OpenClaw本地部署教程：免费接入Opus 4.5，打造自主执行AI助理

什么是 OpenClaw

OpenClaw（曾用名 clowdbot、moltbot）是近期在开源社区快速走红的个人 AI 助理项目。它不同于一般的聊天机器人，核心亮点在于自主思考与执行能力——不仅能回答问题，还能主动联网、读取网页、调用工具，甚至在遇到障碍时自行寻找解决方案。

OpenClaw 所属的「AI Agent（智能体）」范畴，是近年来人工智能领域最重要的演进方向之一。传统聊天机器人本质上是「问答系统」——用户输入，模型输出，交互在单轮或有限多轮内结束。而 AI Agent 则引入了「感知-规划-执行」的闭环循环：它能感知环境状态（如网页内容、工具返回结果），制定多步计划，调用外部工具执行操作，并根据执行结果动态调整策略。这种架构在学术上被称为 ReAct（Reasoning + Acting）框架，由普林斯顿大学研究者于 2022 年提出，目前已成为主流 Agent 系统的设计基础。

本文基于一位 B 站 UP 主的 Windows 本地部署演示，完整梳理从大模型配置、聊天工具连接到实际能力测试的全流程，帮你快速上手这个「通天能力」的 AI 助手。

第一步：配置大模型（推荐在终端操作）

完成主程序安装后，首先要给助手「装上大脑」——接入大语言模型。

官方文档虽然支持在网页端配置，但实际操作中网页端选项并不完善，直接在终端输入配置命令反而更顺畅。进入终端后系统会列出所有可配置项，选择 models 即可看到几乎所有主流大模型。

为什么不选官方推荐的 Claude Opus 4.5

官方首推 Claude Opus 4.5，效果最佳，但对国内用户存在两道门槛：

• 费用较高：作为付费模型，可用额度有限且价格不低；
• 网络要求严苛：国内访问对网络环境要求较高。

Claude Opus 4.5 是 Anthropic 公司旗下最强旗舰模型，Anthropic 由前 OpenAI 核心成员创立，专注于 AI 安全研究。Claude 系列以长上下文处理（支持 20 万 token）、指令遵循精度高和安全对齐表现优异著称，在复杂推理、代码生成和多步任务规划等场景下表现突出，是当前与 GPT-4o、Gemini Ultra 并列的顶级商用模型之一。其定价通常按 token 计费，对于需要频繁调用工具、产生大量中间推理 token 的 Agent 应用而言，成本会显著高于普通对话场景——这也是「费用较高」的根本原因。

用 Google Anti-Gravity 授权免费使用顶级模型

UP 主给出了一个巧妙的替代方案：配置 Google Anti-Gravity 授权，两大优势一目了然：

1. 所有 Google 账户均可免费使用；
2. 通过该渠道可间接调用 Opus 4.5 模型，相当于零成本体验顶级 AI 能力。

更进一步，若你持有多个 Google 账号，可以全部挂载并轮流使用，额度问题迎刃而解。

授权与验证步骤

配置路径：终端 → 选择 Google → 选择 Anti-Gravity 授权。系统会生成一串授权链接，完整复制到浏览器，登录 Google 账号并确认授权。

重要提示：授权完成后浏览器可能提示「无法访问此网站」，这是正常现象，无需担心。「Google Anti-Gravity」的本质是通过 OAuth 2.0 授权流程换取访问 Google AI API 的临时令牌。OAuth 2.0 是目前互联网最主流的第三方授权协议，用户无需向第三方应用暴露账号密码，只需在 Google 官方页面点击「授权」即可完成身份验证。授权后浏览器显示「无法访问此网站」，是因为回调地址被设置为本地端口（如 localhost），此时需手动将含有授权码的完整 URL 复制回终端，由本地程序完成令牌交换——这是标准的「Authorization Code Flow」流程，安全性完全有保障。将地址栏中的链接复制回终端，右键粘贴后回车提交，稍等片刻即可看到「授权成功」的提示。

系统会自动将默认模型设为 Opus 4.5，直接回车确认即可。配置完成后，在网页 chat 页面随便提问（例如「你是谁」）即可验证模型是否正常运行。

通过专用查看命令，可以清晰查看当前默认模型、备用模型、用量统计、额度重置时间及已挂载的 Google 账号列表，管理起来非常直观。

第二步：连接聊天工具，手机随时远程指挥

大模型配置完成后，下一步是接入聊天工具，让你随时通过手机发出指令，不必守在电脑前。

进入配置界面，选择 Channels → 配置连接，可看到 Telegram、WhatsApp、Discord 等主流平台均已支持。演示选用了 Telegram。

