实测|WSL2 从零部署 OpenClaw AI 助手:安装配置与实战运行教程

实测|WSL2 从零部署 OpenClaw AI 助手:安装配置与实战运行教程

【本文作者:Rickton】

本文是 2026 年最新可用的 WSL2 + OpenClaw 完整部署教程,面向零基础用户,从开启 WSL2、安装 Ubuntu、配置 Node.js 到一键启动 OpenClaw 控制台,一步一命令,复制粘贴即可运行。 解决 Windows 原生部署报错、环境不兼容、端口不通、Node 版本不对等常见问题,适合本地搭建 AI 助手、学习 Agent 开发。

第一部分:认识 WSL2—— Windows 中的 Linux 环境

WSL2 是什么?

WSL2 (Windows Subsystem for Linux 2) 是微软官方提供的一项功能,允许您在 Windows 系统内部直接运行一个原生、完整的 Linux 环境。

  • 无需安装双系统(需重启切换)。
  • 无需启动笨重的传统虚拟机(如 VirtualBox,VMware)。
  • 它像一个深度集成在 Windows 中的 Linux 子系统,兼顾了性能与便利性。

为何强烈推荐 WSL2 运行 OpenClaw?

  1. 完整的 Linux 兼容性:OpenClaw 所需的工具链(Node.js, pnpm 等)均源自 Linux 生态。WSL2 提供了几乎 100% 的兼容性,避免在 Windows 原生环境(PowerShell)下可能遇到的各种兼容性问题。
  2. 卓越的性能:相比早期的 WSL1,WSL2 使用真正的 Linux 内核,在文件 I/O 和系统调用性能上大幅提升,运行 Node.js 服务更稳定高效。
  3. 无缝的互通体验
  • 可以在 Windows 资源管理器中直接访问 WSL2 中的 Linux 文件。
  • 在 WSL2 终端里,也能直接操作 Windows 磁盘上的文件。
  • 网络端口互通,可以在 Windows 浏览器中直接访问运行在 WSL2 中的 OpenClaw 服务。

其他 Windows 部署方案对比

方案优点缺点建议
Docker Desktop环境隔离,便于部署迁移。资源占用相对更多,配置稍复杂。可选,适合熟悉 Docker 的用户。
PowerShell 原生无需额外环境。兼容性问题多,易出错,不推荐。不推荐
WSL2官方推荐。兼容性最好,性能佳,与 Windows 无缝集成。需要启用 Windows 功能并安装一个小型虚拟机。首选方案

第二部分:详细安装与配置指南

阶段一:安装并设置 WSL2 与 Ubuntu

1. 检查您的系统是否满足要求
  • 操作系统Windows 10 版本 2004(内部版本 19041)或更高,或者 Windows 11
    • 如何查看? Win + R 输入 winver,查看“版本”信息。
  • 硬件虚拟化:已启用。通常在 BIOS/UEFI 中开启,现代电脑默认开启。可尝试通过任务管理器 -> “性能”选项卡 -> “CPU” -> 查看“虚拟化”是否显示“已启用”。
  • 管理员权限:安装过程需要。
2. 一键安装 WSL2 与 Ubuntu(最简单的方法)

步骤

  1. 以管理员身份打开 PowerShell
  • 点击 Windows “开始”按钮。
  • 搜索 “PowerShell”。
  • 在“Windows PowerShell”应用上右键单击,选择“以管理员身份运行(A)”。
  1. 执行一键安装命令wsl --install
  1. 这个命令会:
    • 自动启用“适用于 Linux 的 Windows 子系统”和“虚拟机平台”功能。
    • 下载并安装最新的 WSL2 Linux 内核。
    • 将 WSL2 设置为默认版本。
    • 下载并安装默认的 Linux 发行版——Ubuntu
  2. 重启计算机
  3. 初始化 Ubuntu
  • 重启后,系统可能会自动弹出一个黑色的 Ubuntu 终端窗口。
  • 如果没有,请点击“开始”菜单,找到并启动新安装的“Ubuntu”应用。
  • 首次启动需要几分钟来解包文件。
  • 完成后,系统会提示您创建一个新的 UNIX 用户名和密码

          用户名:推荐使用小写英文,不能包含空格。

          密码:输入时屏幕上不会显示任何字符,这是正常的安全措施,输入完毕后按回车确认即可。

恭喜!至此,电脑上已经拥有了一个完整的 Linux 系统。接下来的所有操作,都将在这个 Ubuntu 终端中进行。
3. 如果“一键安装”失败或想手动控制

请严格遵循微软官方教程:

主安装指南(推荐,含一键安装):https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install

手动安装步骤(适用于旧版或特殊场景):https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/wsl/install-manual

