上周我们团队想搞一个能自动处理 GitHub Issue、写 PR、跑测试的 AI 员工，看到掘金热榜上好多人在聊 OpenClaw，就决定试试。结果部署过程折腾了大半天——官方文档写的是 Linux/macOS，Win10 的坑一个字没提。踩完坑我把整个流程整理了一遍，给同样在 Windows 上搞的兄弟省点时间。

OpenClaw 2.6.6 是一个开源的 AI Agent 框架，可以让大模型像"员工"一样自主完成编码、调试、部署等任务。在 Win10 上部署的核心步骤是：装 Node.js 20+、克隆仓库、配好 API Key 和 base_url、用 npm run setup 初始化，最后 openclaw start 启动。下面是完整过程。

先说结论

项目	说明
系统	Windows 10 22H2 及以上
Node.js	v20.12+（v22 也行，别用 v18）
内存	建议 8GB+，Agent 跑多任务时吃内存
模型	Claude Sonnet 4.6 / GPT-5.5 都能跑
部署耗时	顺利的话 15 分钟，踩坑可能 1-2 小时

环境准备

先确认 Node.js 版本。打开 PowerShell：

node -v
# 输出 v20.12.0 或更高就行
npm -v
# 10.x

如果你还在用 Node 18，npm run setup 阶段会报一个很隐蔽的错：

TypeError: structuredClone is not a function
 at ConfigLoader.loadConfig (src/config/loader.ts:47:22)

这个 structuredClone 是 Node 17+ 才有的全局方法，官方文档没提这茬。直接去 nodejs.org 下载 v20 LTS 的 msi 安装包覆盖装就行。

还需要 Git，确认一下：

git --version
# git version 2.44.0.windows.1

第一步：克隆仓库 + 安装依赖

git clone https://github.com/openclaw-ai/openclaw.git
cd openclaw
git checkout v2.6.6
npm install

npm install 这步在 Win10 上大概要 2-3 分钟，会装 400 多个包。如果你网络环境不太好，可以先设个 npm 镜像：

npm config set registry https://registry.npmmirror.com

装完之后跑初始化：

npm run setup

这一步会在项目根目录生成 .openclaw/config.yaml，后面要改它。

第二步：配置模型 API

这是最关键的一步。打开 .openclaw/config.yaml：

# .openclaw/config.yaml
llm:
 provider: openai-compatible
 model: claude-sonnet-4-6-20260415
 api_key: "sk-your-api-key-here"
 base_url: "https://api.ofox.ai/v1"
 max_tokens: 8192
 temperature: 0.3

agent:
 max_iterations: 25
 timeout_seconds: 300
 workspace: "./workspace"

tools:
 - shell
 - file_editor
 - git
 - browser

几个要注意的点：

provider 必须写 openai-compatible，不要写 anthropic。OpenClaw 2.6.6 的 Anthropic 原生协议支持还是 beta，我试了一下，Function Calling 会偶尔丢参数。走 OpenAI 兼容协议反而稳。

model 那行，如果你想用 GPT-5.5 就写 gpt-5.5，用 Claude Opus 4.7 就写 claude-opus-4-7-20260420。我日常跑 Issue 处理用 Sonnet 4.6 就够了，Opus 太贵，一个复杂任务跑下来 Token 消耗能到 10 万+。

base_url 这里我填的是 ofox.ai 的地址。聚合 API 平台像 OpenRouter、Together AI、ofox.ai 这些都支持 OpenAI 兼容协议，改个 base_url 就能切模型，ofox.ai 的好处是 0% 加价直接对齐官方价格，OpenRouter 要收 5.5% 手续费，跑 Agent 这种 Token 大户差别还挺明显的。

第三步：启动 OpenClaw

npx openclaw start

正常启动会看到：

🐾 OpenClaw v2.6.6 starting...
✓ Config loaded from .openclaw/config.yaml
✓ LLM connection verified (claude-sonnet-4-6-20260415)
✓ Tools registered: shell, file_editor, git, browser
✓ Workspace initialized at ./workspace
🐾 OpenClaw is ready! Web UI: http://localhost:3777

打开浏览器访问 http://localhost:3777 就能看到 Web 界面了。

graph LR
 A[浏览器 localhost:3777] --> B[OpenClaw Agent]
 B --> C[API 聚合网关]
 C --> D[Claude Sonnet 4.6]
 C --> E[GPT-5.5]
 C --> F[DeepSeek V3.2]
 B --> G[本地工具: Shell / Git / 文件编辑]
 G --> H[你的项目代码]

第四步：跑一个测试任务

在 Web UI 的输入框里试一下：

帮我在 workspace 目录下创建一个 Python FastAPI 项目，包含 /health 和 /api/echo 两个接口，写好 Dockerfile 和 README。

Agent 会自动拆解任务、创建文件、写代码，甚至自己跑一遍 python -m pytest 检查。我实测这个任务用 Sonnet 4.6 大概 90 秒完成，消耗约 35000 Token，算下来不到 ¥0.8。

踩坑记录

坑 1：Windows 路径分隔符

OpenClaw 的 file_editor 工具在处理路径时，偶尔会生成 Linux 风格的 /，然后 Windows 的 fs.access 报错：

Error: ENOENT: no such file or directory, open 'C:\Users\dev\openclaw\workspace/src\main.py'

注意看那个混合的 / 和 \。解决办法是在 config.yaml 里加一行：

agent:
 path_style: "windows" # 2.6.6 新增的选项，文档里没写

我翻了半天 GitHub Issues 才找到这个配置项，有个老哥在 #1847 里提到的。

坑 2：PowerShell 执行策略

如果 Agent 执行 shell 命令时报：

Error: File C:\Users\dev\openclaw\workspace\setup.ps1 cannot be loaded because running scripts is disabled on this system.

需要先放开 PowerShell 执行策略：

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

坑 3：端口被占用

默认 3777 端口如果被别的服务占了，启动时不会报错，只会静默失败然后你打开浏览器一片空白。可以手动指定端口：

npx openclaw start --port 3888

坑 4：API 超时

Agent 跑复杂任务时，单次 LLM 调用可能要 15-20 秒（特别是让它分析大段代码的时候）。默认的 timeout_seconds: 300 是整个任务的超时，但单次 API 调用的超时是写死的 30 秒。如果你的网络延迟比较高，可以设环境变量：

$env:OPENCLAW_LLM_TIMEOUT = "60000" # 毫秒
npx openclaw start

小结

OpenClaw 2.6.6 在 Win10 上部署其实不复杂，核心就是 Node 20+、配好 config.yaml、注意路径分隔符这几个点。我现在每天用它处理一些重复性的代码任务——写单元测试、改 lint 报错、生成 API 文档，确实能省不少时间。

Windows 支持目前还是二等公民的感觉，好几个配置项文档里都没写，得自己翻 Issue。如果你不是非要用 Windows，Docker 部署会省心很多。但对于像我这样主力机就是 Win10 的人来说，这套流程跑通之后还算稳定，跑了一周没出过幺蛾子。