上周写完 OpenClaw 为什么火的那篇文章后，后台收到最多的问题就是：怎么部署？
说实话，我理解大家的纠结。网上教程铺天盖地，有的让你买阿里云服务器，有的让你搞 Docker，有的直接甩一堆命令行——看完更懵了。
所以今天这篇，我想把事情说清楚：本地部署和云部署到底选哪个？各自适合什么人？具体怎么操作？
我的结论先放这里：如果你只是个人使用，本地部署是最优解。 下面展开说。
很多教程上来就教你怎么操作，但不讲”为什么”。我觉得选择之前，得先理解两种方案的本质区别。openclaw skills 教程
选本地部署的场景：
- 你只是个人使用，想体验和学习 OpenClaw
- 你对数据隐私敏感，不想把聊天记录放云上
- 你不想花钱，先玩起来再说
- 你主要在电脑前使用，不需要 24 小时在线
选云部署的场景：
- 你需要 7×24 小时在线（比如挂微信/飞书机器人）
- 你想从手机随时访问，不想折腾内网穿透
- 你有团队协作需求，多人共用一个 AI 助手
- 你本身有云服务器运维经验
一句话：先本地玩明白，有需要再上云。 别上来就买服务器，很多人买了发现用不了几次就吃灰了。
用一张图帮你快速决策：
这是官方推荐的方式，也是最简单的。整个过程只需要 4 步。
先看整体流程，心里有数：
前置条件：安装 Node.js ≥ 22
OpenClaw 基于 Node.js 运行，这是唯一的前置依赖。
Mac 用户（推荐用 Homebrew）：
Windows 用户：
去 Node.js 官网下载安装包：https://nodejs.org/zh-cn/download
安装时注意勾选 “Add Node.js to PATH”，这步很关键，不勾的话后面命令都跑不了。
Linux 用户：
装完验证一下：
第 1 步：安装 OpenClaw
根据你的系统执行对应命令：
macOS / Linux：
Windows（PowerShell）：
这个脚本会自动完成 OpenClaw 的下载和安装。如果国内网络慢，可以挂代理或用社区的中文安装脚本：
第 2 步：运行配置向导
这条命令是核心。加了 参数后，它会一次性帮你搞定三件事：
- 认证配置：用 GitHub 账号登录验证身份
- 网关设置：配置 Gateway 服务，包括 AI 模型选择和 API Key
- 安装守护进程：把 OpenClaw Gateway 注册为系统服务，开机自启
配置向导是交互式的，一步步跟着走就行，不需要自己手动编辑配置文件。
第 3 步：检查网关状态
配置完成后，Gateway 应该已经自动跑起来了。确认一下：
如果显示正在运行，就说明一切正常。如果没有启动，可以手动前台运行（方便看日志排查问题）：
第 4 步：打开控制面板
执行后会自动打开浏览器，访问 ，这就是 OpenClaw 的 Dashboard 控制面板。你也可以直接在浏览器手动输入这个地址。
到这一步，你的本地 AI 助手就已经跑起来了。
如果你想更清楚地控制安装过程，可以用 npm 直接安装：
装完后同样执行 进行配置，后续步骤和方式一完全一样。
如果你本身用 Docker 管理各种服务，这种方式最干净——所有东西都跑在容器里，不污染宿主机环境。
这个社区 Docker 镜像已经做了中文汉化，还预装了飞书、微信等 IM 插件，非常方便。
OpenClaw 装好了只是一个”壳”，你还需要给它配一个 AI 模型。这一步很多人卡住，我详细说说。
下面这张图展示了 OpenClaw 的模型接入架构：
编辑配置文件 ：
接入 DeepSeek（性价比最高）：
接入火山引擎豆包：
如果你对隐私要求极高，不想调任何云端 API，可以用 Ollama 跑本地模型。
然后配置 OpenClaw 连接 Ollama：
注意：本地模型对电脑配置有要求。7B 模型至少需要 8GB 显存，如果用 CPU 推理会比较慢。我的建议是，先用云端 API 把 OpenClaw 玩熟，再考虑本地模型。
OpenClaw 的核心竞争力之一就是 Skills 生态——1700+ 个社区技能，覆盖各种场景。
Skills 的加载有优先级机制，高优先级会覆盖低优先级的同名 Skill：
Skills 通过 ClawHub（OpenClaw 的公共技能注册表）来管理。安装命令是 ：
你也可以手动创建自己的 Skill。每个 Skill 就是一个包含 文件的目录，放到以下任一位置就会自动加载：
- 工作区技能：（优先级最高）
- 托管技能：
- 内置技能：随安装包附带（优先级最低）
如果需要给某个 Skill 配置 API Key 或参数，编辑 ：
装了 Skills 之后，你就可以对 OpenClaw 说自然语言指令了：
“帮我整理今天的 AI 领域早报”
“监控 GitHub Trending，发现有意思的项目通知我”
“每天早上 9 点检查我的 Gmail 邮箱，把重要邮件摘要发给我”
这就是 OpenClaw 和普通 ChatGPT 最大的区别——它不只是回答问题，它真的能帮你把事情办了。
如果你玩了一阵觉得确实需要 24 小时在线，再考虑云部署。简单说几个方案：
方案一：阿里云轻量应用服务器（最省事）
阿里云有 OpenClaw 专用镜像，一键部署，配置 2vCPU + 2GB 内存起步，默认端口 18789。缺点是需要付费，最便宜大概 50 元/月左右。
方案二：自己买 VPS + 源码部署（最灵活）
在任何一台 Linux 服务器上，按照上面本地部署的步骤操作就行。额外需要配置：
- Nginx 反向代理
- SSL 证书（Let’s Encrypt 免费）
- 域名解析
- PM2 进程管理（保持服务不掉线）
方案三：Docker Compose 部署（最干净）
用前面提到的 Docker 方式，在云服务器上 就行。
我的建议是：如果你没有服务器运维经验，方案一最省心；有经验的话，方案二最灵活，更新也方便。
说实话，OpenClaw 的部署难度已经非常低了。官方脚本安装 + + ，三步就能跑起来。
真正难的不是部署，而是部署之后怎么用好它。
Skills 怎么选、模型怎么配、工作流怎么设计——这些才是 OpenClaw 真正发挥价值的地方。这些内容后面会继续写。
如果你在部署过程中遇到问题，可以参考：
- OpenClaw 官网：https://openclaw.ai/
- GitHub 仓库：https://github.com/openclaw/openclaw
- 中文社区汉化版：https://github.com//OpenClawChineseTranslation
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