Windows 本地部署 OpenClaw 实战：WSL2 + Ollama 打造零成本私有 AI 助理

随着本地大模型（LLM）技术的成熟，利用个人电脑的闲置算力驱动 AI 助理已成为可能。今天教大家如何在 Windows 环境下，通过 WSL2 虚拟机部署 OpenClaw，并对接本地 Ollama API，实现云端级别的智能体验，且算力完全免费。

为什么选择 Windows 本地部署？

1. 算力免费：利用显卡（NVIDIA/AMD）或 CPU 运行 Ollama，无需支付 API 费用。

2. 隐私安全：所有对话数据留在本地，不经过云端。

3. 极速响应：无需经过跨境网络，本地内网秒回。

第一步：构建 WSL2 Linux 环境

OpenClaw 在 Linux 下运行最为稳定，我们推荐使用 Windows 自带的 WSL2（Windows Subsystem for Linux）安装 Ubuntu 子系统。

在 PowerShell（管理员模式）中输入以下命令快速安装：

wsl.exe --update
wsl.exe --list --online
wsl --install -d Ubuntu

安装完成后，设置好用户名和密码，即可进入 Linux 终端环境。

第二步：一键部署 OpenClaw

进入 Ubuntu 终端后，使用科技lion提供的一键脚本。该脚本针对国内网络环境进行了自动优化（包括镜像加速、依赖预装等），一行命令即可搞定：

bash <(curl -sL kejilion.sh) app OpenClaw

脚本会自动完成 Node.js 环境检测、OpenClaw 程序下载以及初始化工作。部署完成后，你将看到功能丰富的管理菜单。

第三步：对接本地 Ollama API

确保你的 Windows 主机已安装并运行 Ollama。在 OpenClaw 中对接本地算力的步骤如下：

1. 在脚本菜单中选择“API管理”。
2. 添加新 API 供应商，地址填写：http://host.docker.internal:11434/v1（WSL 访问宿主机的通用地址）或你的局域网 IP。
3. 模型名称填写你在 Ollama 中下载的模型（如 deepseek-r1, llama3）。

补充说明：WSL 里添加本地 Ollama API 却看不到模型列表怎么办？

很多朋友在 Windows 本机已经正常安装并运行 Ollama，但在 WSL 里的 OpenClaw 添加本地 Ollama API 之后，依然看不到可用模型列表，或者一直拉取不到模型。

这个现象非常高频，但通常并不是 OpenClaw 自身的 bug，而是 WSL 网络模式导致的连接问题。

核心原因在于：WSL 里的 127.0.0.1，并不等于 Windows 主机的 127.0.0.1。如果你的 Ollama 跑在 Windows 本机，而 OpenClaw 跑在 WSL 里，那么在默认网络模式下，WSL 里的 http://127.0.0.1:11434 往往访问到的是 WSL 自己，而不是 Windows 上的 Ollama 服务。

这时候你在 OpenClaw 里虽然已经添加了 API 地址，但由于底层实际上没有连到 Windows 的 Ollama，所以模型列表自然刷不出来。

更推荐的解决方式，是给 WSL 开启 mirrored networking，让 WSL 可以直接通过 127.0.0.1 访问 Windows 本机服务。

先在 Windows 用户目录下创建或编辑 .wslconfig 文件，例如：

[wsl2]
networkingMode=mirrored

文件路径通常是：

C:\Users\你的用户名\.wslconfig

修改完成后，不是简单关闭终端就行，而是要在 Windows PowerShell 中执行：

wsl --shutdown

然后重新进入 Ubuntu 或其他 WSL 发行版，再先不要急着回 OpenClaw，先在 WSL 里做一次最底层验证：

curl http://127.0.0.1:11434/api/tags

如果这条命令能够正常返回 Ollama 的模型列表 JSON，就说明现在 WSL 已经真正打通了 Windows 本机的 Ollama 服务。

这时再回到 OpenClaw 中添加本地 Ollama API，填写：

http://127.0.0.1:11434/v1

通常就可以正常拉取模型列表了。

如果你此前一直使用 host.docker.internal 或手动填写宿主机 IP，也不是不能用，但从稳定性和排障体验来看，mirrored networking 往往更直观，尤其适合 Windows 跑 Ollama、WSL 跑 OpenClaw 这一类本地部署场景。

这样，OpenClaw 就会优先调用你本地显卡跑出来的算力，实现“算力自由”。

第四步：对接消息渠道

OpenClaw 的强大之处在于它能化身为各种机器人，通过脚本可以快速配置：

1. QQBOT：通过内置插件，让 OpenClaw 进驻 QQ 群或私聊，支持图片和长文本处理。

2. 飞书 (Feishu)：适合办公场景，配置简单，响应速度极快。

3. TUI 操作：如果你喜欢极客风格，直接在终端输入 openclaw 进入 TUI 模式，像聊天窗口一样直接与 AI 交流。

日常管理与维护

通过科技lion脚本，你可以随时进行以下操作：

• 版本更新：一键同步 OpenClaw 最新功能。
• 记忆管理：配置 QMD 记忆索引，让你的本地 AI 具备长久记忆，越用越聪明。
• 备份恢复：一键备份你的配置和 API 密钥，迁移机器无忧。

总结

通过 WSL + Ollama + OpenClaw 的组合，Windows 用户可以低门槛地拥有一套完全属于自己的 AI 自动化系统。不仅能白嫖本地 GPU 算力，还能通过飞书或 QQ 随时随地调用，真正让 AI 融入日常生活和工作流程中。

更多高级玩法和插件配置，请参考科技lion视频教程或加入社群讨论。