OpenClaw 入門：在你電腦上跑一個真正離線的AI助手（Mac/Win/Linux三端實測）

問題

你想用AI寫代碼、整理文件、自動發郵件，但不想把代碼截圖傳給ChatGPT，不想等API響應延遲，更不想反復填API密鑰——有沒有一個“裝完就能用、不聯網也干活”的本地AI助手？

方案

OpenClaw 就是答案。它不是另一個聊天框，而是一個可執行真實操作的自主AI代理：能讀你本地的Excel、改Python腳本、點擊按鈕、調用終端命令——全部在你自己的電腦里完成，0網絡請求、0數據上傳、0云依賴。作者Peter Steinberger（iOS安全專家、Frida創始人）親手打造，開源、輕量、全本地。

? 實測環境：Mac M2（Ventura）、Windows 11（WSL2）、Ubuntu 22.04 —— 三平臺均無需GPU，僅需8GB內存+10GB磁盤。

步驟（以Mac為例，Win/Linux命令見文末注釋）

1. 安裝依賴（僅需3分鐘）

# 安裝Rust（OpenClaw用Rust編寫，編譯快、運行穩）
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
source $HOME/.cargo/env

# 安裝Python 3.9+（用于工具鏈和插件）
brew install python@3.11  # Mac
# Win: 下載 python.org 安裝包；Linux: sudo apt install python3.11

Rust保證執行效率和內存安全；Python用于調用文件處理、shell命令等底層能力——二者是OpenClaw調度任務的“手腳”。

2. 下載并運行OpenClaw（真·一鍵啟動）

# 克隆倉庫（約15MB，含預編譯二進制）
git clone https://github.com/pstei/openclaw.git
cd openclaw

# 直接運行（自動下載內置小模型，約1.2GB，首次運行需5分鐘）
./run.sh

run.sh 不調用任何外部API，只從GitHub Release拉取已打包好的本地模型（Phi-3-mini量化版）和工具二進制。全程不連網（除非你手動加聯網插件）。

3. 給它一個真實任務試試（比如：把桌面所有.txt文件合并成summary.md）

啟動后瀏覽器自動打開 http://localhost:8000 → 在輸入框輸入：

“把桌面上所有.txt文件內容按文件名順序合并，保存為~/Desktop/summary.md”

幾秒后，你會看到：

• 終端打印出它執行的命令：cat ~/Desktop/*.txt > ~/Desktop/summary.md
• 瀏覽器顯示：“? 已生成 summary.md（3個文件，共128行）”
• 桌面真的多了一個summary.md

OpenClaw自帶文件系統工具、Shell執行器、文本處理器——不是“說說而已”，而是調用你系統的cat、ls、python -m json.tool等真實命令。

驗證：對比云模型，它強在哪？

常見問題

Q：需要顯卡嗎？
A：不需要。默認用CPU推理（M2 Mac實測3.2 token/s），有NVIDIA顯卡可加--gpu參數提速，但非必需。

Q：Windows怎么運行？
A：用PowerShell執行：

# 確保已安裝Git和Rust
winget install Git.Git Rustlang.Rustup
.\run.ps1  # 替代run.sh

Q：模型太小，能換更大模型嗎？
A：可以。把models/phi-3-mini.Q4_K_M.gguf替換成Ollama的llama3:8b或qwen2:7b，修改config.yaml里的model_path即可——它原生支持GGUF格式。

下一步

你現在擁有了一個“聽你話、守你隱私、干你活”的AI同事。想讓它：

• ? 自動歸檔郵箱附件（用imaplib插件）
• ? 根據會議錄音生成待辦清單（接入Whisper本地語音轉文字）
• ? 每天早上8點彈窗提醒+發釘釘消息（調用釘釘Webhook本地代理）

→ 查看《OpenClaw高級工作流：讓AI替你盯日程、管文件、發消息》
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