【2026最新】OpenClaw AI 助理完整安裝教學:免費開源、本地部署,讓電腦自動幫你工作!

2026年了,還在手動處理繁瑣的電腦文書工作嗎?OpenClaw 是一款強大的開源 AI 助理,能透過自然語言直接操控你的電腦,自動化處理任務。本文提供最完整的 OpenClaw 安裝教學,涵蓋 Python 環境設定、本地模型串接(如 Llama 4)及 API 配置,讓你輕鬆擁有注重隱私的私人數位管家,工作效率提升十倍!

【2026最新】OpenClaw AI 助理完整安裝教學:免費開源、本地部署,讓電腦自動幫你工作!

什麼是 OpenClaw AI 助理?

在 2026 年的今天,AI 代理(AI Agents)已經不再是新鮮事,但 OpenClaw 以其強大的開源特性和高度的本地化整合能力,成為了開發者與生產力愛好者的首選。不同於單純的聊天機器人,OpenClaw 就像是電腦裡的「數位幽靈」,能夠根據你的指令,實際操作瀏覽器、管理檔案、撰寫程式碼甚至發送郵件。

本篇教學將手把手帶你完成 OpenClaw 的安裝與設定,無論你是想串接最新的 GPT-5 API,還是想在本地跑 Llama 4 模型以確保隱私,這篇指南都能滿足你。

安裝前準備工作

在開始之前,請確保你的電腦符合以下基本要求:

  • 作業系統: Windows 11, macOS (Sequoia 或更新版本), 或 Linux (Ubuntu 24.04 LTS)。
  • 環境: 已安裝 Python 3.12 或 3.13 版本。
  • 終端機: Windows 用戶建議使用 PowerShell 或 Windows Terminal。
  • (選用) 本地模型工具: 若要在本地運行 AI,請預先安裝 Ollama 或 LM Studio。

步驟一:建立 Python 虛擬環境

為了避免與電腦中其他的 Python 專案衝突,強烈建議為 OpenClaw 建立一個獨立的虛擬環境。

  1. 打開你的終端機 (Terminal/Command Prompt)。
  2. 輸入以下指令建立名為 openclaw-env 的環境:
    python -m venv openclaw-env
  3. 啟動虛擬環境:
    • Windows: openclaw-env\Scripts\activate
    • Mac/Linux: source openclaw-env/bin/activate

步驟二:下載與安裝 OpenClaw

進入虛擬環境後(你會看到命令列前方出現環境名稱),接著透過 pip 安裝 OpenClaw 的核心套件。

pip install openclaw-core --upgrade

注意:如果你需要進階的 GUI 介面功能,建議同時安裝桌面擴充包:

pip install openclaw-desktop

步驟三:配置模型 (API vs 本地端)

OpenClaw 的強大之處在於它的靈活性。你需要告訴它該使用哪個「大腦」。

選項 A:使用雲端 API (推薦新手)

如果你追求最強的推論能力,可以使用 OpenAI 或 Anthropic 的 API。

  1. 在終端機輸入設定指令:
    openclaw config --provider openai
  2. 系統會提示你輸入 API Key (例如 sk-...)。
  3. 設定完成後,OpenClaw 預設會使用 GPT-4o 或 GPT-5-Turbo 模型。

選項 B:完全本地端運行 (注重隱私)

如果你的電腦配備了不錯的 GPU (如 RTX 50 系列或 Mac M4 晶片),跑本地模型是 2026 年的主流選擇。

  1. 確保 Ollama 正在背景執行,並已下載模型 (例如 llama4)。
  2. 設定 OpenClaw 指向本地端:
    openclaw config --local --model llama4:latest
  3. 這樣所有的資料都不會離開你的電腦,適合處理機密文件。

步驟四:啟動與實測

一切就緒後,只需輸入以下指令即可喚醒你的 AI 助理:

openclaw start

你可以嘗試下達以下指令來測試它的能力:

  • 「幫我整理『下載』資料夾,把所有 PDF 檔移動到『文件/發票』資料夾中。」
  • 「打開瀏覽器,搜尋台北明天的天氣,並幫我寫成一個簡單的備忘錄存到桌面上。」
  • 「幫我把這張圖片轉檔成 PNG 格式並縮小 50%。」

常見問題與故障排除

Q: 安裝時出現 pip 權限錯誤?
A: 請確保你已經啟動了虛擬環境,或者在指令前加上 sudo (Mac/Linux) 或以管理員身分執行 (Windows)。

Q: 本地模型回應速度很慢?
A: 本地 AI 對硬體要求較高。若速度過慢,建議切換回雲端 API 模式,或是改用參數較小的模型 (例如 3B 或 7B 版本)。

結語

OpenClaw 不僅僅是一個工具,它是邁向「自動化工作流」的第一步。透過今天的教學,你應該已經成功在電腦上部署了這位 AI 助理。隨著 2026 年開源社群的蓬勃發展,OpenClaw 的功能還在持續進化中,趕快去探索更多指令,釋放你的生產力吧!