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Windows 本地部署 OpenClaw + LM Studio 完整踩坑记录

一、安装 OpenClaw：从报错开始

1.1 初次安装报错

1.2 解决方案

二、初始化配置：openclaw onboard

2.1 安全风险提示

2.2 配置 LM Studio 接入

Provider 选择

API Key

Preferred Context Length（上下文长度）

三、模型选择：Browse all models 卡死

3.1 获取精确的模型 ID

3.2 用非交互式命令跳过卡死界面

四、启动 Gateway 与验证

4.1 重启 Gateway

4.2 验证模型列表

4.3 进入交互模式

五、LM Studio 端的关键设置

5.1 模型加载参数

5.2 启动 Local Server

六、踩坑总结

七、性能与使用建议

7.1 模型量化选择

7.2 安全建议

八、最终效果

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Windows 本地部署 OpenClaw + LM Studio 完整踩坑记录

环境：Windows 10 / RTX 3060 12GB / 32GB 内存 / Node.js v24.15.0
目标：在 Windows 本地安装 OpenClaw，并接入 LM Studio 运行本地大模型（Qwen3.5-9B）

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一、安装 OpenClaw：从报错开始

1.1 初次安装报错

运行 OpenClaw 安装脚本时，在 npm install -g openclaw@latest 步骤报错：

npm error A complete log of this run can be found in:
C:\Users\Administrator\AppData\Local\npm-cache\_logs\2026-05-02T04_20_18_984Z-debug-0.log

排查思路：

• 查看 npm 日志，发现 HTTP 请求都是 200，网络正常

• 检测到已有旧版本安装（Existing OpenClaw installation detected）

• 日志最后只有 verbose exit 1，没有明确错误原因

1.2 解决方案

执行以下命令清理后重装：

powershell

复制

npm uninstall -g openclaw clawdbot moltbot
npm cache clean --force
npm install -g openclaw@latest --force

其他可能原因（如果清理后仍失败）：

• PowerShell 执行策略限制：Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

• 缺少 Git 或 Windows 构建工具

• 权限问题：以管理员身份运行 PowerShell

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二、初始化配置：openclaw onboard

安装成功后，运行初始化向导：

powershell

openclaw onboard

2.1 安全风险提示

plain

I understand this is personal-by-default and shared/multi-user use requires lock-down. Continue?
|    Yes / > No

选择 Yes。这是确认"个人使用"场景，OpenClaw 默认设计就是单人本地使用。选 No 会中断退出。

2.2 配置 LM Studio 接入

Provider 选择

选择 lmstudio 作为模型提供商。

API Key

LM Studio 默认不启用认证，直接留空即可。如果启用了认证，在 LM Studio 的 Local Server 设置里查看 API Key。

Preferred Context Length（上下文长度）

这是关键配置项。我填了 40960（40K）。

硬件分析：

• 显卡：RTX 3060 12GB

• 模型：Qwen3.5-9B Q8_0（约 9.5GB）

• 内存：32GB

12GB 显存放 9.5GB 模型 + 40K 上下文 KV Cache（约 2-3GB）会超出显存，LM Studio 会自动 offload 到内存。虽然速度会下降，但 32GB 内存足够支撑。

建议：

• 保守选 16384（16K）

• 想尝试长文本选 32768（32K）

• 我头铁选了 40960，后续验证能用但长对话会慢一点

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三、模型选择：Browse all models 卡死

配置到选择默认模型时：

plain

Default model
|  > Keep current (lmstudio/gemma-4-26b-a4b-it-ud@q4_k_m)
|    Enter model manually
|    Browse all models

不要选 Keep current，那个 gemma-4-26b 不是我加载的模型。

选 Browse all models 后界面卡死，这是交互式 TUI 的已知问题。

3.1 获取精确的模型 ID

先通过 LM Studio API 确认已加载的模型：

powershell

Invoke-RestMethod -Uri "http://localhost:1234/api/v1/models"

返回 JSON 中，loaded_instances 有数据的才是当前加载的模型。我的是：

JSON

复制

"key": "qwen3.5-9b@q8_0",
"loaded_instances": [
  {
    "id": "qwen3.5-9b@q8_0",
    "config": {
      "context_length": 40960
    }
  }
]

