OpenClaw安装指南：在Windows上快速部署千问3.5-35B-A3B-FP8

1. 为什么选择OpenClaw与千问3.5组合

去年夏天，当我第一次尝试用AI自动化处理日常办公任务时，发现大多数方案要么需要上传敏感数据到云端，要么功能过于局限。直到遇到OpenClaw这个开源的本地化AI智能体框架，配合千问3.5这样的多模态大模型，才真正实现了"既保护隐私又足够智能"的自动化体验。

这套组合的核心优势在于：

• 完全本地化：所有数据处理和模型推理都在本机完成，财务报告等敏感文件无需外传
• 多模态能力：千问3.5不仅能处理文本，还能理解截图、PDF中的图表等内容
• 操作自由度高：可以自定义从文件整理到数据分析的完整工作流

不过要注意，这种方案对硬件有一定要求。我的Surface Book 3（32GB内存）运行起来很流畅，但8GB内存的旧笔记本在加载大模型时就会比较吃力。

2. 环境准备与基础安装

2.1 系统要求检查

在开始前，请确保你的Windows设备满足：

• 操作系统：Windows 10/11 64位专业版或企业版
• 内存：建议32GB以上（最低16GB）
• 存储：至少50GB可用空间（模型文件约35GB）
• 权限：需要管理员权限执行安装命令

我曾在公司配发的限制权限电脑上尝试安装，结果卡在依赖项配置阶段。如果遇到类似问题，可以尝试右键PowerShell选择"以管理员身份运行"。

2.2 基础组件安装

打开PowerShell，依次执行以下命令：

# 1. 安装Node.js（如果尚未安装）
winget install OpenJS.NodeJS.LTS

# 2. 更新npm到最新版
npm install -g npm@latest

# 3. 安装OpenClaw核心包
npm install -g openclaw@latest

安装完成后，验证版本：

openclaw --version
# 应该输出类似：openclaw/1.2.3 win32-x64 node-v18.17.1

如果遇到command not found错误，可能是环境变量未更新。关闭并重新打开PowerShell通常就能解决。

3. 配置向导与模型对接

3.1 初始化配置

运行配置向导：

openclaw onboard

在交互式向导中，我的推荐配置是：

1. Mode：选择Advanced（自定义程度更高）
2. Provider：选择Qwen
3. Default model：保持空白（后续手动配置）
4. Channels：先跳过（完成核心功能后再配置飞书等渠道）
5. Skills：选择Yes启用基础技能模块

配置完成后，会在用户目录生成~/.openclaw/openclaw.json文件。这个文件是后续自定义的关键。

3.2 对接千问3.5模型

修改配置文件，添加模型提供方：

{
  "models": {
    "providers": {
      "qwen-local": {
        "baseUrl": "http://localhost:8000/v1", // 模型服务地址
        "apiKey": "your-api-key-here",         // 任意字符串即可
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "qwen3-35b-fp8",
            "name": "Qwen3.5本地版",
            "contextWindow": 32768,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      }
    }
  }
}

这里有个容易踩坑的地方：baseUrl的端口需要与模型服务实际端口一致。我最初误用了默认的8000端口，结果一直连接失败，后来发现模型服务实际跑在5000端口上。

4. 启动服务与验证

4.1 启动网关服务

openclaw gateway start

正常情况下会输出：

[info] Gateway服务已启动，端口：18789
[info] 控制台地址：http://localhost:18789

如果端口冲突，可以通过--port参数指定其他端口：

openclaw gateway start --port 18888

4.2 访问Web控制台

在浏览器打开http://localhost:18789，你应该能看到：

• 左侧导航菜单（技能、任务记录等）
• 中间聊天界面
• 右侧系统状态面板

第一次使用时，建议在聊天窗口输入简单的测试指令，比如：

帮我列出当前目录下的所有PDF文件

如果配置正确，OpenClaw应该能正确响应并执行操作。

5. 常见问题排查

5.1 模型服务连接失败

症状：控制台显示"模型不可用"或任务超时

解决方法：

1. 确认模型服务已启动并监听正确端口
2. 在PowerShell测试端口连通性：

   Test-NetConnection -ComputerName localhost -Port 8000
   

3. 检查防火墙设置，确保未阻止相关端口

5.2 内存不足导致崩溃

症状：处理复杂任务时突然退出

优化方案：

1. 在配置文件中限制最大token数：

   "maxTokens": 4096  // 从8192降低
   

2. 关闭不必要的后台程序
3. 考虑使用量化版本模型（如4bit量化）

5.3 技能执行权限问题

症状：文件操作类技能报"权限被拒绝"

解决方法：

1. 以管理员身份运行PowerShell
2. 或调整技能的工作目录到用户有权限的路径
3. 对于敏感操作，OpenClaw会先请求确认，这是安全特性而非错误

6. 进阶配置建议

当基础功能运行稳定后，可以考虑：

多模型负载均衡：在配置文件中添加多个模型端点，OpenClaw会自动分配请求。我的配置中同时包含了本地千问3.5和云端GPT-4作为备用，当本地模型超时时会自动切换。

定时任务设置：通过系统计划任务定期执行维护工作。比如我设置了每周日凌晨3点自动整理下载文件夹：

# 创建计划任务
$action = New-ScheduledTaskAction -Execute "openclaw" -Argument "task --name=cleanup-downloads"
$trigger = New-ScheduledTaskTrigger -Weekly -DaysOfWeek Sunday -At 3am
Register-ScheduledTask -TaskName "WeeklyCleanup" -Action $action -Trigger $trigger

技能市场探索：通过ClawHub可以安装社区贡献的技能模块。比如我常用的meeting-minutes能自动从会议录音生成摘要：

clawhub install meeting-minutes

---

获取更多AI镜像

想探索更多AI镜像和应用场景？访问 CSDN星图镜像广场，提供丰富的预置镜像，覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域，支持一键部署。