一、部署前准备
硬件要求（我用的电脑是华为book d14）
CPU：建议使用i5及以上处理器，确保处理速度。
内存：8GB以上内存，以满足运行需求。
存储：硬盘剩余空间至少5GB，用于存储模型文件和日志。
软件要求（我用的win11，node了，git了，最新版就行）
操作系统：支持Windows 10/11、Ubuntu 20.04及以上、macOS等主流系统。
Node.js：必须安装Node.js 22.0.0或更高版本，这是OpenClaw运行的基础环境。
Git：用于拉取代码和依赖库，建议安装最新版本。
辅助工具：如SSH工具（FinalShell）、Chrome浏览器等，便于后续配置和测试。
网络要求（我用的npm，网络一直比较好）
稳定的网络连接，确保能够正常访问GitHub、PyPI等仓库。
若网络受限，可提前下载依赖包或配置国内镜像源，如将npm源切换到淘宝镜像：npm config set registry https://registry.npmmirror.com/。
二、安装OpenClaw
使用官方安装脚本（推荐）
Windows：以管理员身份运行PowerShell，执行以下命令：
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex
1.
macOS/Linux：打开终端，执行以下命令：
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
1.
脚本会自动处理Node.js、Homebrew（若缺失）等环境，全程大约需要3-10分钟。中间可能需要输入开机密码，完成后自动启动配置向导。
手动安装（备选）
如果官方安装脚本失败，可以尝试手动安装。
安装Node.js：从 Node.js官网下载并安装LTS版本。
安装Git：从 Git官网下载并安装。
全局安装OpenClaw：在终端或PowerShell中执行以下命令：
npm install -g openclaw@latest
1.
三、配置OpenClaw
启动配置向导
安装完成后，执行以下命令启动配置向导：
openclaw onboard --install-daemon
1.
按照向导提示进行配置，包括运行模式、端口配置、模型提供方与密钥配置等。
选择运行模式
QuickStart模式：快速启动，适合初次使用。后续可以通过openclaw configure命令进行详细配置。
手动配置模式：根据需求进行详细配置，包括选择AI大模型、配置聊天频道、安装技能等。
配置AI大模型
根据需求选择合适的AI大模型，如Claude、GPT系列、Qwen等。
输入API Key进行验证。API Key可以从对应的模型提供商处获取，如阿里云百炼、智谱AI开放平台等。
配置聊天频道
选择聊天频道，如飞书、钉钉、企业微信等。如果暂时不需要，可以选择跳过。
如果需要配置飞书机器人，可以参考以下步骤：
在飞书开放平台创建企业自建应用，并添加机器人能力。
获取App ID和App Secret，并在OpenClaw配置中填写。
配置事件与回调，选择订阅方式（长连接或推送到开发服务器），并添加需要的事件。
配置技能和Hooks（可选）
根据需求选择安装技能和Hooks。技能可以扩展OpenClaw的功能，如自动搜索信息、自动发消息等。
Hooks可以在特定事件发生时执行自定义操作，如启动时自动加载一段markdown文本当默认引导内容。
四、启动和验证OpenClaw
启动服务
配置完成后，执行以下命令启动OpenClaw服务：
openclaw gateway start
1.
检查运行状态
执行以下命令检查服务是否运行：
openclaw status
1.
如果看到Gateway service: running，则表示服务已成功启动。
打开对话面板
执行以下命令打开对话面板：
openclaw dashboard
1.
浏览器会自动打开http://localhost:18789，可以发送测试消息与OpenClaw进行交互。
全面体检（排错）
如果遇到问题，可以执行以下命令进行全面体检：
openclaw doctor
1.
脚本会自动检查配置并给出修复建议。
五、常见问题与解决方案
网关启动失败
问题原因：可能是缓存问题或端口冲突。
解决方案：重启服务并执行openclaw dashboard命令，令牌会自动填充到URL中。如果端口冲突，可以修改服务配置文件中的端口参数，并更新防火墙规则。
API Key验证失败
问题原因：API Key输入错误或权限不足。
解决方案：检查API Key是否正确，并确保具有足够的权限。可以重新生成API Key并尝试验证。
飞书机器人收不到消息
问题原因：可能是应用未添加机器人能力、机器人未加入群聊、事件与回调配置未保存或订阅事件未添加。
解决方案：检查应用是否已添加机器人能力，确保机器人已加入目标群聊，检查事件与回调配置是否保存成功，并添加需要的事件。
性能瓶颈
问题原因：可能是CPU或内存占用过高。
解决方案：使用top、htop等工具定位高负载进程，优化模型配置或升级硬件。
切记一定要用新电脑，或者没有重要数据的电脑。就当学习学习新技术。