最近有个挺有意思的开源AI智能体框架OpenClaw，感觉它正从一个单纯的聊天工具慢慢变成能动手去做事情的工具了。我在网上找了个投研实践报告，虽然有点长，但干货不少，给大家简单转述一下。 报告主要讲了怎么把OpenClaw用起来，从部署到最后怎么用在研究上。部署这块挺关键的，我跟大家说说几种常用的路子。 第一种是纯本地跑，这种方案挺简单，就是给电脑装个高性能的GPU，所有的计算和推理都在这台机器上搞。好处是数据完全在你手里安全，但这就对本地的算力要求很高。你得去用那种开源的模型，像Ollama就是个不错的本地工具，能直接部署大模型，然后把API开放出来给OpenClaw用。 第二种我觉得是大家用得最多的路子，叫WSL2+云端模型。WSL2就是微软弄的那个轻量级虚拟化技术，能让Windows系统直接跑Linux内核，这样环境跟官方文档就能对上了。核心服务在本地跑，模型的推理呢？直接通过API去调用云端的大模型就行。比如阿里云百炼平台上有通义千问、GLM-5、MiniMax M2.5还有Kimi K2.5这些主流模型。这样做既保证了数据在本地存着安全，又能享受云端强大的算力，而且你也不用自己买GPU了，主要就是交点API调用的费用。这次我就选这个方案来说吧。 第三种是纯云端部署。就是把OpenClaw直接装到云服务器上，比如阿里云的ECS。这个好处是不用本地的硬件支持，你在任何设备上都能连上访问。不过这就需要你付两份钱：一个是服务器的租金，一个是API的调用费。而且数据传输的时候最好注意加密一下。 接下来讲一讲常用的命令行指令。OpenClaw提供了很多工具，我按功能给大家分分类列出来看看。有些操作做完之后需要重启一下网关才能生效哦。 总的来说吧，大家可以根据自己的需求选方案：看重数据隐私就选本地的；想要省点钱又不太担心隐私的可以试试WSL2+云端；团队一起用还是纯云端比较方便。