一、熱潮背后的“隱形焦慮”：為什么你的 AI 助手總是不好用？

OpenClaw（原 Clawdbot）正以驚人的速度席卷 GitHub。它不再是只會(huì)聊天的窗口，而是擁有“手腳”的 AI Agent：接管電腦、整理發(fā)票、監(jiān)控股票、秒回飛書(shū)。

然而，第一批嘗試“養(yǎng)龍蝦”的用戶卻普遍陷入了三大焦慮：

燒錢(qián)如流水：為了讓 Agent 足夠聰明，高頻調(diào)用 API，一晚上自動(dòng)化任務(wù)能夠輕松燒掉幾百塊 Token。

隱私在裸奔：要讓它整理合同、分析財(cái)務(wù)，就必須把機(jī)密文件上傳到云端大模型，數(shù)據(jù)安全命懸一線。

穩(wěn)定性堪憂：普通的筆記本無(wú)法承載 7 x 24 小時(shí)的高強(qiáng)度并發(fā)，網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)、系統(tǒng)休眠，讓“全天候助理”頻頻掉線。

熱潮之下，真相浮現(xiàn)：OpenClaw 是頂級(jí)的軟件架構(gòu)，卻缺一個(gè)能真正承載它的硬件軀體。AI Agent 的終極形態(tài)，終究是“軟硬一體”。

二、天選之地：為何 NVIDIA DGX Spark是 OpenClaw 的完美宿主？

如果說(shuō) OpenClaw 是鋼鐵俠電影中的的“賈維斯”，那么 NVIDIA DGX Spark就是那套鋼鐵戰(zhàn)甲。

作為一款桌面級(jí) AI 超級(jí)計(jì)算機(jī)，DGX Spark 的出現(xiàn)，完美解決了 OpenClaw 落地企業(yè)、高端個(gè)人用戶的三大死穴：

1. 算力本地化：從“按次付費(fèi)”到“終身免費(fèi)”

DGX Spark 搭載 Blackwell 架構(gòu) GPU。這意味著你可以直接在本地運(yùn)行 DeepSeek、Qwen 等頂級(jí)開(kāi)源大模型。

邊際成本趨零：告別昂貴的 API 賬單，7 × 24 小時(shí)狂跑也不心疼。

響應(yīng)零延遲：本地內(nèi)網(wǎng)通信，徹底終結(jié)云端排隊(duì)和網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)。

2.數(shù)據(jù)主權(quán)：物理隔絕的安全感

對(duì)于金融、法律及研發(fā)行業(yè)，數(shù)據(jù)就是生命。

絕對(duì)私密：OpenClaw 的記憶存儲(chǔ)與推理過(guò)程全部鎖在 DGX Spark 內(nèi)部。

物理隔離：真正實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)不出屋，模型知天下”。

3.架構(gòu)級(jí)適配：7 x 24 小時(shí)的“不眠大腦”

不同于會(huì)過(guò)熱、會(huì)休眠的普通電腦，DGX Spark 專為 AI 長(zhǎng)時(shí)運(yùn)行設(shè)計(jì)：

高能效比：ARM64 架構(gòu)確保了高性能與低功耗的平衡。

極致安靜：放在辦公桌旁，它就是你最安靜、最忠誠(chéng)的 007 數(shù)字員工。

當(dāng)你把 OpenClaw 部署在 NVIDIA DGX Spark 上，你得到的不再是一個(gè)簡(jiǎn)單的聊天機(jī)器人，而是一個(gè)：

0 Token 成本

100% 數(shù)據(jù)私有

永不掉線

的超級(jí)本地 AI 員工。

三、實(shí)戰(zhàn)部署：手把手教你搭建“本地最強(qiáng) AI 組合”

接下來(lái)，直接上干貨，帶大家看一看：如何在 DGX Spark 上，親手部署這套“本地最強(qiáng) AI 組合”！

階段一：部署 Ollama 本地模型服務(wù)

在安裝 OpenClaw 前，需先搭建本地大模型推理環(huán)境。Ollama 作為輕量級(jí)本地模型服務(wù)框架，可高效承載 DeepSeek、Qwen、GPT-OSS 等開(kāi)源模型，為 OpenClaw 提供穩(wěn)定、低延遲的推理能力。

1.1 安裝 Ollama

執(zhí)行官方腳本自動(dòng)部署：

curl-fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

安裝完成后，Ollama 服務(wù)默認(rèn)以后臺(tái)進(jìn)程方式運(yùn)行，監(jiān)聽(tīng) 127.0.0.1:11434。

1.2 拉取企業(yè)級(jí)大模型（以 gpt-oss:20b 為例）

ollamarun gpt-oss:20b

提示：首次運(yùn)行將自動(dòng)下載模型文件（約數(shù) 10GB），請(qǐng)確保磁盤(pán)空間充足并保持網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定。

1.3 配置網(wǎng)絡(luò)監(jiān)聽(tīng)（開(kāi)啟遠(yuǎn)程訪問(wèn)權(quán)限）

默認(rèn)僅限本機(jī)訪問(wèn)。若需局域網(wǎng)調(diào)用，須暴露服務(wù)：

檢查當(dāng)前狀態(tài)：sudo ss -tlnp | grep 11434

若輸出含 127.0.0.1:11434，表示僅限本地訪問(wèn)

