必须安装docker≥24.0.0、docker-compose-plugin≥v2.25.0、nvidia驱动≥535.104.05及nvidia-container-toolkit，且系统需为ubuntu 22.04 lts或debian 12，否则容器将因版本不兼容或gpu不可用而oom崩溃或启动失败。
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要在本地成功运行OpenClaw这个AI驱动的软件开发代理平台，必须提前装好基础支撑工具，否则启动容器时会直接报错退出，连界面都打不开。
确认系统与硬件基础
OpenClaw（注意：非 OpenHands）当前官方未发布稳定版，但社区测试分支明确要求运行环境为 Ubuntu 22.04 LTS 或 Debian 12。CentOS/RHEL 系统暂不支持，强行部署会导致 Docker 构建失败或沙箱权限异常。
最低硬件配置需【4核CPU + 8GB内存 + NVIDIA GPU（显存≥8GB）】，若仅调用远程API（如 OpenAI），可降为 2C4G；但本地加载 Llama 3-8B 或 Qwen2.5-Coder 模型时，【缺少GPU将导致容器启动后立即OOM崩溃】。
安装Docker及配套组件
第一步：执行 docker --version，输出版本号必须 ≥ 24.0.0。低于该版本会因 BuildKit 默认启用导致 runtime 镜像拉取失败。
第二步：运行 sudo systemctl is-active docker，返回 active 才算守护进程已就绪。若为 inactive，执行 sudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker。
第三步：安装 docker-compose v2.25.0+，命令为 sudo apt install docker-compose-plugin（Ubuntu/Debian）。不要用 pip 安装旧版 docker-compose，它无法解析 OpenClaw 的 compose.yaml 中的 profiles 字段。
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
准备构建依赖工具链
方法一：Ubuntu/Debian 系统执行以下命令一次性装齐
sudo apt update && sudo apt install -y git curl wget unzip build-essential libgl1 libglib2.0-0
方法二：若使用 NVIDIA GPU，必须额外安装 nvidia-container-toolkit
先运行 curl -sL https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -，再执行 distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) && curl -sL https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list，最后 sudo apt update && sudo apt install -y nvidia-docker2。安装完务必执行 sudo systemctl restart docker，否则容器无法识别 GPU 设备。
这一步漏掉会导致 docker run --gpus all 报错 “no devices found”，后续所有模型推理任务都会卡在初始化阶段。
验证Docker对GPU的支持
运行 docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.2.2-base-ubuntu22.04 nvidia-smi，屏幕应立刻输出显卡型号、驱动版本和 GPU 使用率。如果提示“command not found”或超时无响应，说明 nvidia-container-toolkit 未生效或驱动版本过低（需 ≥ 535.104.05）。
