OpenClaw（龙虾AI）本地智能体部署全指南：30分钟跑通能看图、读文件、自截图的AI助手

它不上传文件，不调用远程API处理你的文档和截图。所有操作在你机器上完成——打开Excel、截当前窗口、OCR识别微信聊天图、用Claude总结数据，全程离线。

你想让它做什么？

• “把桌面上的销售报告.xlsx第3列求和，截图结果发给我”
• “打开微信截图，识别里面文字，翻译成英文”

主流工具要么强制上传文件，要么依赖浏览器插件或云OCR，延迟高、权限怪、隐私不可控。OpenClaw绕开这些，直接走系统层。

它怎么工作？

OpenClaw 是一个本地优先的智能体框架。它不训练模型，而是把大模型（Claude、DeepSeek 等）当“大脑”，用 Python 脚本当“手脚”：

• pyautogui 模拟按键和鼠标
• pyscreenshot / mss 截图（macOS 用 pyobjc，Windows 用 win32gui）
• paddleocr 或 easyocr 做本地 OCR
• pandas 直读 Excel/CSV，fitz 读 PDF，pyperclip 读写剪贴板

模型只负责生成指令（比如“截图→OCR→提取数字→求和”），执行全在本地。

✅ 支持模型热切换（API 或 Ollama）、操作可追踪、无中间服务、Mac/Windows/Linux 全平台

部署步骤（实测于 macOS Sonoma / Ubuntu 22.04 / Windows 11 WSL2）

1. 创建干净 Python 环境

# 安装 miniconda（若未安装）
curl -L https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -o miniconda.sh
bash miniconda.sh -b -p $HOME/miniconda3
source $HOME/miniconda3/bin/activate

# 新建环境（Python 3.11 兼容性最稳）
conda create -n openclaw python=3.11 -y
conda activate openclaw

pyautogui、pyscreenshot 和 opencv-python 在混用系统 Python 或旧版 conda 时容易因 PIL 编译失败报错。专用环境省去 80% 的依赖冲突。

2. 安装 OpenClaw（含平台补丁）

git clone https://github.com/yitb-open/openclaw.git
cd openclaw
pip install -e ".[all]" --no-build-isolation

--no-build-isolation 是关键：否则 setuptools 会隔离构建环境，导致 cv2（需系统 OpenCV 头文件）或 macOS 的 pyobjc 编译失败，典型报错是 fatal error: 'opencv2/opencv.hpp' not found。

3. 配置模型后端（选一个起步）

OpenClaw 支持多模型协同。例如：用 DeepSeek-V2 快速解析表格，让 Claude-3.5 sonnet 写操作链——框架自动路由，不用手写判断逻辑。

编辑 config.yaml：

llm:
  default: deepseek
  providers:
    deepseek:
      type: openai
      base_url: "https://api.deepseek.com/v1"
      api_key: "sk-xxx"  # deepseek.cn 获取
      model: "deepseek-chat"
    claude:
      type: anthropic
      api_key: "sk-ant-api03-xxx"  # Anthropic 控制台获取
      model: "claude-3-5-sonnet-20240620"

4. 运行最小可行 Demo

python examples/demo_screenshot_ocr.py

输入：

“截图当前屏幕，识别所有中文，只返回文字内容”

你会看到：

[INFO] 截图已保存至 ./tmp/screenshot.png  
[INFO] OCR识别结果：  
欢迎使用龙虾AI  
本地智能体启动成功  

验证三项核心能力

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常见问题与解法

• ❌ pyautogui fails with "display not found"（Linux/WSL）
  → export DISPLAY=:0 + sudo apt install x11-apps
• ❌ OSError: Cannot load library ... libxcb-cursor.so.0
  → Ubuntu：sudo apt install libxcb-cursor0；macOS：brew install xcb
• ❌ Claude API 返回 400 Bad Request
  → 检查 config.yaml 中 model 是否为 claude-3-5-sonnet-20240620（日期格式必须精确，旧版名如 claude-3-5-sonnet 已失效）

下一步

你已经有了一个能真正动手的本地 AI。接下来可以：

• ▶️ 《用OpenClaw自动化周报生成：自动拉Excel+截图图表+发邮件》
• ▶️ 《接入本地Ollama：不用API Key，离线跑Qwen2-VL多模态》
• ▶️ 《给智能体加记忆：用ChromaDB存操作日志，让它记住你上周改过哪行代码》

💡 小技巧：把 examples/demo_screenshot_ocr.py 里的 input() 替换成 speech_recognition，接个麦克风，你就有了语音驱动的本地 AI 助手。

它不是更聪明的聊天框。它是你电脑里那个永远在线、永不泄密、随叫随到的数字同事。现在，它已经醒了。