OpenClaw - 安装小龙虾并使用本地模型教程（接入本地Qwen3.5模型为例）

作者：hangge | 2026-04-16 09:09

要将 OpenClaw 变成真正可用的 AI 助理，离不开一个强大的“大脑”：大语言模型。云端模型固然方便，但高频调用带来的 token 消耗和潜在的隐私风险让不少用户望而却步。幸运的是，随着 2026 年 Qwen3.5 系列开源大模型的发布，本地部署的门槛已被大幅拉低。配合 Ollama 这样的轻量化本地模型运行工具，我们完全可以在自己的电脑上搭建一套完全离线、无需 API 密钥、永久免费的私有 AI 系统，核心数据全程留存本地，永不联网泄露。下面我将演示如何安装 OpenClaw 并接入使用本地的 Qwen3.5 大模型。

1，OpenClaw 介绍

（1）OpenClaw 这个项目的经历相当传奇。最早叫 Clawdbot（Claude 的谐音梗），因为收到 Anthropic 的律师函，改成 Moltbot（蜕壳的意思），最后在 2026 年 1 月 30 日定名 OpenClaw。短短两周就在 GitHub 上斩获 17 万星标，被称为 2026 年增长最快的开源项目。

官网地址：https://openclaw.ai/

（2）OpenClaw 的本质是一个本地优先的 AI Agent 网关。它不像 ChatGPT 那样只能陪你聊天，而是能直接操控你的电脑——读文件、执行命令、管理日历、甚至帮你整理下载文件夹里堆积如山的 PDF。更妙的是，它可以通过微信、飞书、Telegram 这些日常聊天软件跟你互动。想象一下，你在地铁上发条语音给微信里的 AI 助手：“把桌面上的报销单整理成 Excel”，到家一看，文件已经乖乖躺在桌面了。

2，准备工作

（1）首先我们电脑需要安装 Node.js 环境，我们可以去其官网（点击访问）下载安装包安装。

（2）后面使用 npm 安装 OpenClaw 会执行 git 命令，因此我们还需要安装 Git，我们可以去 Git 官网（点击访问）下载安装包安装。

（3）由于本次我们希望 OpenClaw 使用本地的 Qwen3.5 模型，可以参考我之前的文章安装运行 Qwen3.5 模型：

Ollama - 快速部署本地千问 Qwen3.5 大语言模型教程（支持视觉、图片识别）

3，安装 OpenClaw

（1）打开 CMD 命令行，执行如下命令进行安装：

npm install -g openclaw

（2）当显示如下信息则说明安装成功：

4，运行 OpenClaw

（1）OpenClaw 安装完毕后，我们就可以执行如下命令使用 ollama 来直接运行 OpenClaw 了。

ollama launch openclaw

（2）上面命令执行后就会让我们选择模型。这里会有一个推荐模型和更多模型。推荐模型最上面的是云端模型。我们这里使用本地模型，按键盘上的下箭头在 More 这里往下找，这里我找到本地的 Qwen 3.5:9b 模型，回车。

（3）然后就是风险提示，我们直接选择 yes 回车。

（4）接下来回车等待其自动完成即可。中途可能会弹出个类似如下新窗口，这里是网关的日志信息。这个窗口不用管，只要开着就行了。

（5）看到绿色的 OpenClaw is running，就说明 OpenClaw 已经启动成功了。我们可以直接在终端中与其进行对话。

（6）同时从上面截图信息中我们可以看到 Web UI 的地址，我们可以使用浏览器打开这个地址，这样我们就可以在 UI 界面中进行对话了。

提示：Web UI 界面中的聊天内容，和我们终端中的内容是同步的。

附：简单的使用样例

（1）这里我想让 OpenClaw 统计下桌面图片情况，可以发送如下消息：

我的电脑桌面有多少个图片文件，给我所有图片的文件名、文件大小、创建日期

（2）稍等片刻，OpenClaw 便会将结果返回给我们。

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