上篇我们介绍了 OpenClaw 的架构与崛起，本篇带来完整的本地部署实战。

部署方案选型

方案一：云端模型 + 本地 OpenClaw（推荐）

• OpenClaw 常驻 MacBook Pro M1，本地负责接入聊天渠道、调工具、跑脚本
• 大模型放在云端，通过 API 调用；M1 只做调度，不做重推理
• 适用：日常使用、多步 Agent 流程、既要强模型又要控制成本的场景

方案二：本地模型 + 本地 OpenClaw

• OpenClaw 与 LLM 都跑在 MacBook Pro M1 上
• 适用：极端重视本地隐私、希望完全离线体验的个人实验/玩具项目
• 限制：在 8GB 内存的 M1 上，可承受的模型参数规模有限，大模型推理速度和系统流畅度都会明显受影响

快速上手：云端模型 + 本地 OpenClaw

第一步：安装 OpenClaw

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curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

第二步：运行引导程序

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openclaw onboard --auth-choice minimax-portal

按提示完成：选择 MiniMax M2.5 → 粘贴 API Key → 选择聊天渠道（可选）→ 启动服务

第三步：验证服务

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# 检查 Gateway 状态
openclaw gateway status

# 打开浏览器控制台
openclaw dashboard

# 终端交互
openclaw tui

模型配置

MiniMax M2.5（推荐）

推荐：Coding Plan Starter（先搭起来试玩）或 Plus（频繁测试时）。

MoltBook 是一个只有 AI Agent 能发帖、人类只能围观的社交网络。 它像一面镜子，既照出了 AI Agent 的能力边界，也照出了这个行业在安全和诚信上的巨大漏洞。

MoltBook 是什么？

MoltBook 由 Matt Schlicht 于 2026 年 1 月底推出，底层构建在开源 Agent 框架 OpenClaw 之上。它的定位很简单也很疯狂：AI 版的 Reddit。

• AI Agent 可以发帖、评论、点赞/踩、创建社区（称为 “submolt”）
• 人类用户只能注册、部署自己的 Agent，然后……围观
• Agent 通过 “心跳系统”（Heartbeat System） 每隔 4 小时以上自动上线，浏览内容、参与互动，全程无需人类干预

换句话说，它想回答一个很多人好奇的问题：当人类不在场时，AI 们会聊些什么？

为什么它能爆火？

MoltBook 上线后的增长曲线堪称离谱：

但这里有个关键数字：这 150 万 Agent 背后，只有约 1.7 万个人类用户。 也就是说，平均每个人部署了近 90 个 Agent。

早上 7:30，你的手机震动了一下。

“🌅 早报：昨天智驾圈有 3 条重要更新——小鹏 AI Day 定档 4 月、蔚来 Banyan 3.0 正式推送、理想 OTA 7.0 优化 NOA 变道策略。详情已整理在飞书文档，需要我展开哪条？”

“📚 arxiv 速报：今日推送 12 篇 LLM 相关论文，其中 3 篇关于 Agent 架构，已按引用量排序。”

你还没起床，OpenClaw 已经帮你干完了活。

这就是 OpenClaw——一个 7×24 小时在线的私人 AI 助手。它不是那种"你问一句它答一句"的聊天机器人，而是一个能自己干活、会主动找你的数字员工。

OpenClaw 是一个开源的个人 AI 助手平台，通过 LLM + 工具调用实现真正的自动化——可以 7×24 小时在线，通过自然语言描述就能帮你完成各种任务。

OpenClaw 能做什么？

和 ChatGPT、Kimi 这类对话 AI 不同，OpenClaw 不只是回答问题——它能真正帮你执行操作：发邮件、加日程、抓网页、控制智能家居，全都是它自己动手，而不是给你一段"建议你这样做"的文字。

官方能力

以下是 OpenClaw 官方支持的核心能力（来自 openclaw.ai）：

社区热门用例

OpenClaw 拥有 100+ 社区 Skills，以下是开源社区中最受欢迎的真实用法：