第3章：安装与启动——15 分钟跑起来
这一章结束的时候，你会拥有一个真正运行在本地的 OpenClaw 实例，能通过 Web 界面和 AI 完成第一次对话。
不需要 Docker，不需要数据库，不需要云服务账号（模型 API Key 除外）。就是一个跑在你电脑上的进程。
准备好了？开始。
第一步：检查环境
OpenClaw 基于 Node.js 运行。打开终端，先确认版本：
node --version你需要看到 v22.x.x 或更高版本。官方推荐 Node 24，Node 22 LTS 也完全支持。
踩坑提醒
如果版本低于 22，后续安装会报错，而且错误信息不一定直白。先升级再继续。
推荐用 nvm 管理 Node 版本，一行命令切换，不影响系统其他项目：
nvm install 24
nvm use 24npm 一般随 Node 一起安装，也顺手检查一下：
npm --version有输出就行，版本无特殊要求。
第二步：安装 OpenClaw
macOS / Linux：
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bashWindows（PowerShell）：
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex脚本会自动下载最新版本，安装到系统路径。安装完成后，验证一下：
openclaw --version能看到版本号，说明安装成功了。
其他安装方式
如果你习惯用 Docker、Nix 或者想部署到服务器，官方文档的 Install 章节有对应的详细指引，包括 Docker、Kubernetes、Railway、Fly.io 等平台的部署方案。本书聚焦本地安装，服务器部署不展开讲。
第三步：运行引导向导
这是整个安装过程最重要的一步。运行：
openclaw onboard --install-daemon--install-daemon 的意思是：把 Gateway 注册为系统服务，开机自动启动。强烈建议加上这个参数——你不会希望每次重启电脑都要手动启动 Gateway 的。
向导会依次问你几个问题，我们逐一解释：
选择 AI 模型提供商
向导会让你选一个 AI 模型的来源。这里先选一个能用的，后续随时可以改。
- Anthropic（Claude）：效果最好，需要 API Key
- OpenAI（GPT）：同样优秀，需要 API Key
- Ollama（本地模型）：免费，完全离线，但需要先安装 Ollama 并下载模型
三条路的具体配置方法在下一步详细说明。
配置 Workspace 目录
Workspace 是 AI 的文件柜（第2章介绍过），向导会问你放在哪里。
直接回车接受默认值 ~/.openclaw/workspace 即可。除非你有特殊需求，不建议改。
是否配置渠道（Channel）
向导会问要不要现在连接一个聊天渠道（WhatsApp、Telegram 等）。
这里选"跳过"。渠道配置有独立的步骤，第4章专门来讲。现在先把 Gateway 跑起来，渠道后面加。
为什么这样设计？
向导之所以叫 onboard（而不是 install），是因为它做的不只是安装——它在帮你完成一次"入职"：配置认证、初始化 Workspace、建立系统服务。这个过程只需要走一次。
第四步：配置 AI 模型
根据你在向导里的选择，按对应的路径操作。
路径 A：使用 Anthropic Claude
在 Anthropic Console 注册账号，创建一个 API Key。然后配置：
openclaw models auth anthropic按提示粘贴你的 API Key。完成后验证：
openclaw models list能看到 Claude 系列模型，说明认证成功。
路径 B：使用 OpenAI GPT
在 OpenAI Platform 获取 API Key，然后：
openclaw models auth openai同样粘贴 Key，openclaw models list 验证。
路径 C：使用 Ollama 本地模型（完全免费离线）
先安装 Ollama（如果还没装）：
# macOS
brew install ollama
# 或直接从官网下载：https://ollama.com下载一个模型，推荐从 Llama3 开始：
ollama pull llama3.2
ollama serve # 启动 Ollama 服务OpenClaw 会自动检测本地运行的 Ollama，无需额外配置。
踩坑提醒
Ollama 本地模型的效果和云端模型有明显差距，尤其在复杂推理和中文理解上。建议入门阶段先用云端模型，熟悉了 OpenClaw 的整体流程后再试本地模型。
第五步：启动并验证
向导完成后，Gateway 应该已经作为系统服务在后台运行了。检查状态：
openclaw gateway status你应该看到类似这样的输出：
Runtime: running
RPC probe: ok
Port: 18789
Uptime: 2m 34sRuntime: running 和 RPC probe: ok 是关键，有这两行说明 Gateway 健康运行中。
接下来，打开 Web 控制台：
openclaw dashboard这条命令会自动在浏览器里打开 http://127.0.0.1:18789/，你会看到 OpenClaw 的 Web 界面——聊天窗口、状态信息、配置入口都在这里。
踩坑提醒
如果浏览器打开是空白页或者报"无法连接"，通常有两个原因：
- Gateway 没有正常启动：运行
openclaw gateway start手动启动，或检查openclaw logs看报错 - 端口被占用：默认端口是 18789，如果被其他程序占用，Gateway 会启动失败。可以在配置里改端口，或者先关掉占用 18789 的进程
动手练习：第一次对话
Gateway 跑起来了，Dashboard 打开了，现在做一件事：
在 Web 聊天窗口里，发送这条消息：
你好！请做个自我介绍，告诉我你是谁，你能帮我做什么。如果一切正常，你会收到 AI 的回复。它可能还没什么"个性"——那是因为我们还没有编辑 Workspace 里的文件。这是下一章的任务。
现在，你只需要确认：它真的回复了。这意味着完整的链路——Gateway → 模型提供商 → 回复——都通了。
如果它没有回复
先别慌。运行 openclaw logs --follow，实时查看 Gateway 的日志，通常能直接看到哪里出了问题。最常见的原因是 API Key 配置有误，或者网络无法连接到模型服务商。
本章检查清单
- [ ]
openclaw gateway status输出的Runtime和RPC probe都是 ok 状态了吗？ - [ ]
openclaw dashboard能成功打开 Web 界面吗？ - [ ] AI 回复了你的自我介绍请求吗？