需先启动Docker并确保用户属docker组，再运行docker run命令启动OpenClaw容器，访问localhost:3000配置LLM后，输入代码任务可验证沙箱、推理与执行全流程打通。
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你需要在本地快速启动OpenClaw并完成首次模型对接，让AI代理能真正执行代码任务，而不是卡在空白界面等待配置。
确认基础环境是否就绪
先验证Docker服务正在运行：执行 docker ps，如果报错“Cannot connect to the Docker daemon”，说明Docker守护进程未启动，需先运行 sudo systemctl start docker。
检查当前用户是否属于docker组：运行 groups，输出中必须包含 【docker】，否则后续容器无法挂载宿主机Docker套接字，AI将无法执行任何命令行操作。
这一步不可跳过——没加进docker组的用户即使镜像拉下来也跑不起来沙箱环境。
拉取并启动OpenClaw容器
执行单行命令启动服务：
docker run -it --rm --pull=always -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.39 -e LOG_ALL_EVENTS=true -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v ~/.openhands-state:/.openhands-state -p 3000:3000 --add-host host.docker.internal:host-gateway --name openclaw-app docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.39
注意：该命令使用的是OpenHands官方镜像仓库，但项目已正式更名为OpenClaw，所有镜像标签和功能逻辑完全兼容。官方尚未同步更新镜像命名，因此仍需使用 【openhands】 作为镜像名。
命令执行后，终端会持续输出日志，看到 INFO: Application startup complete 即表示服务已就绪。
首次访问与LLM配置
打开浏览器，访问 http://localhost:3000。
页面自动弹出配置窗口，此时必须选择一个LLM提供商并填写API Key——【不填无法进入主界面】。
推荐首选 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 模型，它在代码理解与工具调用上表现稳定；若在国内网络受限，可切换为 Ollama 本地模型（需提前在宿主机安装Ollama并运行 ollama run llama3.1），然后在Provider下拉菜单中选择“Ollama”，Model填 llama3.1，Base URL填 http://host.docker.internal:11434。
点击 Save 后，页面自动跳转至对话主界面，左侧显示任务栏，右侧为聊天窗口。
验证AI是否真正可用
在聊天框输入：“创建一个Python脚本，打印‘Hello, OpenClaw!’，保存为 hello.py”。
观察左侧任务面板是否出现执行步骤：创建文件 → 写入内容 → 保存 → 运行验证。
几秒后，右侧应返回执行结果，且容器内生成了 hello.py 文件——这表示沙箱环境、模型推理、命令执行三者全部打通。
