OpenClaw：Mac/Win/Linux全平台本地AI助理，真读写、真执行、真可控

问题

你有没有试过让AI自动整理下载文件夹、每周一早8点生成周报并邮件发送、或者根据Excel数据画图保存？云端助手（比如ChatGPT插件）要么权限锁死，要么必须上传文件——你的会议记录、销售数据、日志全都得过一遍公网。网络一卡，它就停在“思考中”不动。你真正要的，是一个能直接操作你电脑的AI助理。

方案

OpenClaw 是一个开源本地AI代理：不连任何远程API，所有大模型推理（默认走Ollama跑的Phi-3、Qwen2等）和系统操作都在你本机完成。它不是聊天机器人，而是一个可编程的后台进程——能打开你桌面上的 meeting_notes.txt，执行 mv ~/Downloads/*.pdf ~/Documents/Archives/，甚至用Python调用 yagmail 发邮件。全程离线，数据不出设备。

步骤

1. 安装基础依赖（三平台统一）

# Mac（需先装Homebrew）
brew install python git wget

# Windows（PowerShell管理员运行）
winget install Python.Python.3.11 git

# Linux（Ubuntu/Debian）
sudo apt update && sudo apt install -y python3-pip git curl

OpenClaw 用 Python 写，需要 Python 3.11+ 和 Git 拉代码；Ollama 后续安装也依赖这些工具。

2. 安装Ollama（本地模型运行时）

# 所有平台：一键安装（官网自动适配）
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# 拉取轻量模型（5分钟内跑起来）
ollama run qwen2:0.5b

OpenClaw 默认通过 Ollama 调用模型。qwen2:0.5b 只有 1.2GB，M1/M2 Mac、i5 笔记本、Linux 云服务器都能跑，不会因为显存不足崩掉。

3. 运行OpenClaw

git clone https://github.com/petersteinberger/OpenClaw.git
cd OpenClaw
pip install -r requirements.txt
python main.py

首次运行会生成 config.yaml。用文本编辑器打开，确认 model: ollama/qwen2:0.5b，并取消注释这两行：

enable_filesystem: true
enable_shell: true

enable_filesystem 开启真实文件读写（不是模拟路径），enable_shell 允许执行终端命令——这是它和“伪自动化”工具的根本区别。

验证

启动后，打开 http://localhost:8000，在Web界面输入：

“把当前目录下所有.log文件移动到./logs/文件夹，并统计总行数”

OpenClaw 实时显示执行过程：

✅ mkdir ./logs  
✅ mv *.log ./logs/  
✅ wc -l ./logs/*.log  
→ 总行数：2,147  

实测：M2 MacBook 处理 12 个日志文件（共 86MB），耗时 3.2 秒，全程离线，硬盘里的数据没离开过本地。

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常见问题

• Q：Windows 提示“拒绝访问”执行 PowerShell 命令？
  A：右键 PowerShell → “以管理员身份运行”，再执行 Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser。
• Q：想用本地 Llama3-8B，但 Ollama 报显存不足？
  A：在 config.yaml 中加一行：ollama_options: {"num_gpu": 1}（NVIDIA）或 {"num_gpu": 0}（强制 CPU 推理）。
• Q：能集成到现有 Python 项目吗？
  A：可以。OpenClaw 提供 REST API（POST /v1/execute），返回 JSON 结构化结果；LangChain Agent 能直接调用它的 Tool 接口。

下一步

试试这个真实场景：

“每周一9:00，读取~/data/sales.xlsx的A列（客户名），用Python生成柱状图保存为~/reports/weekly_sales.png，再用邮箱账号xxx@163.com发送给team@company.com，主题‘销售周报-{{date}}’”  

完整配置见 examples/weekly_report.yaml。

GitHub 源码与文档：https://github.com/petersteinberger/OpenClaw
进阶教程：《用OpenClaw + Ollama + MCP协议构建企业级AI工作流》（yitb.com/openclaw-mcp）