单机本地真助手！华硕GX10 OpenClaw安装指南

最近大家对搭建专属的 Claw Bot 都挺有热情的，但是对于自己每天工作的win系统有点怕OpenClaw给自己弄爆炸，所以一般都会选择mac或者linux主机。但这些机器即使安装完毕，像Mac mini或者主机没有独显的话，性能很难跑大规模的模型。如果需要用到各大公司的API，买token也不便宜，网传最贵的一条命令烧了20刀的token！OpenClaw的安全性问题也反复被提及，一方面是这个项目本身对系统操作的权限很大，另一方面也有数据上行时的安全问题。

所以要做到单机本地运行OpenClaw就能很大程度上这样的问题。如此一来，我觉得还是需要可以运行大型模型的机器，而有独显的机器往往提及都比较大，但是我之前入手的华硕GX10（本质Nvidia DGX Sparkopenclaw 安装的GB10）我感觉就挺适合。这台机器一方面是体积小，另一方面深度学习的性能也远超常规独显机，能本地跑70B甚至120B的模型。所以这次我就做一期 OpenClaw 安装教程吧。

很多朋友在面对 Mac 和 Linux 系统的区别的时候容易在配置环境变量时踩坑。我这里就详细拆解 Mac 和 Linux 的不同操作步骤，一步一步讲清楚都有哪些步骤

OpenClaw 是基于 Node.js 运行的，所以我们首先要为它准备好基础的运行环境。这里强烈建议大家使用 NVM（Node Version Manager）来安装 Node.js，这样可以极大地避免后续版本冲突的问题。无论是 Mac 还是 Linux，都可以直接运行以下命令下载并执行 NVM 安装脚本：

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash

安装完成后，需要让系统识别到 NVM。运行下面这行命令激活它

\. “$HOME/.nvm/nvm.sh”

我们需要安装 OpenClaw 支持的 Node 版本，openclaw这种最新的项目已经支持了最新的Node，所以我就直接装的24版本：

nvm install 24

安装完毕后，输入node -v到命令行可以验证安装

Homebrew 是 macOS 和 Linux 上的包管理器，openclaw会用这个来安装插件和sub-agent，所以这其实是一个必要的组件，在openclaw onboarding的时候会让你安装，但是不会打断，所以很多朋友都会疑惑为什么onboarding结束还是用不了。

Mac 和 Linux 都可以使用同一条命令进行下载安装：

/bin/bash -c “$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)”

安装完之后，必须把 Brew 添加到系统的环境变量里，否则系统会提示找不到命令。这里根据你的操作系统对号入座：

Linux（如 Ubuntu 等）需要将环境变量写入 .bashrc 文件中。依次运行：

echo >> ~/.bashrc

echo ‘eval “$(/home/linuxbrew/.linuxbrew/bin/brew shellenv bash)”‘ >> ~/.bashrc

eval “$(/home/linuxbrew/.linuxbrew/bin/brew shellenv bash)”

现代 Mac 默认使用的是 zsh 终端，且 Homebrew 的安装路径与 Linux 完全不同，需要运行的是：

echo >> ~/.zprofile

echo ‘eval “$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv bash)”‘ >> ~/.zprofile

eval “$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv bash)”

环境搭好了，接下来就是安装 OpenClaw 本体！得益于前面的铺垫，这一步非常简单。

全局安装最新版本的 OpenClaw： npm install -g openclaw@latest

安装完成后，执行初始化/引导程序。跟着屏幕上的中文/英文提示，绑定你的相关账号或配置项： openclaw onboard

在配置的时候需要先选择一个模型提供商，我这里建议使用国内的提供商，例如moonshot或者zhipuAI，使用API调用免费额度

另外channel选择建议使用telegram和discord，这两者都支持Bot API，是最方便接入openclaw的程序，且也都支持手机使用

接下来就是技能安装，某些技能需要使用google和openAI服务，可以选择不装

在onboarding完成后，openclaw就可以启动了

下一步打开你选择的移动终端（或者discord的PC终端），使用官方提供的方法，创建一个bot，这个bot的聊天将是我们使用openclaw最直接的方式

在生成之后会有一个bot key，这个key是需要保密的，把这个key输入GX10上的openclaw，这个链接就算是大功告成了。不过为了应对网络连接问题，最好使用具有全局模式或者TUN模式的代理，以便openclaw能够收到消息。在连接完成之后，可以使用发一个消息，用我刚才提到的国产AI的免费额度测试一下。

OpenClaw最大的使用成本就是大语言模型（LLM）的Token，一般的机器可能必须使用在线API服务，但是对于GX10这样的桌面级高算力mini主机，直接使用 Ollama 在本地部署大模型，不仅省了token，数据隐私也能更安全。

首先我们需要安装Ollama，Linux 用户接运行官方准备好的极简一键安装脚本：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

对于Mac 用户虽然上述脚本有时也兼容，但在 Mac 上最稳定、最推荐的安装方式是直接去 Ollama 官网下载 .zip 客户端拖入应用程序。我建议先用脚本，没用再自己下载。

安装好了之后，我们可以直接启动 Ollama 并拉取你需要的模型： 对于GX10这种显存巨大的机器，可以使用

ollama run gpt-oss:120b

最后，让大模型和OpenClaw建立连接，完成最后的启动：

ollama launch openclaw

此时我们重启openclaw，这样可以看到，我们的openclaw已经跑在了本地的ollama上，因此不再需要联网的API

现在，我们就能开始用手机玩openclaw的bot了，小主机和我们的操作系统隔离，也不用担心系统坏掉，GX10的性能足够强，因此也能支撑起本机部署，确实是个不错的选择。