3.2 用非交互式命令跳过卡死界面

powershell

openclaw onboard `
  --non-interactive `
  --accept-risk `
  --auth-choice lmstudio `
  --custom-base-url http://localhost:1234/v1 `
  --custom-model-id qwen3.5-9b@q8_0 `
  --preferred-context-length 40960

或者直接手动写配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json：

JSON

{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "lmstudio": {
        "baseUrl": "http://localhost:1234/v1",
        "apiKey": "lm-studio",
        "models": [
          {
            "id": "qwen3.5-9b@q8_0",
            "name": "Qwen3.5 9B Q8_0",
            "contextWindow": 40960,
            "maxTokens": 4096
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "lmstudio/qwen3.5-9b@q8_0"
      }
    }
  }
}

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四、启动 Gateway 与验证

4.1 重启 Gateway

powershel

openclaw gateway restart

启动时提示：

plain

Config auto-restored from backup: C:\Users\Administrator\.openclaw\openclaw.json
Gateway service missing.

这是正常的配置自动恢复机制，随后进入 TUI 界面。

4.2 验证模型列表

powershell

openclaw models list

输出：

Model                                      Input      Ctx         Local Auth  Tags
lmstudio/qwen3.5-9b@q5_k_s                 text       16k         yes   yes   default,configured,alias:Local LLM

注意：这里显示的是 q5_k_s 和 16k，而不是我配置的 q8_0 和 40k。这是因为 OpenClaw 可能缓存了旧配置或做了安全降级。不影响使用，如果想强制指定 Q8_0：

powershell

复制

openclaw models set lmstudio/qwen3.5-9b@q8_0

4.3 进入交互模式

Gateway 启动后自动进入 TUI：

openclaw tui - local embedded - agent main - session main
local ready | idle

直接输入内容按 Enter 即可开始对话。也可以按 Ctrl+C 退出 TUI，改用 Web 界面：

openclaw web

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五、LM Studio 端的关键设置

5.1 模型加载参数

在 LM Studio 中加载 Qwen3.5-9B 时，Advanced Settings 务必设置：

• Context Window：≥ 32768（OpenClaw 建议最低 32K）

• GPU Offload：MAX（最大化显存卸载）

5.2 启动 Local Server

• 点击左侧 Local Server（插头图标）

• 点击 Start Server

• 默认地址：http://localhost:1234

• 浏览器访问 http://localhost:1234/api/v1/models 验证是否正常运行

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六、踩坑总结

问题	原因	解决
npm 安装报错	旧版本冲突或缓存损坏	npm uninstall -g openclaw + npm cache clean --force + 重装
安全提示选 No	误操作	选 Yes，这是个人使用确认
Browse all models 卡死	TUI 交互式界面 bug	用 --non-interactive 参数或手动写配置文件
模型 ID 不对	OpenClaw 缓存或自动匹配	通过 API 确认 key，手动指定
上下文被限制为 16K	OpenClaw 默认安全限制	手动修改配置文件中的 contextWindow

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七、性能与使用建议

7.1 模型量化选择

以 RTX 3060 12GB 为例：

量化	显存占用	速度	推荐场景
Q4_K_M	~6GB	快	日常对话，可跑 32K-64K 上下文
Q5_K_S	~6.5GB	较快	平衡选择
Q8_0	~9.5GB	中等	质量优先，但长文本会 offload 到内存

建议：如果主要用 OpenClaw 处理长代码或长文档，换 Q4_K_M 或 Q5_K_S，可以轻松跑满 32K-64K 上下文而不卡顿。

7.2 安全建议

本地模型虽然数据不出网，但小模型（9B）更容易受提示注入影响：

• 将本地模型作为子代理，处理摘要、重构等受限任务

• 主代理仍可用云端大模型处理复杂工具链任务

• 如需限制权限，在配置中禁用危险工具（如 group:web、browser）

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八、最终效果

🦞 OpenClaw  2026.4.29 — Your terminal just grew claws

openclaw tui - local embedded - agent main - session main
local ready | idle
agent main | session main | unknown | tokens ?

OpenClaw 成功通过 LM Studio 调用本地 Qwen3.5-9B，所有数据留在本地，无需联网即可使用 AI 辅助编程。

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参考：

• OpenClaw 官方文档：https://docs.openclaw.ai

• LM Studio 本地服务器文档：https://lmstudio.ai/docs/local-server