应用商店搜索【wsl】选择Ubuntu:https://apps.microsoft.com/search?query=wsl&hl=zh-CN&gl=SG

阶段二:在 WSL2 的 Ubuntu 中安装 Node.js

这是运行 OpenClaw 的核心前提。

OpenClaw 要求 Node.js 版本 >= 22。在 Linux 中,我们通常使用 nvm来管理 Node.js 版本。

  1. 打开您的 Ubuntu 终端
  2. 安装 nvm通过 curl 下载并运行 nvm 的安装脚本:curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.1/install.sh | bash
  3. 激活 nvm关闭当前终端并重新打开一个新的 Ubuntu 终端,或者运行以下命令使 nvm 立即生效:source ~/.bashrc
  4. 验证 nvm 是否安装成功nvm --version如果显示出版本号(例如 0.40.1),则说明安装成功。
  5. 使用 nvm 安装 Node.js 22(LTS 版本)nvm install22这个命令会自动下载并安装 Node.js v22 的最新版本,并配置好 npm。
  6. 将刚安装的 Node.js 22 设置为默认版本nvm alias default 22
  7. 验证 Node.js 和 npm 是否安装正确node -v # 应输出 v22.x.x npm -v # 应输出对应的 npm 版本号
提示:如果您看到 command not found 错误,请确保已执行 source ~/.bashrc 或完全重启了 Ubuntu 终端。

阶段三:安装 OpenClaw

现在,您的 WSL2 Ubuntu 环境中已经具备了运行 OpenClaw 的条件。以下是几种安装方式:

方式 1:官方一键脚本安装

自动化程度最高,包含交互式配置向导

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

执行后,脚本会自动检测环境并引导您完成后续配置。

方式 2:通过 npm 手动安装
  1. 全局安装 OpenClawnpm install -g openclaw@latest
  2. 安装完成后,运行配置向导openclaw onboard --install-daemon
方式 3:通过 Docker 安装

此方法在 WSL2 中安装 Docker 后使用,能获得最佳的环境隔离性。

  1. 在 WSL2 Ubuntu 中安装 Docker参考官方 Docker 安装指南
  2. 使用 docker-compose 启动 OpenClaw。

对于大多数用户,推荐使用 方式 1 或 方式 2

阶段四:初始配置与启动服务

无论通过哪种方式安装,最终都会进入 OpenClaw 配置向导

这个向导会像一位助手一样,引导完成最关键的四步:

  1. 风险提示:阅读后输入 Yes 继续。
  2. 配置 AI 模型
  • 选择您想使用的 AI 模型提供商(例如OpenAI GPTDeepSeek 等)。
  • 输入对应平台的 有效 API 密钥(这里使用了百度千帆,API密钥需要提前在相应官网申请)。
  1. 选择通信渠道(可选):
  • 首次配置可以先输入 Skip 跳过。
  • 后续可以在 OpenClaw 的 Web 控制台中通过插件,接入飞书等。
  1. 选择初始技能(可选):

同样可以输入 Skip 跳过,后续在控制台中按需安装。

完成配置后,向导会自动启动 OpenClaw 的核心服务(网关 Gateway)。

当您在终端看到类似以下信息时,说明服务启动成功

OpenClaw daemon started successfully! Gateway URL: http://127.0.0.1:18789 这里启动过了,就用openclaw gateway status命令展示一下启动成功信息。

访问您的 OpenClaw 控制台

  1. 直接在 Ubuntu 终端中输入openclaw dashboard
  2. 或者,在 Windows 系统的浏览器(如 Chrome, Edge)地址栏中,手动输入http://127.0.0.1:18789
看到 OpenClaw 的 Web 管理界面,就标志着已成功在 WSL2 上部署了自己的 AI 助手服务!

# 启动 OpenClaw 网关服务 openclaw gateway start

# 停止 OpenClaw 网关服务 openclaw gateway stop

# OpenClaw 状态检查 openclaw gateway status

安装完成检查清单

  • WSL2 已安装,并成功启动 Ubuntu。
  • 在 Ubuntu 中,通过 node -v 确认版本 ≥ 22。
  • 已通过 npm 或一键脚本成功安装 OpenClaw。
  • 已通过配置向导绑定 AI 模型的 API 密钥。
  • 能在浏览器中通过 http://127.0.0.1:18789 访问 OpenClaw 控制台。

检查服务状态及访问Web控制台

检查服务状态:openclaw status

本地网页控制台:openclaw dashboard

结语:

