OpenClaw是一款AI助手工具，支持纯国内网络环境部署，无需梯子即可使用。本指南详细介绍了安装基础软件、配置本地和云端AI大模型的方法，解决了网络访问难题，使小白用户也能轻松上手，实现免费高效的自动化任务处理。
智能速览
全程国内网络环境部署OpenClaw，零梯子零门槛。
接入本地Ollama模型，实现免费无限续杯。
配置云端模型如GLM-4.7，提升任务处理能力。
实测任务包括创建文件、整理PDF列表、生成折线图。
安装仅需Git和NodeJS基础软件，设置步骤简洁。
精华内容
OpenClaw的部署过程简单直观，通过几个关键步骤即可在国内网络环境下运行，并接入强大的AI模型，为用户提供实用的自动化体验。
基础软件安装
安装前需准备两个地基软件。Git从官网下载并默认安装，一路下一步即可。NodeJS安装时勾选自动处理Python依赖的选项，避免手动配置，确保后续无兼容性问题。
在PowerShell管理员模式下输入代码配置Git环境，替换GitHub链接为HTTPS，解决国内访问限制。这一步确保OpenClaw能顺利下载依赖。
OpenClaw安装设置
在PowerShell中输入npm install -g openclaw命令安装软件。安装完成后，运行openclaw onboard进入设置界面。依次选择Yes和Quick Start，配置模型时优先选择国内选项如Qwen，避免科学上网需求。
Gateway设置时，首次安装会自动处理，完成后选择Open the Web UI即可打开聊天界面，整个设置过程不超过10分钟。
本地模型接入
接入本地Ollama模型需先下载Ollama软件和模型文件（如Qwen32B）。在OpenClaw设置中添加新模型提供商，API选择OpenAI Completion，Base URL设为127.0.0.1:11434/v1，API KEY随意填写，模型名称填本地模型名如qwen3:32b。
修改配置文件openclaw.json的agent部分，将primary模型设为本地模型。重启OpenClaw后，即可切换到本地模型，实测任务响应时间在5-10秒内，免费使用无Token限制。
云端模型接入
Ollama云端模型如GLM-4.7提供免费额度，性能强于本地模型。下载模型文件后，设置步骤与本地模型类似，只需将模型名称改为GLM-4.7。登录Ollama账户，在PowerShell输入ollama sign in命令，通过网页链接连接。
云端模型处理复杂任务更快，如生成折线图仅需2秒，但免费额度有限制，建议轻量任务用本地模型。
使用效果测试
测试任务验证了OpenClaw的实用性：创建桌面文件并写入内容，成功生成测试.txt；整理文档文件夹中的PDF列表，输出完整文件名列表；用Python生成折线图，数据[1,3,2,4]准确绘制并保存为图片。
本地模型完成文件创建耗时8秒，云端模型仅需3秒，但本地模型在70B以下模型时易出错误，云端模型更稳定。
OpenClaw在国内部署方案高效可靠，结合本地和云端AI模型，为用户提供了强大的自动化助手，尤其适合技术小白。未来可优化模型响应速度和配置流程，扩展更多应用场景。如何避免常见配置陷阱？值得深入探讨。
关键评论
用户反馈OpenClaw可能误删文件，建议操作前备份数据。
本地模型响应慢且占用资源大，70B以下模型易出错。
配置Gateway时易出现disconnected问题，需仔细检查设置。
云端模型免费额度有限，GLM-4.7调用比官网API更贵。
