OpenClaw（昵称小龙虾）是一款 MIT 开源协议的本地优先 AI 智能体执行网关，支持多平台接入、本地部署，能实现自然语言驱动的设备自动化操作，区别于纯对话 AI，可直接操控系统执行实际任务，数据全程本地存储更安全。本文带来 2026 最新版 OpenClaw 安装教程，适配 Windows/macOS/Linux 全系统，新手也能一键搞定。
表格
| 配置项 | 最低要求 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| 操作系统 | Windows10+/macOS12+/Ubuntu20.04+ | Windows11/macOS14+/Ubuntu22.04+ |
| 运行环境 | Node.js 22+ | Node.js 22.x LTS 稳定版 |
| 内存 | 2GB | 4GB 及以上 |
| 磁盘 | 500MB 空闲 | 1GB 及以上 |
| 网络 | 联网（调用 AI API）/ 离线（本地模型） | 稳定宽带 / WiFi |
提前确认安装Node.js 22+，可通过node
微软最近发布的 Copilot Cowork 在技术圈炸开了锅。它变了。它不再是那个只会补全代码的插件，而是变成了你的 “Coworker”（同事）。基于 Anthropic 的 Claude 构建，它现在能像真人一样处理复杂任务。 作为开发者，我们不仅要会用，更要懂得背后的原理。今天我们就来拆解一下 Copilot Cowork 的核心逻辑，并教你如何利用 Kotlin 和 147API 构建一个属于自己的简易 AI Agent。 从 Chatbot 到 Agent 传统的 Copilot 就像一个实习生，你给它一个指令，它执行一个动作。而 Copilot Cowork 更像是一个成熟的合作伙伴。它具备了 感知（Perception）、规划（Planning） 和 执行（Execution）
llama.cpp兼容openapi接口，自然可以作为openclaw的后端。 添加自定义provider同前：为openclaw增加自定义provider 反复修改，总是不能得到正确的model状态。 {"meta":{"lastTouchedVersion":"2026.2.3-1", "lastTouchedAt":"2026-02-05T12:16:30.399Z"}, "wizard":{"lastRunAt":"2026-01-30T12:20:58.674Z", "lastRunVersion":"2026.1.29", "lastRunCommand"
内容产量5倍、广告收入翻4倍：播客转多平台内容矩阵全自动化实战（OpenAI Whisper + Claude） 本文拆解内容创业者社区真实案例：用AI自动化将单期播客拆解为跨平台内容矩阵，内容产量提升5倍，广告月收入从¥8,000暴涨至¥35,000。从音频转写、内容提炼到多平台草稿生成，手把手教你打造高效内容分发流水线。 一、案例背景：内容创作者的效率革命 1.1 核心数据与业务本质 一位科技类播客主通过AI自动化内容矩阵系统，实现了内容生产与商业收入的双重飞跃： 核心指标优化前优化后提升幅度单期内容产量1期播客1套完整内容矩阵（6类内容）+500%周更新频率1次/周5次/周+400%月广告收入¥8,000¥35,000+337.5%内容生产耗时8小时/期1小时/期-87.5%平台覆盖仅播客播客+公众号+小红书+微博+LinkedIn+短视频+500%
部署SD WebUI前，先安装CUDA+cuDNN+Pytorch 电脑配置： 系统：windows 11 显卡：NVIDIA GeForce RTX 5060 Laptop GPU 内存：24G 下载版本： CUDA：13.0 cuDNN：9.13.1 Pytorch：12.9 第一步：安装CUDA 步骤一：查看CUDA version win+R输入cmd，在命令提示符窗口中输入nvidia-smi，查看CUDA Version 我的CUDA version 为13.0，所以我下载的版本为13.0的（也可以向下安装低版本的，我建议下载最新的版本）。 CUDA下载网址：https://developer.