/output， realpath node-v25.8.2/output 拿到绝对路径）

#定义交叉编译工具环境
CC=riscv64-unknown-linux-gnu-gcc \
CXX=riscv64-unknown-linux-gnu-g++ \
CC_host=gcc \
CXX_host=g++ \
AR=riscv64-unknown-linux-gnu-ar \
RANLIB=riscv64-unknown-linux-gnu-ranlib \
python3 configure \
  --dest-cpu=riscv64 \
  --dest-os=linux \
  --cross-compiling \
  --openssl-no-asm \
  --prefix=/rvhome/yitong.lyt/release/tmp/node-v25.8.2/output

在这里插入图

进行编译，并将编译产物进行strip，包含调试信息的执行文件size 达2G，不适合嵌入式环境。

make -j$(nproc)
make install
#进行strip
riscv64-unknown-linux-gnu-strip output/bin/node

执行完毕后输出如下产物：
在这里插入图片描述

将输出包copy到开发板，在包内如下指令安装：

cp bin/node /usr/bin/
cp -rf lib/* /usr/lib/
cd /usr/bin/
ln -s /usr/lib/node_modules/npm/bin/npm-cli.js npm
ln -s /usr/lib/node_modules/npm/bin/npx-cli.js npx

验证安装：在开发板执行如下指令，查看工具版本

node -v
npm -v

2.3 使用nodejs安装openclaw

执行安装指令，使用-g 进行全局安装：

npm install -g openclaw

在这里插入图片描述

测试openclaw：安装成功后会有帮助信息输出

openclaw -h

在这里插入图片描述

三、OpenClaw配置私有deepseek

为开发板创建 OpenClaw 配置文件：

mkdir ~/.openclaw/

将下面内容写入~/.openclaw/openclaw.json, 根据开发板实际路径修改 “workspace”: "/root/.openclaw/workspace"的值; gateway根据实际模型配置。

{
  "meta": {
    "lastTouchedVersion": "2026.3.8",
    "lastTouchedAt": "2026-03-10T05:39:37.657Z"
  },
  "wizard": {
    "lastRunAt": "2026-03-10T05:39:37.647Z",
    "lastRunVersion": "2026.3.8",
    "lastRunCommand": "onboard",
    "lastRunMode": "local"
  },
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "litellm": {
        "baseUrl": "xxxxx",
        "apiKey": "sk-local-deepseek",
        "auth": "api-key",
        "api": "openai-completions",
        "authHeader": false,
        "models": [
          {
            "id": "DeepSeek-R1",
            "name": "DeepSeek-R1",
            "api": "openai-completions",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 128000,
            "maxTokens": 8193
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "litellm/DeepSeek-R1"
      },
      "workspace": "/root/.openclaw/workspace",
      "compaction": {
        "mode": "safeguard"
      },
      "maxConcurrent": 4,
      "subagents": {
        "maxConcurrent": 8
      }
    }
  },
  "tools": {
    "profile": "coding"
  },
  "messages": {
    "ackReactionScope": "group-mentions"
  },
  "commands": {
    "native": "auto",
    "nativeSkills": "auto",
    "restart": true,
    "ownerDisplay": "raw"
  },
  "session": {
    "dmScope": "per-channel-peer"
  },
  "gateway": {
    "port": 18789,
    "mode": "local",
    "bind": "loopback",
    "auth": {
      "mode": "token",
      "token": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
    },
    "tailscale": {
      "mode": "off",
      "resetOnExit": false
    },
    "nodes": {
      "denyCommands": [
        "camera.snap",
        "camera.clip",
        "screen.record",
        "contacts.add",
        "calendar.add",
        "reminders.add",
        "sms.send"
      ]
    }
  }
}

四、OpenClaw测试运行

启动网关：openclaw gateway
开启会话：openclaw tui
执行测试：例如配置开发板Type-C为device，让pc识别出u盘。可以看到当openclaw执行完毕后，pc识别到了一个nonameu盘。

4.1 绑定微信机器人

1) 将openclaw 网关关闭（将运行openclaw gateway 指令停掉，或者通过ps -ef | grep openclaw 找出进程号， 使用kill -9 pid 杀掉进程）
2) npm pack @tencent-weixin/openclaw-weixin@latest （手动下载安装包）
3) openclaw plugins install ./tencent-weixin-openclaw-weixin-2.1.1.tgz （安装插件，此指令安装时间较久)
4) apt install qrencode -y (安装二维码生成插件)
5) openclaw channels login --channel openclaw-weixin （生产绑定微信的二维码）
6) openclaw config get plugins.allow (查询插件状态，若没有发现weixin， 执行 openclaw config set plugins.allow '["openclaw-weixin"]' 进行添加） 
7) 重启openclaw 网关：openclaw gateway

在这里插入图片描述
（因环境限制原因，作者不做微信的机器人演示，功能和下面使用钉钉机器人基本一致）