Telegram 配对全流程

Telegram 提供了一套完善的 Bot API 生态，开发者可通过官方「BotFather」机器人创建和管理自定义 Bot。BotFather 本质上是 Telegram 官方运营的一个元机器人，它负责签发 Bot Token——一串唯一的身份凭证字符串。第三方应用持有该 Token 后，即可通过 Telegram Bot API 的长轮询（Long Polling）或 Webhook 两种方式接收用户消息并实时回复。OpenClaw 选择 Telegram 作为默认演示渠道，主要原因在于其 Bot API 接入流程标准化程度高，且支持跨平台使用（手机、PC、Web），非常适合作为远程指挥 AI Agent 的控制界面。

具体配对步骤如下：

1. 打开 Telegram，搜索并进入 BotFather 对话窗口；
2. 输入创建命令，为新机器人取一个名字——注意名字需要全网唯一，建议取得有一定辨识度；

3. BotFather 返回 Token 后，将其复制粘贴回终端，连接完成；
4. 打开新创建的机器人对话，随意发送一条消息，它会返回一个配对码；
5. 将配对码配合对应命令粘贴回终端并回车，出现成功提示即配对完成。

自此，你便可以直接通过 Telegram 与 AI 助手实时交流。

第三步：实测自主 Agent 能力

完整配置后，UP 主进行了一系列能力验证，结果相当亮眼。

联网搜索与网页读取

询问「北京的天气怎么样」，助手正常返回结果，联网能力验证通过；让它读取指定网页内容，同样顺利给出答案。

遇到障碍时的自主应对

真正展现「智能」的是它在受阻时的处理方式。OpenClaw 展现出的自主执行行为，背后依赖的是工具调用（Tool Use / Function Calling）与多步推理的组合架构。主流大模型（Claude、GPT-4 系列、Gemini）均已原生支持 Function Calling 接口：开发者预先定义工具的名称、参数格式和用途描述，模型在推理过程中可主动决定「调用哪个工具、传入什么参数」，执行结果再作为新上下文输入，驱动下一轮推理——使 Agent 能够像人类操作电脑一样循序渐进地完成复杂任务。

抓取推特推文：由于推特需要登录才能查看，助手坦承无法直接完成，但主动提出解决方案——建议用户登录推特或提供 cookie。在网页端可以看到完整的思考链路：先尝试 web search 工具，失败后（因未配置 API）转而给出替代方案。这说明它在进行真实的自主推理与执行，而非简单地预设脚本应答。

读取 YouTube 视频：这个任务更加曲折。助手先提示需要安装插件，用户让它自己处理，它真的独立完成了插件安装；随后遭遇 IP 被识别为机器人的问题，用户稍作提示后，它竟自行想出了绕过检测的方法，最终成功读取视频内容。这一过程完整体现了「感知-规划-执行-反馈」的 Agent 闭环：每一次工具调用的结果都成为下一步推理的输入，系统持续迭代直至任务完成。

有趣的是，UP 主特意给了一个「批评 OpenClaw」的视频，读取成功后助手还不忘幽默自嘲。整个过程中，它表现出类似人的行为特征——甚至有点「喜欢偷懒」，需要用户适时催促才继续尝试。

总结：值得动手一试的开源 AI Agent

从本次演示可以看出，OpenClaw 的部署门槛并不高，难点主要集中在大模型接入方式上。借助 Google Anti-Gravity 授权免费使用（甚至可以用上 Opus 4.5）的思路，为国内用户提供了低成本、高性能的可行方案。

更值得关注的是其自主 Agent 能力：自动安装插件、自主绕过检测、遇阻后给出替代方案——这些行为表明 OpenClaw 已超越传统聊天机器人的范畴，向着「真正的执行型 AI 助理」演进。其底层所依托的 ReAct 框架与 Function Calling 技术，正是当前 AI 工程领域最活跃的研究与应用前沿。

当然也要保持理性：它的「自主性」仍依赖用户的适当引导，稳定性和能力边界还需更多场景验证。但对于想探索个人 AI 助理的用户来说，OpenClaw 无疑是一个值得上手体验的优质开源项目。

核心要点