啟用全網(wǎng)監(jiān)聽(tīng)：

#停止現(xiàn)有服務(wù)后，通過(guò)環(huán)境變量啟動(dòng)開(kāi)放監(jiān)聽(tīng)：
exportOLLAMA_HOST=0.0.0.0
exportOLLAMA_MODELS=/usr/share/ollama/.ollama/models
ollama serve

安全提示：開(kāi)放 0.0.0.0 可能帶來(lái)安全風(fēng)險(xiǎn)，建議在受信任的內(nèi)網(wǎng)環(huán)境使用，或配合防火墻限制訪問(wèn)源。

驗(yàn)證監(jiān)聽(tīng)生效：sudo ss -tlnp | grep 11434

正確配置后應(yīng)顯示 *:11434 或 0.0.0.0:11434

至此，本地大模型環(huán)境準(zhǔn)備就緒，下一步可繼續(xù)部署 OpenClaw 客戶端并對(duì)接該服務(wù)。

階段二：OpenClaw 安裝與交互式配置

完成 Ollama 本地模型服務(wù)部署后，即可安裝并配置 OpenClaw 客戶端，將其與本地大模型打通，打造專屬“數(shù)字員工”。

2.1 安裝 OpenClaw

執(zhí)行官方安裝腳本，自動(dòng)完成 CLI 工具部署：

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

安裝完成后，如果沒(méi)有直接進(jìn)入初始化配置，需刷新終端環(huán)境變量以立即生效：source ~/.bashrc。

2.2 初始化配置

鍵盤(pán)方向鍵游動(dòng)光標(biāo)，空格鍵選擇，回車(chē)確認(rèn)。

運(yùn)行以下命令并按提示選擇：

openclaw onboard--install-daemon

“I understand this is powerful and inherently risky. Continue?”選擇“Yes”。

“Onboarding mode”選擇“QuickStart”；快速啟動(dòng)模式，適合新手。

“Model / auth provider”選擇“Skip for now”；暫不配置，后續(xù)可通過(guò) Web UI 精細(xì)設(shè)置。

“Filter models by provider”選擇“All providers”；顯示全部可用模型來(lái)源。

“Default model”選擇“Enter model manually”；指定本地 Ollama 模型，輸入ollama/gpt-oss:20b。

“Select channel（QuickStart）”選擇“Skip for now”先跳過(guò)。

“Configure skills now？（recommended）”選擇“Yes”。

“Enable hooks？”選擇“Skip for now”，可后續(xù)添加。

“How do you want to hatch your bot？”這里選擇“Open the Web UI”。

此時(shí)，OpenClaw 服務(wù)已啟動(dòng)，并會(huì)生成一個(gè)Dashboard Link（包含 Token 的鏈接）。

2.3 遠(yuǎn)程連接—建立安全隧道

如果給 DGX spark 接了顯示器后直接操作，點(diǎn)擊終端里的 Dashboard Link 即可進(jìn)入 Web UI。但在更常見(jiàn)的遠(yuǎn)程管理場(chǎng)景下，OpenClaw 出于安全機(jī)制，默認(rèn)只允許服務(wù)器本機(jī)訪問(wèn) Web UI，外部 IP 無(wú)法直接打開(kāi)。所以需要建立一條 SSH 隧道。

Windows 用戶可按 Win + R 輸入 cmd 打開(kāi)終端執(zhí)行命令。

終端執(zhí)行：

ssh-N -L18789:127.0.0.1:18789leadtek@192.168.1.183

隧道建立成功后，復(fù)制終端輸出的 Dashboard 鏈接（含 token），在本地瀏覽器中打開(kāi)即可進(jìn)入 Web 界面。

階段三：對(duì)接 Ollama 模型供應(yīng)商

3.1 進(jìn)入配置頁(yè)面

進(jìn)入 Web 界面后，點(diǎn)擊左側(cè)導(dǎo)航欄 Config → Models → Providers，點(diǎn)擊 + Add Entry 添加模型供應(yīng)商：

3.2 添加 Ollama 供應(yīng)商

custom-1 修改為 Ollama，這里其實(shí)就是供應(yīng)商名字，為了和前面填寫(xiě)的 Ollama 對(duì)應(yīng)，所以這里填寫(xiě) Ollama，可以換成別的名稱，前后對(duì)應(yīng)即可。

Api 選擇 openai-responses。

Api Key 任意填寫(xiě)，這里填寫(xiě) 123，Auth 選擇 api-key，同時(shí)勾選 Auth Header。

Base Url 填寫(xiě)http://{本地 ip}:11434/v1，這里{本地 ip}切換為 Ollama 部署的ip，例如：http://192.168.1.183:11434/v1。

模型選擇 + Add：

api 依舊選擇 openai-responses，Max Tokens Field選擇 max_tokens，Context Window 填寫(xiě) 128,000。

這里的填寫(xiě) ollama list 中顯示的名稱，gpt-oss:20b，Max Tokens 填寫(xiě) 8192，Name 也填寫(xiě)為 ollama list 中后續(xù)需要選擇的模型。

