OpenClaw本地部署实战：10万星AI Agent的虚拟机安全指南

最近，一个名为 OpenClaw 的 AI 项目频频出现在技术视野中。它仅用两周时间就在 GitHub 上收获了超过 10 万颗星，这个增速确实有些惊人。

有趣的是，这个项目在一个月内经历了三次更名。最初叫 Clawdbot，因为名称与 Anthropic 的 Claude 过于相似而收到了律师函；随后社区投票更名为 Moltbot，取“蜕皮”之意；如今，它最终定名为 OpenClaw，既保留了龙虾（Claw）的吉祥物梗，又强调了其开源（Open）属性。项目作者 Peter Steinberger 调侃道，这或许是改名最频繁的开源项目之一。

今天，我们就来探讨如何以既安全又经济的方式，在本地环境部署和运行这个强大的 AI Agent。

OpenClaw 是什么？

OpenClaw 是一款设计在本地运行的 AI 智能体。它支持连接多种主流即时通讯工具，例如 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack 以及飞书等。

与传统聊天机器人“聊完即忘”不同，OpenClaw 具备长期记忆能力。它不仅可以读写文件、执行终端命令，还能操作浏览器、收发邮件。通过结合社区内丰富的 Skills（技能），它几乎能够接管你在个人计算机上的大部分日常操作。

作为一款完全开源的软件，OpenClaw 的所有数据都存储在本地，用户对隐私拥有完全的控制权。其官方标语很好地概括了这一点：你的助手，你的机器，你的规则。

由于 OpenClaw 需要一个独立的计算环境并需 24 小时运行，许多人选择购买 Mac mini 等设备作为其专属服务器，甚至因此带动了一波 Mac mini 的销售热度。

当然，OpenClaw 也伴随着诸多争议，例如其可能狂烧 AI 模型调用费用、存在安全漏洞、可能随意操作计算机环境、以及易被恶意诱导利用等。因此，强烈不建议将其直接部署在主力生产设备上。最佳实践是仅在虚拟机或容器等隔离、安全的环境中运行它。

接下来，我们将一步步部署属于你自己的 OpenClaw。

虚拟机环境准备

为了安全隔离，我们首先需要一个虚拟机环境。以下是根据不同操作系统推荐的方案：

Lima（适用于 Linux/macOS）

Lima 是一个轻量级的 Linux 虚拟机管理工具，可以方便地在 macOS 或 Linux 上创建和管理虚拟机。安装和使用都非常简单：

brew install lima
limactl create --name=default template://docker
limactl start default

启动后，使用 limactl shell default 命令即可进入虚拟机。

OrbStack（适用于 macOS）

OrbStack 是 macOS 上一个更现代的选择，最初作为 Docker Desktop 的轻量级替代品出现，现在也支持虚拟机的创建和管理。

brew install orbstack

# 创建一个名为 botvm 的 Ubuntu 虚拟机
orb create ubuntu botvm

# SSH 登录到该虚拟机
ssh botvm@orb

WSL（适用于 Windows）

Windows 用户使用 WSL（Windows Subsystem for Linux）即可。建议新建一个 Ubuntu 发行版，与主力 WSL 环境分开。

wsl --install -d Ubuntu-24.04

安装完成后，从开始菜单启动 Ubuntu，后续所有操作都与在 Linux 系统中一致。

托管方案（省心之选）

如果不想折腾本地环境，Cloudflare 提供了一个名为 MoltWorker 的托管方案，每月 5 美元，可以一键部署到 Cloudflare Workers 上。

具体步骤可以参考其 GitHub 仓库：https://github.com/cloudflare/moltworker。

安装 OpenClaw

准备好虚拟机环境后，安装 OpenClaw 主要有两种方式。

方法一：使用官方一键脚本（推荐）

对于大多数用户，执行官方的一键安装脚本是最省事的选择：

# Linux/MacOS
curl -fsSL https://openclaw.bot/install.sh | bash

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

该脚本会自动检测系统、安装 Node.js、配置环境变量，最后完成 OpenClaw 的安装。

方法二：手动安装

对于高级用户，或者希望自行控制 Node.js 版本等环境细节，可以选择手动安装。

首先，安装 nvm（Node Version Manager）和 Node.js：

# 安装nvm
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash

# 加载环境变量
\. "$HOME/.nvm/nvm.sh"

# 安装 Node.js 最新 LTS 版本（例如 v24）
nvm install 24

# 验证安装成功
node -v

然后，使用 npm 全局安装 OpenClaw：

npm install -g openclaw@latest

配置与启动

安装完成后，运行初始化向导：

openclaw onboard --install-daemon

向导会引导你完成基础配置。在选择 AI 大模型时，你可以选择一个免费的提供商，例如：

• Provider 选择 QWen OAuth
• 模型选择默认的 qwen-portal/coder-model

其余配置项通常可以暂时跳过，后续有需要时，可以直接让 OpenClaw 帮你配置。

初始化完成后，选择在网页浏览器中打开。命令行会输出一个带 token 的访问链接，例如：
http://localhost:18789/?token=a7c2b7dc3da27059289c25211c17e4e428836184ab44226a

在浏览器中打开此链接，即可开始与你的 OpenClaw 对话。

注意：之前提到的 Lima、OrbStack 等虚拟机软件通常会做好宿主机到虚拟机的端口映射。因此，你可以在宿主机的浏览器中直接通过 localhost 访问，无需公网 IP。

命令行使用

除了网页界面，你还可以直接在终端中与 OpenClaw 对话：

# 启动终端 TUI（类似 Claude Code 的终端聊天界面）
openclaw tui

# 直接让 Agent 执行任务
openclaw agent --message "帮我整理一下今天的待办事项" --thinking high --session-id agent:main:main

连接外部聊天平台

OpenClaw 支持连接十多个聊天平台，包括 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord 等。由于前面已经配置好了 AI 核心，你无需手动配置连接，只需在聊天中直接让 OpenClaw 帮你完成即可。

例如，想连接 Telegram，你可以直接对它说：

帮我配置 Telegram 连接

OpenClaw 会引导你完成整个配置流程，并在需要你操作时给出明确的步骤说明。更多高级配置和自定义技能开发，建议查阅其详尽的 官方文档。

写在最后

实际体验下来，OpenClaw 给人一种早期 Kubernetes 的感觉——能力强大、潜力无限，但配置较为复杂，想要顺畅使用，得先经历一番“折腾”。

笔者自己运行了几天，它确实能帮忙处理一些重复性任务（比如整理 RSS 订阅）。然而，它距离电影中 Jarvis 那样的全能管家还有很长的路要走。如果你对 AI 智能体的前沿发展感兴趣，它绝对值得花时间探索一番。但对于追求稳定、高效的日常工作效率工具而言，Claude Code 搭配成熟 Skills 的方案可能目前仍是更稳妥的选择。

相关资源

• OpenClaw 官网：https://openclaw.ai/
• GitHub 仓库：https://github.com/openclaw/openclaw
• 官方文档：https://docs.molt.bot/start/getting-started
• 项目命名历史博客：https://openclaw.ai/blog/introducing-openclaw
• Cloudflare MoltWorker：https://github.com/cloudflare/moltworker

希望这篇指南能帮助你在 云栈社区 安全地开启 OpenClaw 探索之旅。部署过程中如果遇到问题，也欢迎在技术社区交流讨论。