
> **一句话概括**：  
> OpenClaw 是一个能真正“动手干活”的开源 AI 智能体框架——你用自然语言下达指令，它就能在你的电脑上自动执行文件操作、网页抓取、数据处理等任务。本指南将完整介绍其原理，并提供**完全不依赖云**、且使用 **DeepSeek 开源模型** 的本地部署方案。

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## 一、OpenClaw 是什么？

### 1.1 核心定位
OpenClaw 不是一个聊天机器人，而是一个 **可执行操作的 AI 智能体**（AI Agent）。它通过一套名为 **Skills**（技能）的插件系统，赋予大模型直接与操作系统交互的能力。

- **开源免费**：代码托管于 GitHub，社区驱动开发。
- **本地优先**：所有逻辑运行在你自己的设备上，数据不出本地。
- **多模型兼容**：支持 OpenAI、Anthropic、Ollama、LM Studio 等主流模型后端 —— **包括 DeepSeek**。

### 1.2 为什么叫“龙虾”？
- 项目名 “Claw” 意为“钳子”，而龙虾最具辨识度的器官正是其大钳。
- 官方 Logo 采用红色卡通龙虾形象，社区因此昵称其为“小龙虾”。

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## 二、OpenClaw 能做什么？

OpenClaw 的能力由你启用的 **Skills** 决定。以下为典型应用场景：

| 类别 | 示例指令 |
|------|--------|
| **文件系统操作** | “把下载文件夹里所有 PDF 移到 ‘归档’ 文件夹” |
| **文档内容处理** | “从 report.docx 中提取所有表格并保存为 Excel” |
| **网页自动化** | “打开某新闻网站，抓取今日头条标题和摘要” |
| **办公自动化** | “根据 sales.csv 生成柱状图并插入 PPT 第3页” |
| **脚本执行** | “运行 backup.py 备份我的代码目录”（需用户授权） |

> ✅ 所有操作均需用户确认，安全可控；所有数据处理均在本地完成。

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## 三、部署方案：使用 DeepSeek 模型

DeepSeek 提供了多个高质量的开源模型（如 `deepseek-coder`, `deepseek-math`, `deepseek-v3`），非常适合本地部署。我们将通过 **Ollama** 加载 DeepSeek 模型来驱动 OpenClaw。

> ✅ 优势：完全离线、免费、中文能力强、代码理解优秀。

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### 部署步骤（Windows / macOS / Linux 通用）

#### 步骤 1：安装 Ollama
1. 访问官网：[https://ollama.com](https://ollama.com)
2. 下载并安装对应系统的 Ollama（支持 Windows 一键安装）
3. 安装完成后，打开终端（命令提示符 / PowerShell / Terminal）

#### 步骤 2：拉取并运行 DeepSeek 模型
Ollama 官方已收录多个 DeepSeek 模型。推荐使用 **`deepseek-coder:6.7b`**（代码强）或 **`deepseek-chat`**（通用对话）。

在终端中运行：
```bash
# 推荐：通用对话版（中文优化）
ollama run deepseek-chat

# 或：代码专用版（适合编程任务）
ollama run deepseek-coder:6.7b-instruct
```

> ⏱️ 首次运行会自动下载模型（约 4–6 GB），请确保网络畅通并耐心等待。

验证模型是否正常工作：
```bash
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "deepseek-chat",
  "prompt": "你好！你是谁？"
}'
```

#### 步骤 3：获取 OpenClaw
```bash
git clone https://github.com/psteinberger/openclaw.git
cd openclaw
```

#### 步骤 4：配置环境
1. 确保已安装 **Node.js 18 或更高版本**
2. 安装依赖：
   ```bash
   npm install
   ```
3. 创建 `.env` 配置文件，指定使用 DeepSeek 模型：
   ```env
   MODEL_PROVIDER=ollama
   OLLAMA_MODEL=deepseek-chat
   OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
   ```

> 💡 如果你使用的是 `deepseek-coder`，请将 `OLLAMA_MODEL` 改为 `deepseek-coder:6.7b-instruct`。

#### 步骤 5：启动 OpenClaw
```bash
npm start
```
服务启动后，访问 [http://localhost:3000](http://localhost:3000) 即可开始使用。

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### Windows 用户图形化简化方案

若不熟悉命令行：
1. 从 GitHub Releases 下载预构建安装包：  
   [https://github.com/psteinberger/openclaw/releases](https://github.com/psteinberger/openclaw/releases)
2. 下载 `OpenClaw-Setup-x64.exe`
3. 安装时选择**纯英文路径**（如 `C:\OpenClaw`）
4. 启动程序后，在设置界面手动输入：
   - **模型提供商**：`Ollama`
   - **模型名称**：`deepseek-chat`
   - **Base URL**：`http://localhost:11434`

> ⚠️ 注意：必须先安装 Ollama 并成功运行 `deepseek-chat`，否则 OpenClaw 无法连接模型。

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## 四、验证与使用

1. 打开浏览器访问 `http://localhost:3000`
2. 输入测试指令：
   - “你好，你能做什么？”
   - “在桌面上创建一个名为 ‘DeepSeek测试.txt’ 的文件”
3. 观察执行流程：OpenClaw 会展示思考链和技能调用步骤，你可以批准或拒绝操作。

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## 五、常见问题

- **Q：Ollama 找不到 deepseek 模型？**  
  A：确保 Ollama 版本 ≥0.1.34。可在终端运行 `ollama list` 查看已安装模型。

- **Q：DeepSeek 中文效果如何？**  
  A：DeepSeek 系列模型对中文支持良好，尤其 `deepseek-chat` 经过专门优化，适合日常任务。

- **Q：能否使用更大模型（如 70B）？**  
  A：可以，但需要足够显存（建议 ≥32GB 内存 + GPU）。普通用户推荐 7B 级别模型。

- **Q：是否需要联网？**  
  A：**首次下载模型需要联网**，之后可完全离线运行。

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## 结语

通过本教程，你已成功将 OpenClaw 与 **DeepSeek 开源模型** 结合，打造了一个完全本地化、不依赖云、且具备强大中文和代码能力的 AI 智能体。这只“数字龙虾”现在可以为你自动化处理文件、编写脚本、整理资料——真正成为你的生产力伙伴。

现在，就对它说：“帮我整理今天的下载文件夹吧！” 🦞

一句话概括：   OpenClaw 是一个能真正“动手干活”的开源 AI 智能体框架——你用自然语言下达指令，它就能在你的电脑上自动执行文件操作、网页抓取、数据处理等任务。本指南将完整介绍其原理，并提供完全不依赖云、且使用 DeepSeek 开源模型 的本地部署方案。

OpenClaw是什么？OpenClaw能做什么？OpenClaw详细介绍及保姆级部署教程（使用 DeepSeek 模型）

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OpenClaw是一款开源AI智能体框架，支持本地部署DeepSeek等开源模型，实现文件操作、网页抓取、数据处理等自动化任务。无需云服务，完全离线运行，保障数据安全。本指南详细讲解安装步骤，助你打造专属AI助手，提升工作效率。

聊天机器人

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