openclaw是本地运行的开源ai开发代理平台，需通过docker在linux/macos或wsl2上部署，拉取runtime与主服务镜像后，用指定参数启动容器并配置本地llm实现代码操作能力。
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OpenClaw 是一个开源的 AI 软件开发代理平台，目标是让 AI 具备真实开发者级别的操作能力——比如修改代码、执行 shell 命令、读取文件、提交 Git、甚至运行测试。它不是聊天框，而是能“动手干活”的智能体。要在本地电脑上使用 OpenClaw，必须通过 Docker 启动其容器化服务，并完成模型对接与 Web 界面初始化，整个过程不依赖云服务或远程 API，全部运行在本机。
确认系统与 Docker 环境
先检查你的操作系统是否支持：OpenClaw 官方明确要求 Linux（Ubuntu 22.04/24.04 推荐）或 macOS；Windows 用户必须使用 WSL2，且内核版本 ≥ 5.10。打开终端执行 docker --version，若返回 Docker version 24.x 或更高，说明基础环境已就绪。
若提示 Permission denied while trying to connect to the Docker daemon socket，说明当前用户未加入 docker 组。运行 sudo usermod -aG docker $USER 后必须完全退出当前终端并新开一个，否则权限不会生效。
再执行 docker ps，看到空列表或容器列表即表示 Docker 守护进程正常运行。
拉取并启动 OpenClaw 容器
OpenClaw 当前镜像托管在 docker.all-hands.dev，不是 GitHub 上的源码仓库直编。请严格按以下两步操作：
第一步：拉取 runtime 镜像（沙箱执行环境）
执行命令：docker pull docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.45-nikolaik
第二步：拉取主服务镜像
执行命令：docker pull docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.45
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第三步：启动容器（关键参数不可省略）
运行以下完整命令：
docker run -it --rm --pull=always \-e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.45-nikolaik \-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:0.45
注意：必须保留 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock，这是 OpenClaw 在容器内调用宿主机 Docker 的唯一通道，缺此参数将无法执行任何需要构建或运行代码的任务。
首次访问与模型配置
容器启动后，终端会输出类似 Starting server on http://0.0.0.0:3000 的日志。此时打开浏览器，访问 http://localhost:3000 即可进入 OpenClaw Web 界面。
页面首次加载时会弹出模型配置窗口。这里不推荐直接填 OpenAI 或 Anthropic 的在线 Key——国内网络不稳定，且容易触发限流。更稳妥的做法是选择 “Local LLM” 模式，在 Base URL 栏填入你本地已部署的兼容 OpenAI API 的服务地址（例如 Ollama 的 http://localhost:11434/v1 或 LMStudio 的 http://localhost:1234/v1）。
在 Model Name 中输入对应模型名（如 llama3:8b 或 qwen2:7b），API Key 留空即可。点击 Save 后页面自动刷新，左侧聊天区出现欢迎语，右侧显示 “Agent is ready”。
现在可以输入第一条指令，例如：“在当前 workspace 创建一个 Python 文件 hello.py，内容为 print('Hello from OpenClaw!')”，等待几秒，AI 将自动生成文件并在右侧展示 diff 预览。
