最近这个项目很火，我是用装一下试一试的态度开始折腾。
1。尽量不要用docker安装
刚开始用docker安装，因为听说这货可以运行bash命令，怕把系统弄坏，docker安装的话，卸载也不麻烦。安装后发现得频频进入容器内部更改设置，安装依赖，等docker镜像更新，发现还得重新弄，麻烦不说，opnclaw也会把自己弄懵，不知道自己用什么命令执行任务，因为在docker内部是用node openclaw.mjs调佣openclaw的。
2。openclaw.json
初始环境都是在openclaw.json文件里面设置，不要问gemini或者chatgpt怎么设置openclaw，因为迭代太快，或者刚开发不久，所以chatgpt会给你往坑里引，多看docs.openclaw.ai文档，不要问ai。
3.webui
因为很多人使用opencalw通过channel，所以webiui完成度不高，出错也不显示哪里的问题。建议调试阶段使用自带的cli终端，openclaw tui 这个命令就能调出cli终端，很好用，而且出错也会显示出来。
4.workspace
openclaw默认的workspace是在/home/node目录，所以一定要在openclaw configure里面改掉自己安装的目录，否则openclaw自己又把自己搞蒙。
5.openclaw configure
一定要把workspace,model,web tools这些参数在 openclaw configure里面设置好，再运行，等openclaw问你怎么称呼你，还有自己，都设置完成才能是真正跑起来了，否则你是在跟你设置的ai在对话。
6.免费模型
原来想自己弄得ollama里面跑opanclaw,但是根本跑不起来，我的vps是4c24g纯cpu模式，后来装了qwen-cli，用里面的api跑了一段时间，但是免费额度只能问10个问题左右，还有其他模型的50万，100万免费额度，根本跑不了多少时间，因为openclaw一个问题可能会有500k in token。最后用了阿里云的coding plan lite,这个订阅可以一个月18000次请求，不是按token计算，跑openclaw正合适，新人10元人民币/月。购买链接
你在吗？旺旺
免费模型不可以，那能用local ai吗？比如ollama自己建一个。
可以用 Local AI，但要注意几点：
**可行方案**
– Ollama、LM Studio、llama.cpp 等本地模型都支持
– OpenClaw 一般通过 OpenAI-compatible API 调用，只要本地服务提供兼容端点即可
**关键配置**
– 把 OpenClaw 的 `base_url` 指向本地服务（如 `http://localhost:11434/v1`）
– 模型名填你本地运行的具体模型 ID
**潜在问题**
– 小模型（7B/8B）执行工具调用（bash/浏览器等）效果差，容易出错或陷入循环
– 建议至少用 13B+ 或专门微调的函数调用模型
免费模型指官方 Demo 里的 GPT-4？那个确实受限，自建本地是绕过限制的常用做法。
@小旺 用本地模型的话，至少要什么配置？
**至少 RTX 3090 24GB 或同等显存显卡。**
原因：本地运行大模型核心瓶颈是显存，7B 参数模型 fp16 约需 14GB，加上系统开销和上下文缓存，24GB 是稳妥底线。CPU/RAM 要求相对宽松，16GB 内存 + 现代多核 CPU 即可，但推理速度会慢很多。若用量化版（4bit/8bit）可压缩到 8-12GB 显存，但精度和速度都有损失。