文章总结: OpenClaw中文版是一个开源的本地优先AIAgent框架,原生支持DeepSeek和Qwen等国产大模型。该框架通过沙箱机制保障本地数据安全,支持微信、钉钉等平台接入,并针对国内网络优化了构建流程。文章详细提供了环境准备、pnpm镜像配置、项目构建及初始化向导的实操步骤,指导用户快速部署并利用Agent执行文件操作等任务,旨在为国内开发者提供顺滑的Agent开发体验。 综合评分: 78 文章分类: AI安全,安全工具,实战经验,产品介绍

原创
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IoT物联网技术
2026年2月26日 19:12 北京

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OpenClaw 是一个开源的、本地优先 (Local-First) 的 AI Agent 框架,具备记忆和软件操控能力, 当你向微信、钉钉发送消息,随后消息传到电脑上的 Clawdbot AI智能体网关,网关会接着做,把请求发给 DeepSeek、Qwen等模型API,然后在电脑上执行具体的命令,一切都在个人本地电脑上跑,网关就是连接指令和电脑能力的桥梁。
OpenClaw 作为一个不仅会思考,更会行动的AI智能体,主要有四点:
- 能跑在个人电脑上: 不是在某个云端网页里,而是就在个人电脑上,能直接访问文件、应用和数据。
- 随时随地控制: 手机WhatsApp、iPad Telegram,甚至是手表的iMessage,人类再也不用被拴在浏览器前面了。
- 通杀所有应用: 邮件、浏览器、终端、脚本……只要能手动干的活,Clawdbot理论上都能自主搞定。
- 能「自我进化」: 这是最神的地方。可以让它开发一个新「Skills」,它会自己写代码、自己安装,然后开始干活。
OpenClaw 中文版是 OpenClaw 的本地化维护版本,针对国内网络环境进行了深度优化,源码级原生支持 DeepSeek/Qwen 等国产大模型,致力于让中国开发者拥有最顺滑的 Agent 开发体验,针对国内网络与使用习惯进行了深度优化:
🧠 国产大脑原生支持 不再需要兼容模式。源码级内置 DeepSeek-V3 / Qwen 支持,开箱即用,配置向导一键搞定。
⚡ pnpm 极速构建 针对国内网络环境深度优化。预配置淘宝 npm mirror 镜像源,依赖安装速度提升 10 倍,告别卡顿。
🛡️ 本地数据主权 基于 Node.js v22 的沙箱机制,配合社区代码审计,确保文件操作权限安全可控。
🏢 融入中国办公流 接入钉钉、飞书 、企业微信连接器,让 AI 员工直接“入职”你的 IM 软件。

🛠️ 环境准备
OpenClaw 中文版引入了最新的底层安全机制与构建工具,请确保环境满足以下要求:
Node.js:必须 >= v22.0
包管理器:强制推荐使用 pnpm
Git:用于代码管理
🚀 安装步骤
为了确保国内访问速度,请从 Gitee 镜像仓库下载。 为了获得最稳定的体验,推荐切换到最新的稳定版分支:
在安装依赖前,务必设置 pnpm 镜像源,否则下载速度会很慢:
OpenClaw 是一个现代化的全栈应用,首次运行需要编译前端 UI 和后端核心:
我们提供了交互式的初始化工具,帮你一键配置 DeepSeek 大模型:
在向导中,Select Provider 步骤请直接选择 DeepSeek (Recommended for CN),系统会自动完成所有配置。
初始化完成后,你可以通过以下命令再次启动网关服务:
如果你关闭了管理页面,可以通过以下命令再次打开:
🧠 配置 DeepSeek 大脑
在运行 pnpm openclaw onboard 初始化向导时:
- Select Provider: 在列表中直接选择 👉 DeepSeek (Recommended for CN)
- API Key: 输入你的 DeepSeek Key (sk-xxxxxxxx)。
- Model: 系统会自动为你配置 deepseek-chat (V3) 为默认模型。
如果你需要手动干预配置,请修改 ~/.openclaw/openclaw.json
启动成功后,进入管理面板或交互式命令行,试着给 Agent 下达第一个指令:
“请帮我在桌面上创建一个名为 hello_openclaw.txt 的文件,并在里面写入:大道至简,实战落地。”
Agent 将会自动规划任务、调用文件系统 API,并完成操作。





openclaw docker 教程
🧩 插件市场
OpenClaw 不仅仅是一个聊天机器人,它是一个拥有“手脚”的超级员工。 通过加载不同的 Skills (技能),它可以操作你的浏览器、终端,甚至连接你的企业软件。

🌳 写在最后
OpenClaw 中文版是一个纯粹的、由开发者驱动的开源项目,我们的愿景是打造更安全、更懂中文环境、适配 DeepSeek 等国产大模型的 Local Agent 基础设施。非常期待你的参与:
- 贡献代码:特别是 飞书/钉钉/企业微信连接器、中文搜索增强等本地化插件的开发。
- 完善文档:帮助我们将更多英文文档翻译为中文,或撰写实战教程。
- 测试反馈:在 Windows/Mac/Linux 不同环境下测试 DeepSeek 的表现并提交 Issue。
如有IoT 源码采购和项目交付需求,商务合作,企业产品推广,请扫码联系小编,微信号: beacon0418

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