这是一篇关于 OpenClaw 硬件要求与本地部署的配置指南。
openclawOpenClaw 是一个开源的自主 AI 智能体框架，它充当控制中枢(Gateway)，将 LLM(大语言模型)的推理能力转化为对本地系统(如文件、浏览器、脚本)的实际操作能力。
本文大纲
💻 核心配置需求：区分“网关模式”与“全本地模式”
🛠️ 不同场景推荐：轻量级、进阶型与极客配置
📦 环境依赖检查：部署前的软件清单
🌐 网络与端口：必要的连接配置
在讨论硬件前，必须先明确你的部署逻辑，因为这决定了对计算资源的需求：
网关模式 (Gateway Only)：OpenClaw 仅作为调度器，推理任务通过 API(如 Claude, DeepSeek API)完成。此时硬件压力极小，只需能运行 Node.js 即可。
全本地模式 (Local LLM)：OpenClaw 调用本地运行的模型(如通过 Ollama 运行 Llama 3)。此时对 GPU 显存有硬性要求。
根据不同使用深度，建议参考以下规格：
提示：如果你使用的是 Mac，M1/M2/M3 系列芯片通过统一内存架构，在运行本地模型时表现极佳，是目前的官方推荐环境之一。
在硬件达标后，本地部署需要安装以下基础软件环境：
运行时：Node.js 18.x 或更高版本(推荐 Node.js 22)。
虚拟化：Docker(用于运行安全的 Sandbox 沙箱环境，隔离 AI 的文件操作)。
内网穿透(可选)：如果你需要从外部(如 WhatsApp/Telegram)控制家中的 OpenClaw，建议安装 Tailscale 或 Cloudflare Tunnel。
部署成功后，确保以下默认端口在防火墙中已开放或未被占用：
18789：OpenClaw Gateway 主端口(用于 WebSocket 连接)。
18791：自动化浏览器控制端口。
11434：如果你本地运行 Ollama，这是默认的 API 通信端口。
部署 OpenClaw 的门槛其实不高。如果仅作为任务助手调用云端模型，一台旧电脑或树莓派即可胜任;但若追求完全隐私与本地推理，显存(VRAM)则是唯一的硬指标。
如果你没有太好的硬件，但是又想体验使用手机自然语言控制电脑操作的功能，可以尝试以下实在Agent。
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