OpenClaw本地部署完整步骤为：①确认Docker和Ollama已安装并配置docker组权限；②执行单行命令拉取并启动OpenClaw容器，挂载docker.sock和工作区；③访问localhost:3000配置Ollama及模型（如phi3:mini）；④输入自然语言指令验证网页操作与截图功能。
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OpenClaw本地部署完整步骤是什么？
你正在寻找一个能直接在自己电脑上运行、无需依赖云服务、开箱即用的AI驱动Web自动化工具——OpenClaw。它不是浏览器插件，也不是纯Python脚本，而是一个基于Docker容器、自带Web UI、支持自然语言控制网页操作的开源代理平台。本文只讲一条最稳路径：Ubuntu 22.04/24.04 + Docker单容器启动 + 本地LLM接入（如Ollama托管的Phi-3或Qwen2），不绕弯、不拼凑、不跳坑。
确认基础环境是否就绪
打开终端，依次执行三行命令：
docker --version → 确保输出类似 【Docker version 24.0.7, build afdd53b】；
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh → 安装Ollama（用于后续本地跑小模型）；
sudo usermod -aG docker $USER && newgrp docker → 这步必须做，否则后续容器无法挂载宿主机Docker Socket，【不执行会导致OpenClaw沙盒完全失能】。
拉取并启动OpenClaw主容器
执行以下单行命令（复制粘贴即可，含全部必要参数）：
docker run -it --rm --pull=always -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v $(pwd)/openhands-workspace:/opt/workspace_base -p 3000:3000 --add-host host.docker.internal:host-gateway --name openclaw-app ghcr.io/zhuyifei1999/openclaw:main
注意：该镜像由社区维护，非官方OpenHands分支，但已适配Claw核心协议；端口3000为唯一暴露端口，不可改；【/var/run/docker.sock挂载失败会直接导致网页点击、表单填写等动作全部静默失败】。
使用聊天补全、重试、结构化输出和明确的 User-Agent 标头运行 AIMLAPI LLM 与推理工作流，适用于 Codex 对 AIMLAPI 模型进行脚本化提示/推理调用的场景。
配置本地大模型接入
浏览器访问 http://localhost:3000，首次加载后出现配置弹窗：
第一步：Provider选 Ollama；
第二步：Model填 phi3:mini（或 qwen2:1.5b，二者均支持中文且显存占用低于2GB）；
第三步：Base URL保持默认 http://localhost:11434（因容器内通过host.docker.internal映射到宿主机Ollama）；
点击 Save 后页面自动刷新，此时左下角状态栏应显示 “✅ Connected to Ollama”。
验证网页操作能力
新建对话，输入指令：“打开百度首页，搜索‘OpenClaw GitHub’，截图结果页左上角logo区域”；
等待约15秒，界面右侧将弹出截图预览，下方日志显示 action: goto → action: fill → action: click → action: screenshot；
这说明沙盒浏览器已成功启动、DOM可读写、截图模块正常工作——【若卡在“waiting for page load”超30秒，大概率是DNS解析失败，需在宿主机/etc/resolv.conf中添加nameserver 8.8.8.8】。
