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OpenClaw

OpenClaw Windows 安装说明

记录 Windows 环境下的安装步骤、限制和已知问题,按原文保留不推荐提示。

安装部署4,400 字公开资料整理于 2026-07-24

前言

大家好,我是云途。 应某位大哥打赏的强烈要求,那么更新windows版本下的openclaw安装与配置。 当然配置过程也是最新版,所以一些设置会有所变动。

当然各种用到的东西以及一些常见问答还是如下

首先是硅基流动注册:https://cloud.siliconflow.cn/i/R9lJjxZy,本期教程需要用到,可以先注册,注册活动和赠送额度可能调整,请以服务商当前页面为准。

本教程建议配合视频观看:【OpenClaw本地部署保姆级教程,新手小白龙虾安装指南】 https://www.bilibili.com/video/BV1o1AZzmEz7/?share_source=copy_web&vd_source=334326fdaf4bb43135f9ac1ecc9239e0

另外,Mac教程如下

六、OpenClaw 专属部署与实战教程 (Mac 通用版:支持 M 系列与 Intel 老设备)

开始

一、 电脑基本配置要求 (基本可以说无要求,但还是写一下)

因为本教程使用的是“云端大模型 API”,所以对你本地电脑的显卡没有任何要求!轻薄本也能流畅运行。(本地部署大模型的话那就另谈!) 操作系统:Windows 10 或 Windows 11 (64位)。 内存 (RAM):最低 4GB(不过现在基本也都是8G以上了吧)。 硬盘空间:预留 1GB 左右的 C 盘空间即可(用于安装环境和日志)。 网络环境:按道理无要求,当然为了openclaw拉取稳定可以科学上网。

二、 安装步骤

OpenClaw 是一款基于 Node.js 运行的程序,所以我们在安装它之前,必须先给电脑装上“Node 运行环境”。 下载并安装WSL2(这是最关键的一步)

这是相当于使用官方出的WSL2,在win上搭建一个Linux子系统。不论是AI输出的命令、还是使用命令行控制电脑的方式,都是根据Linux也做的。所以想要发挥openclaw的效果,不出问题,是必须的,Openclaw也是相当于装在这个子系统中。 打开PowerShell(win+x),选择管理员模式打开。

wsl --install 如果报错的话,说明就是“适用于 Linux 的 Windows 子系统”功能没开,按照以下方式开启: 左下角搜索:“启用或关闭 Windows 功能”,把勾打上,确保开启。

原文配图请通过页面开头的飞书公开链接查看。

得确定cpu得虚拟化是启用的,打开任务管理器的cpu板块观察如下位置

(一般命令1会默认拉取最新的ubuntu系统)如果没有出现下图再进步骤3,否则直接进入步骤4

安装ubuntu系统,直接安最新的24.04

wsl --install -d Ubuntu-24.04 设置完密码时这个就相当于进入了ubuntu了

如果退出了怎么办?按照下边步骤重新进

执行

wsl -d Ubuntu 将其设置为默认项(推荐) 为了方便后续使用,避免每次都输入完整名称,可以将其设为默认实例。执行:

wsl --set-default Ubuntu 设置完成后,下次只需输入 wsl 即可直接进入该环境。 在ubuntu中安装 Node.js

一键安装 Node.js (核心环境)逐行输入

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.5/install.sh | bash source ~/.bashrc nvm install 24

验证安装

node -v 只要弹出类似 v2x.x.x 的数字,环境就彻底搞定了!

安装openclaw 直接运行openclaw的安装命令(会提示输入密码,输入你给linux虚拟机的密码即可)

npm install -g openclaw@latest 超级慢!如果等了个五分钟还没动,就按一下回车看看。 等待之后会出现安装成功的界面,接下来就该配置了

输入以下命令开始设置(接下来的设置就和macos一样了,只不过这里是最新版!因为龙虾3.8更新了一次)

env NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=0 NODE_OPTIONS="--dns-result-order=ipv4first" openclaw onboard --install-daemon 进入熟悉的界面了

前四个问题如下图(其中问题4是工作区,自己设置一个)

接下来大模型配置如下

首先是硅基流动注册:https://cloud.siliconflow.cn/i/R9lJjxZy,本期教程需要用到,可以先注册,注册活动和赠送额度可能调整,请以服务商当前页面为准。 (同MAC教程,还是使用硅基流动,其中API base URL为:https://api.siliconflow.cn/v1,这里大模型选择Pro/moonshotai/Kimi-K2.5) 如果报错400代表是模型名或者端点链接填写错了,如果是Verification failed: This operation was aborted有两种错误可能,但一般换一个大模型名称有可能又行了,很迷,比如Pro/MiniMaxAI/MiniMax-M2.5或者Pro/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2

