本文提供了一份详细的本地部署教程，指导如何将开源网关OpenClaw与强大的智谱GLM-4.7模型相结合。通过清晰的步骤和核心配置解析，即便是初学者也能快速搭建起本地AI对话环境，利用新用户高额免费Token进行探索与开发，有效解决模型无回复等常见配置难题。
智能速览
部署前需备好Node.js v22环境与智谱API Key。
核心在于正确配置`openclaw.json`中的模型与代理信息。
配置后启动网关，即可在Web或飞书端与GLM-4.7对话。
模型无回复通常因`maxTokens`类型错误或默认模型失效。
建议选择可靠的算力供应商，避免使用来路不明的免费服务。
精华内容
要让OpenClaw成功调用GLM-4.7，核心在于对`openclaw.json`配置文件的精准修改。下面将分步拆解关键配置项，助你顺利搭建本地大模型服务。
环境准备
开始部署前，确保本地已安装Node.js v22或更高版本，并使用pnpm作为包管理器。
同时，需前往智谱AI开放平台获取API Key，这是后续配置模型接入的凭证。准备好这些基础环境后，便可进入项目安装环节。
核心配置解析
所有核心行为由`openclaw.json`文件定义。关键在于配置`models`和`agents`两个对象。
在`models.providers`中新增`zai`节点，设置智谱AI的`baseUrl`和`apiKey`。模型列表中需定义GLM-4.7的`id`、名称、上下文窗口（contextWindow: 128000）和最大输出Token（maxTokens: 4096）。
接着，在`agents.defaults`中，将默认模型`primary`设置为`“zai/glm-4.7”`，这样系统就会默认调用该模型处理对话。
启动与验证
完成配置后，执行`pnpm install`安装依赖，随后启动OpenClaw网关。
成功启动后，在Web或飞书客户端的界面中，可以看到模型已切换为GLM-4.7。通过提问即可验证模型是否正常工作。根据实际测试，提问几个基础问题后，智谱AI后台显示的Token消耗量与其他主流模型（如千问）相当，大约在70K左右。
问题速查
配置过程中最常见的问题是模型无回复。
首要排查点是`maxTokens`，确保其为数字类型（如8192）而非字符串。
其次，检查是否使用了已失效的旧模型ID，应更新为稳定的模型ID。
若在本地模式下运行，还需确保UI端填入了`gateway.auth.token`，并且网关端口绑定正确。调整参数后重启网关使配置生效。
通过本教程，可以轻松实现OpenClaw与GLM-4.7的本地整合，为个人开发和学习提供了强大而灵活的AI能力。掌握部署后，建议优先选择官方或有信誉的算力供应商，在享受免费额度的同时，也能有效保障数据安全。你准备好开始构建自己的本地AI助手了吗？
