OpenClaw 安装与接入本地大模型全配置指南

m0_59917146

848人浏览 · 2026-04-19 23:06:16

m0_59917146 · 2026-04-19 23:06:16 发布

前言

随着开源大模型的性能不断提升（如 Qwen、Llama 等），越来越多的开发者希望在本地环境部署大模型，以保护代码隐私并节省 API 成本。OpenClaw 作为一款优秀的 AI 助手框架/工具，支持灵活的模型接入机制。

本文将手把手教你如何从零开始安装 OpenClaw，并将其连接到本地部署的大模型中，打造一个完全属于你自己的本地智能编码助手。

一、OpenClaw 的安装

在配置模型之前，我们需要先在本地环境中安装好 OpenClaw 客户端。

安装参考：关于 OpenClaw 的详细安装说明，你也可以参考这篇文章：OpenClaw 安装与配置指南。

OpenClaw 支持多种安装方式，以下是几种最常见且快捷的方法：

1.1 通过 npm 全局安装 (推荐)

如果你的电脑上已经安装了 Node.js（推荐使用 Node.js 22 或 LTS 版本），可以直接通过 npm 进行全局安装：

npm install -g openclaw@latest

安装完成后，可以在终端中输入以下命令验证是否安装成功：

openclaw --version

如果正常输出版本号，则说明安装成功。

1.2 通过官方脚本安装

Windows 系统 (PowerShell): 如果你使用的是 Windows，可以打开管理员权限的 PowerShell，运行以下一键安装脚本：

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

macOS / Linux 系统: 在终端中执行以下一键安装脚本：

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

二、模型准备工作

在配置 OpenClaw 之前，你需要确保本地或你的私有服务器上已经成功部署了兼容 OpenAI API 格式的大模型服务。

提示：如果你还没有完成本地大模型的部署，强烈推荐使用 vLLM 或 Ollama(新手建议) 框架。

若想了解具体的部署流程，vllm启动本地模型可以参考这篇文章：Claude Code 接入本地大模型Qwen3.6 进行代码开发（vLLM 部署 + 环境配置）。确保部署成功后，你能通过 curl 等工具访问类似于 http://127.0.0.1:8000/v1/models 的地址并获得模型列表响应。

你需要提前记录好以下三个关键信息：

模型服务的基础地址（Base URL）：例如 http://127.0.0.1:8000/v1
模型名称（Model Name）：例如 Qwen3.6-35B-A3B-FP8，必须与部署时注册的模型名称完全一致。

三、配置 OpenClaw 接入本地模型

OpenClaw 提供了直观且灵活的配置方式，让我们可以轻松切换到本地模型。

3.1 找到配置文件

OpenClaw 的核心配置通常位于用户目录下的配置文件夹中，具体路径因操作系统而异。你可以通过 OpenClaw 的设置面板修改，或者直接修改 config.json（通常位于 ~/.openclaw/config.json）。

3.2 修改大模型 API 参数

在配置文件中，找到与模型服务提供商（Provider）相关的配置节点。我们需要将其改为自定义的 OpenAI 兼容端点。

以下是一个标准的 config.json 修改示例：

{
  "llm": {
    "provider": "openai-compatible",
    "openai": {
      "baseUrl": "http://127.0.0.1:8000/v1",
      "apiKey": "sk-local-token",
      "model": "Qwen3.6-35B-A3B-FP8",
      "temperature": 0.2,
      "maxTokens": 4096
    }
  }
}

参数说明：

provider: 必须设置为 openai-compatible 或等效的自定义提供商选项，告诉 OpenClaw 使用兼容 OpenAI 格式的接口。
baseUrl: 你的本地模型服务地址，注意通常需要带有 /v1 后缀（视具体部署框架而定）。
apiKey: 对应你本地服务的 Token。
model: 填写你部署的具体模型名称。
temperature: 控制模型输出的随机性，编码场景建议调低（如 0.1 - 0.3）。