在验证成功以后,接下来如下(端口号尽量不要用默认的)

之后就跳到了机器人设置界面(这里我们还是选择飞书),配置如下图照着选就行(注意其中:如何安装plugins,本次windows教程直接选择Download from npm,一般在此虚拟机内不会出现权限错误):

然后进入飞书开发者后台,自建一个应用,按照MAC教程中的就行一模一样,然后获取App Secret和APP id:MAC

获取飞书应用凭证

电脑浏览器访问 飞书开放平台 (open.feishu.cn),使用你的飞书账号登录。 点击进入“开发者后台”,点击“创建企业自建应用”,给你的数字员工起个名字(比如 云途AI助理)并上传一个帅气的头像。

飞书机器人的设置 在左侧菜单点击“添加应用能力”,开启“机器人”功能。 (注:如果 OpenClaw 要求配置回调地址,请在左侧“事件订阅”中填入终端生成的 Webhook 地址,并发布应用版本。)

然后在左侧的权限管理出,点击开通权限

搜索p2p,出现两个权限全部开启。 然后搜索message,选择获取消息和发送消息以及获取与发送单聊、群组消息开启。 最后搜索resource,选择获取与上传图片或文件资源,这样以后切换有图像识别或者视频识别能力的模型就都可以读取了, (这个很关键,否则出来的机器人没有对话框) 在左侧事件与回调中(在配置完Openclaw的剩余配置如步骤五以后,后返回来配置这项,就不会出现链接失败了!然后再进行步骤六,否则机器人没有聊天框。) 订阅方式选择使用长链接接收事件 点击添加事件,搜索im.message,全选上点击开通, 点击上方的发布版本(不发布无法使用)。 进入应用详情页,在左侧菜单找到“凭证与基础信息”,你将看到两个关键字符串:App ID 和 App Secret,并把这两个信息输入openclaw 都输入后,回显示下图待变链接成功

接下来教一下大家如何拉入群聊,因为MAC教程中已经教过了1对1单聊(在开头有链接可以看,一样的设置方式)

接下来是群聊,我们选择白名单群聊也就是第一项

然后填写群聊的chat_ids,获取方式如下

首先创建群组

然后点击右上角三个点选择设置

滑动到最下方找到oc-xxxxxx

要的就是这串,贴进去会显示成功,之后选择finished,除非你想添加其他软件

接下来来个选择如下

Web search直接选择跳过,这是3.8新出的AI搜索功能,我们一般让他装一个Vitaly,除非你有对应的API可以选择,然后skill和hooks依然选择跳过。

之后的Gateway service飞书只有一项Node选择

等待之后就可以进入界面选择了 我们还是选择webui,然耨bash shell我们选择yes

如下图就代表装好了

然后我们回到飞书开发者后台,先把事件配置设置一下 使用长连接接收事件,然后搜索message,把8项设置好的事件全都添加一下,出了mac中的那7项,还多了一项:接收群聊中@机器人消息事件,另外7项看MAC教程。

之后发布版本! 现在单聊界面就有键盘了,给飞书机器人发一句消息先,并粘贴他发回来的代码到powershell(最后一行的)

就可以成功对话了! 测试一下网页的龙虾是否成功(进入)http://localhost:你的端口号 一般现在进入网页如下

这是没有填写密码,填写密码操作如下(就是上边password你设置那个)

然后网页端你就可以随意对话了 现在回到飞书群组,@你的机器人一下,就可以和他对话了。

最后

包含六大模块,助你成功打造AI驱动的一人公司! 如果想要卸载?

彻底关闭当前运行状态 打开管理员权限的 PowerShell,执行

wsl --shutdown 确认实例名称 执行以下命令,找到你需要注销的 Ubuntu 实例的确切名称(如 Ubuntu 或 Ubuntu-22.04):

wsl -l -v 注销并销毁实例 执行注销命令(注意:此操作不可逆,会清空该 Linux 系统的所有数据)。跟着安装教程来的同学,名称都为 Ubuntu:

wsl --unregister Ubuntu 执行完毕后,再次运行 wsl -l -v,如果列表中不再有该实例,说明清理完成。

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