通过以上步骤,我们已经在 WSL2 环境下成功完成 OpenClaw AI 助手的部署、配置与运行。整个过程简单清晰,适合本地开发、调试与学习使用。

希望本文能为大家在 Windows 环境下体验与部署 AI 助手提供一份实用参考。如有问题,欢迎在评论区交流讨论。

Read more

智元 D1 强化学习sim-to-real系列 | Robot Lab 基于 Isaac Lab 的机器人强化学习使用(四)

智元 D1 强化学习sim-to-real系列 | Robot Lab 基于 Isaac Lab 的机器人强化学习使用(四)

1. 项目简介 Robot Lab 是一个基于 NVIDIA Isaac Lab 构建的机器人强化学习扩展库,专注于为各类机器人提供标准化的强化学习训练环境。该项目允许开发者在独立的环境中进行开发,而无需修改核心 Isaac Lab 仓库。对应ISaac lab 使用需要你参考并学习。然后可以参考Isaac Sim|操作界面指南,ISAAC SIM安装与软件实践学习(二)—用户界面与工作流程,Nvidia Isaac Sim图形界面 入门教程 2024(3)学习操作。最全的资料还是我们之前讲到的isaacsim官方教程以及isaaclab翻译版本 NVIDIA的机器人平台主要由两大核心组件构成,它们之间是层级关系:基础仿真平台Isaac Sim,以及构建于其上的机器人学习应用框架Isaac Lab。要精通 Isaac Sim,必须理解其分层架构中的五个核心概念。Isaac Sim 是什么? 它是一个通用的机器人模拟器,提供了高保真的物理引擎(PhysX)和照片级的渲染技术(

Submodular function次模函数 概念——AI学习

Submodular function次模函数 概念——AI学习

论文名称:Submodularity In Machine Learning and Artificial Intelligence 一、综述论文 这篇文章是一篇 综述论文(survey)。 核心目标是: 介绍 Submodular functions(次模函数) 以及它们在 机器学习与人工智能中的应用。 作者想说明一个非常重要的观点: 很多机器学习问题其实是“离散优化问题”。 例如: * Feature Selection:属于数据预处理问题,旨在从原始特征中筛选出最相关、最有信息量的子集,以降低维度、提升模型性能与可解释性。 * Dataset Subset Selection:属于数据采样或核心集选择问题,旨在从大规模数据中选取一个具有代表性的子集,以降低计算和存储成本,同时保持模型性能。 * Active Learning:属于机器学习训练策略问题,通过让模型主动选择最有价值的数据进行标注,以最少的标注成本最大化模型性能。 * Clustering:属于无监督学习问题,旨在根据数据的内在相似性,将未标记的数据自动分组为不同的类别或簇。 * Data

开启AI绘画 “工作流时代” 的神奇应用----Comfy UI | 使用CNB平台搭建ComfyUI

开启AI绘画 “工作流时代” 的神奇应用----Comfy UI | 使用CNB平台搭建ComfyUI

文章目录 * 概要 * 操作流程 概要 ComfyUI 是一款基于节点流程的可视化 AI 生成工具,核心围绕 Stable Diffusion 等主流生成式 AI 算法构建,通过图形化节点拆解生成全流程,实现从文本 / 图像输入到图像 / 视频输出的 “精准可控创作”。 腾讯云 CNB(Cloud Native Build,官网:cnb.cool)是基于 Docker 生态的云原生开发协作平台,核心定位是通过容器化技术与资源池化能力,为开发者提供 “一键就绪” 的远程开发环境,尤其聚焦开源项目协作与 AI 工具落地,无需本地配置复杂硬件与环境即可开展开发、测试与创作。链接:cnb 操作流程 接下来展示使用腾讯云cnb搭建comfyui的流程: (1)到CNB网站 fork 项目 链接:cnb 可以直接使用已经搭建好的comfyui

基于fpga的双边滤波。

1、前言。         双边滤波是一种非线性滤波器,它既可以达到降噪平滑,同时又保持边缘的效果。和其他滤波的原理一样,双边滤波也是采用加权平均的方法,用周边像素亮度值的加权平均来代表某个像素的强度,所用的加权平均也是基于高斯分布的。         双边滤波的权重,不仅考虑了像素的空间距离(如高斯滤波),还考虑了像素范围的 辐射差异(如像素与中心像素的相似程度,也是高斯分布的),结合空间距离与相似度, 计算得到最终的权重(空间距离与相似度的高斯分布)。        数学原理:对于每一个像素p,输出值b(p)是其领域像素内的加权平均。 * I(p):原图像在像素p处的值; * Gd(||p-q||):空间距离权重(越远的像素权重越小); * Gr (∣I(p)−I(q)∣):像素值差异权重(像素差越大权重越小); * Ω:邻域窗口(如3×3、5×5); Wp :归一化系数(所有权重之和)。 2、高斯核和相似度权重。         由前一章的高斯滤波教程我们知道。