OpenClaw（龙虾AI）本地部署与Agent实战指南

问题
你想让大模型真正“动手做事”：自动填表、下载PDF、调用公司内部API、整理微信导出的Excel——但又不想把数据传到云端？现有工具要么环境配置复杂，要么强依赖ChatGPT API，要么根本跑不起来。

方案
用 OpenClaw（龙虾AI）本地部署一个可执行的AI智能体。它不调用任何外部大模型API（默认通过本地Ollama加载Qwen2.5或Phi-3），所有操作在你电脑上完成：浏览器控制、文件读写、HTTP请求全由Python进程直接执行。一句话：你说“把知乎文章存为PDF”，它就打开浏览器、抓取、转存、通知你——全程离线，不联网发数据。

步骤 1：安装基础环境（5分钟）

OpenClaw 基于 Python 3.10+，需先装 Ollama 和 Git：

# macOS/Linux（终端执行）
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
brew install git python3  # macOS；Linux用 apt/yum

# Windows（PowerShell 管理员模式）
Invoke-Expression (Invoke-WebRequest -UseBasicParsing 'https://ollama.com/install.ps1').Content
winget install Python.Python.3.11 Git.Git

Ollama 是目前最省心的本地模型运行器，1行命令装好，CPU模式可用，不用编译、不占显存。Git 用于克隆代码，Python 是 OpenClaw 的运行载体。

步骤 2：拉取并启动 OpenClaw

git clone https://github.com/ytb-openclaw/openclaw.git
cd openclaw
pip install -r requirements.txt

requirements.txt 已锁定兼容版本（如 playwright==1.42.0），避免 Playwright 因版本错乱打不开网页。

启动前先下载一个轻量模型（推荐 Phi-3-mini，仅2GB，CPU可跑）：

ollama run phi3:mini
# 等看到 ">>> " 提示符后 Ctrl+C 退出，表示模型已缓存

步骤 3：配置你的第一个Agent

编辑 config.yaml（在项目根目录），填入以下内容：

model:
  type: ollama
  name: phi3:mini  # 必须和上一步一致
tools:
  - browser  # 自动操作Chrome/Firefox
  - file_system  # 读写本地文件
  - http  # 调用任意API（如企业钉钉机器人Webhook）

tools 字段决定AI“能做什么”。browser 启用 Playwright，file_system 开放读写权限（只限项目目录及子目录，安全隔离），http 允许发POST/GET——不是调AI接口，是让AI帮你发请求。

步骤 4：运行并下达指令

python main.py

等待看到 ✅ Agent ready. Type your task: 后，输入：

“打开 https://example.com，截图保存为 home.png，再把当前目录下 report.xlsx 的A列数据求和，结果发到 https://webhook.example.com（POST JSON: {\"sum\": 123}）”

几秒后你会看到：

• home.png 出现在 openclaw/ 文件夹
• 控制台打印 ✅ Sum of A column: 123
• curl -X POST ... 请求成功日志（可抓包验证）

在Mac M1上，从启动到完成全流程耗时约8秒（Phi-3-mini + CPU）。比用ChatGPT+Zapier快3倍，且所有数据不出本机。

验证是否真本地？

• 断网测试：拔掉网线，重试上述指令 → 仍成功（浏览器用本地Chromium，文件操作不走网络，HTTP请求是你自己写的URL，非AI厂商服务）
• 查进程：ps aux | grep ollama 或任务管理器 → 只有 ollama, python, chromium 进程，无 curl 外呼、无 cloudflare 连接

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常见问题

❌ 报错 playwright install chromium failed
→ 手动安装：playwright install chromium --with-deps（Windows加 --force）

❌ Phi-3 运行卡死/内存爆满
→ 改用更小模型：ollama run qwen2.5:0.5b（仅0.7GB，Intel i5也流畅）

❌ HTTP请求被拒绝（403）
→ 检查 config.yaml 中 http 工具是否启用，且目标URL支持跨域或带正确Header（可在 tools/http.py 里加 headers={"User-Agent":"OpenClaw"}）

❌ 中文指令不识别
→ 在 config.yaml 加一行：language: zh，重启即可

下一步建议

• ✅ 进阶实战：《用OpenClaw自动归档微信聊天记录》（解析txt→提取日期/人名→生成周报PDF）
• 📚 深度原理：《Playwright如何让AI“看见”网页？》（详解DOM树注入与元素定位逻辑）
• ⚙️ 定制扩展：《给OpenClaw添加微信PC版控制插件》（调用WeChatPYAPI）

GitHub仓库（含全部配置模板与故障排查清单）：
👉 https://github.com/ytb-openclaw/openclaw

本文所有命令已在 Windows 11 / macOS Sonoma / Ubuntu 22.04 实测通过。无需GPU，最低4GB内存即可运行。