模型配置

为什么选择本地部署OpenClaw？ 在云端AI服务越来越普及的今天，为什么还要折腾本地部署？答案很简单：数据主权和持续可用性。我曾经因为网络波动导致重要对话中断，也担心过敏感数据上传云端的安全隐患。本地部署OpenClaw后，这些问题迎刃而解。 更重要的是，本地部署让你拥有完整的控制权。你可以自由选择模型提供商、调整系统提示词、安装自定义技能，甚至修改源码适配特殊需求。这种自由度是任何SaaS服务都无法提供的。 准备工作：避免90%新手会踩的坑 根据我帮助几十位用户部署...

在云端 AI 服务频繁宕机、数据隐私顾虑日益加重的 2026 年，本地部署 AI Agent 已从「极客玩物」变成「生产力刚需」。OpenClaw 作为少数支持真正本地运行的 AI Agent 框架，其部署过程看似简单，实则暗藏大量实战坑点。本文基于三个月真实部署经验，总结一套「能跑、能打、能持久」的本地部署方案，重点解决官方文档没讲的那些问题。 为什么选择本地部署 OpenClaw（而不是用云端 API） 先说结论：如果你处理的是敏感代码、内部业务流程、或需要 7×24...