ClawDBot曾是一个广受关注的AI项目，它也是如今OpenClaw的早期名称和原型版本。随着项目的发展和功能的不断完善，ClawDBot逐步演变为现在的OpenClaw，并加入了更多功能与更完善的系统架构。不过，在很多技术社区和教程中，仍然可以看到“ClawDBot”的相关资料。因此，如果你想学习OpenClaw的部署方法，了解ClawDBot的搭建流程同样非常有参考价值。下面就为大家带来一份详细的ClawDBot搭建教程，从下载到配置一步步讲解。
一、ClawDBot部署准备
在开始搭建ClawDBot之前，需要先准备好基本的运行环境，否则系统可能无法正常运行。
1、电脑配置要求
一般来说，ClawDBot对硬件要求并不算特别高，但建议满足以下配置：
操作系统：Windows 10/Windows 11/Linux
CPU：4核及以上处理器
内存：8GB以上（推荐16GB）
存储空间：至少10GB
如果需要运行较大的AI模型，建议搭配支持CUDA的NVIDIA显卡，这样可以显著提升运行速度。
图源：ClawDBot
2、基础软件环境
部署ClawDBot通常需要安装以下工具：
Python 3.9及以上版本
Git代码管理工具
Node.js运行环境
安装完成后，可以在命令行输入以下命令检查环境：
python --version
git --version
node -v
如果能够正常显示版本信息，说明环境已经安装成功。
二、下载ClawDBot项目
准备好环境之后，就可以下载ClawDBot项目文件。
具体步骤如下：
1、打开命令提示符（Windows）或终端（Linux/Mac）。
2、输入以下命令下载项目源码：
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
由于ClawDBot已经演变为OpenClaw项目，因此现在通常通过OpenClaw仓库获取最新代码。
3、进入项目目录：
cd openclaw
4、安装依赖包：
pip install -r requirements.txt
等待依赖安装完成后，ClawDBot的基本运行环境就已经搭建完成。
三、ClawDBot配置方法
在运行程序之前，还需要进行简单配置。
1、配置环境文件
通常项目中会提供示例配置文件：
.env.example
复制并重命名为：
.env
然后根据提示填写相关配置，例如：
API接口地址
本地模型路径
服务端口
2、下载并配置模型
ClawDBot需要配合AI模型才能运行，可以根据电脑配置选择不同大小的模型：
轻量模型：适合普通电脑
高性能模型：需要较高硬件配置
下载完成后，将模型路径填写到配置文件中即可。
四、启动ClawDBot服务
完成以上步骤后，就可以启动ClawDBot服务。
在项目目录中运行：
python app.py
如果程序启动成功，终端会显示本地访问地址，例如：
http://localhost:3000
打开浏览器访问该地址，就可以进入ClawDBot的管理界面，并开始体验AI助手功能。
五、新手推荐：使用OpenClaw部署助手
对于没有编程经验的用户来说，手动安装环境、下载依赖和配置模型可能会比较复杂。如果希望更加简单快速地完成部署，可以借助OpenClaw部署助手工具可以自动完成整个部署流程，包括：自动检测系统环境、一键安装运行依赖、自动下载OpenClaw项目等等。步骤流程如下：
好评率97% 
下载次数：3073077 1、点击上方下载按钮安装打开“OpenClaw部署助手”选择“点击立即部署”，然后软件便会自动开始安装部署环境；
2、全部安装完成之后，点击“立即运行”；
3、在AI模型界面选择对应的模型输入“API Key”便可以开始使用了。（软件页面有详细的操作步骤指导）
4、点击“首页”选择“打开聊天”便可以开始你的本地部署工作了。
整个部署过程基本无需复杂操作，新手用户也可以在几分钟内完成本地部署。
六、部署后的使用建议
成功部署ClawDBot后，可以根据需求进行一些优化设置：
1、选择适合的模型
不同模型在运行速度和效果上有所区别，可以根据电脑配置进行调整。
2、开启GPU加速
如果电脑有NVIDIA显卡，可以启用CUDA加速，提高AI运行效率。
3、及时更新版本
随着OpenClaw不断更新，升级版本可以获得更稳定的体验和更多新功能。
以上就是完整的ClawDBot搭建教程。虽然ClawDBot如今已经发展为OpenClaw，但两者的部署逻辑基本一致。对于新手来说，借助“OpenClaw部署助手”工具则能大幅简化部署流程，更快搭建属于自己的AI助手环境。
