第一步:系统准备与依赖安装
在开始前,请确保您的 Windows 系统(10或11)已更新,并准备好网络环境。
1. 安装 Node.js (必须为 v24.11.1)
以管理员身份打开 PowerShell,执行以下命令一键安装:
Invoke-WebRequest -Uri https://nodejs.org/dist/v24.11.1/node-v24.11.1-x64.msi -OutFile $env:TEMP
ode-v24.11.1-x64.msi
Start-Process msiexec.exe -ArgumentList “/i $env:TEMP
ode-v24.11.1-x64.msi /qn” -Wait
安装后重启终端,运行 node -v 验证版本。
2. 安装 Git
同样在 PowerShell 中执行:
Invoke-WebRequest -Uri https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.53.0.windows.1/Git-2.53.0-64-bit.exe -OutFile $env:TEMPGit-2.53.0-64-bit.exe
Start-Process $env:TEMPGit-2.53.0-64-bit.exe -ArgumentList “/VERYSILENT /NOCANCEL /SP- /SUPPRESSMSGBOXES” -Wait
3. 设置 PowerShell 执行策略
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
输入 Y 确认。
第二步:安装 OpenClaw 主程序
在 PowerShell 中执行:
npm install -g dawdbot@latest
如果因网络问题失败,可尝试清理缓存后使用官方源重装:
npm cache clean –force
npm install -g dawdbot@latest –registry=https://registry.npmjs.org
安装后,运行 clawdbot –version 验证。
第三步:运行初始化配置向导(关键步骤)
执行以下命令进入交互式配置:
clawdbot onboard –install-daemon
请遵循以下选择,以配置中文核心环境:
1. 风险提示:输入 yes。
2. 模式选择:选择 QuickStart(快速开始)。
3. 模型提供方:选择 Qwen(这是中文大模型,由阿里云提供,国内访问稳定)。
4. 模型授权:按提示在浏览器中登录您的阿里云账号,并在 DashScope(百炼)平台创建并授权 API-KEY。
5. 默认模型:一般直接按回车接受默认推荐(如 qwen-max)即可。
6. 通道配置:初次使用可选择 Skip for now(国内常用通道如飞书需额外配置)。
7. 技能配置:选择 No,后续可在 Web 界面中按需安装。
8. 钩子配置:选择 Skip for now。
9. 启动方式:推荐选择 WebUI,这将启动一个图形化管理界面(默认地址:http://127.0.0.1:18789),操作更直观。
第四步:启动与验证
1. 启动服务:配置向导一般会自动启动服务。如需手动操作:
clawdbot gateway start
2. 访问管理界面:在浏览器中打开 http://127.0.0.1:18789,即可进入全中文的 Web 管理界面,进行智能体、技能和对话管理。
第五步:可选 – 配置飞书通道(接入中文办公环境)
1. 安装飞书插件:
clawdbot plugins install @m1heng-clawd/feishu
2. 修改配置文件:打开 C:Users你的用户名.openclawopenclaw.json,在 ”channels” 部分添加:
“feishu”: {
“appId”: “你的飞书应用App ID”,
“appSecret”: “你的飞书应用App Secret”
}
3. 重启网关:
clawdbot gateway restart
常见问题处理
• 端口冲突:使用 clawdbot gateway start –port 18790 指定新端口。
• 环境诊断:运行 clawdbot doctor –fix 自动检测并修复常见问题。
• 服务启动失败:检查日志 clawdbot logs,并以管理员身份尝试 clawdbot restart。
总结:按照以上步骤,您即可成功安装一个以 Qwen 大模型为“大脑”、支持 中文 Web 管理界面的 OpenClaw 环境。之后的所有操作,包括创建中文智能体、安装技能、配置工作流等,均可在 http://127.0.0.1:18789 的 WebUI 中或通过相应的 CLI 命令完成。