點(diǎn)擊 Save 完成，系統(tǒng)將自動(dòng)加載模型并可用于后續(xù)任務(wù)調(diào)度。

至此，OpenClaw 已成功對(duì)接本地 Ollama 服務(wù)，可調(diào)用 gpt-oss:20b 等開(kāi)源模型執(zhí)行自動(dòng)化任務(wù)，實(shí)現(xiàn)“無(wú)限 Token”的本地 AI 勞動(dòng)力。

階段四：接入飛書(shū)機(jī)器人

4.1 飛書(shū)端配置：創(chuàng)建應(yīng)用

為了讓 AI Agent 真正參與協(xié)同辦公，需要將其接入飛書(shū)生態(tài)。

打開(kāi)飛書(shū)開(kāi)放平臺(tái)：https://open.feishu.cn/（復(fù)制鏈接至瀏覽器打開(kāi)）

點(diǎn)擊開(kāi)發(fā)者后臺(tái) → 創(chuàng)建企業(yè)自建應(yīng)用。

填寫(xiě)信息后點(diǎn)擊創(chuàng)建。

4.2 配置飛書(shū)權(quán)限

選擇權(quán)限管理→批量導(dǎo)入權(quán)限。

將下述配置復(fù)制粘貼到導(dǎo)入框，確定新增權(quán)限。

{
"scopes":{
"tenant":[
"contactreadonly",
"imreadonly",
"im:message",
"imreadonly",
"imreadonly",
"imrecall",
"imsend_as_bot",
"imsend_multi_depts",
"imsend_multi_users",
"imsend_sys_msg",
"imupdate"
],
"user":[
"contactreadonly"
]
}
}

然后點(diǎn)擊創(chuàng)建版本。

填寫(xiě)相關(guān)信息后保存。

確認(rèn)發(fā)布。

審核通過(guò)。

4.3 OpenClaw 端安裝飛書(shū)插件

安裝飛書(shū)插件，接入飛書(shū)，實(shí)現(xiàn)協(xié)同辦公。

首先安裝插件：

openclawplugins install@m1heng-clawd/feishu

有可能會(huì)出現(xiàn)如下錯(cuò)誤，顯示插件已經(jīng)存在：

這里先刪除已經(jīng)存在的本地路徑，避免重復(fù)。

rm-rf /home/leadtek/.openclaw/extensions/feishu

然后再重新執(zhí)行。

openclawplugins install@m1heng-clawd/feishu

可以看到已經(jīng)安裝成功：

4.4 配置飛書(shū)插件依賴

這里重新配置一下 openclaw。

openclaw onboard--install-daemon

還是按照之前的配置進(jìn)行選擇，直至 Select channel (QuickStart)。

選擇 Feishu / Lark (飛書(shū))：

需要填入飛書(shū)機(jī)器人的 App ID 和 App Secret。

4.5 獲取 App ID 和 App Secret

登錄飛書(shū)開(kāi)放平臺(tái)，進(jìn)入你創(chuàng)建的機(jī)器人的憑證與基礎(chǔ)信息頁(yè)面，找到這兩個(gè)值：

重新執(zhí)行 openclaw onboard --install-daemon，在 Select channel 時(shí)選擇 Feishu/Lark，填入剛才獲取的 ID 和 Secret。

配置完成：出現(xiàn)如下界面，說(shuō)明飛書(shū)機(jī)器人和 OpenClaw 關(guān)聯(lián)成功。

繼續(xù)配置：按回車(chē)鍵，選擇“Open-respond in all groups”。

“Configure skills now? (recommended)”選擇“Yes”；“Show Homebrew install command？”選擇“Yes”。

4.6 配置機(jī)器人權(quán)限

接下來(lái)添加應(yīng)用能力。

進(jìn)入機(jī)器人管理頁(yè)面，點(diǎn)擊權(quán)限管理，然后點(diǎn)擊開(kāi)通權(quán)限。

在搜索框輸入 im:message，然后確認(rèn)開(kāi)通權(quán)限：

然后點(diǎn)擊創(chuàng)建版本：

填寫(xiě)相關(guān)信息后保存。

確認(rèn)發(fā)布。

審核通過(guò)。

4.7 配置飛書(shū)事件與回調(diào)

進(jìn)入配置頁(yè)面：登錄飛書(shū)開(kāi)放平臺(tái)，進(jìn)入你創(chuàng)建的機(jī)器人，選擇事件與回調(diào)

選擇訂閱方式：全部選擇使用長(zhǎng)鏈接接收事件

4.8 添加事件

點(diǎn)擊添加事件。

4.9 重新發(fā)布應(yīng)用

點(diǎn)擊上方的創(chuàng)建版本，填入相關(guān)信息，然后點(diǎn)擊保存。

填寫(xiě)相關(guān)信息，保存并確定發(fā)布。

4.10 飛書(shū)使用機(jī)器人

通過(guò)創(chuàng)建群聊的方式添加機(jī)器人，需要 @機(jī)器人進(jìn)行交互使用。

至此，你已經(jīng)擁有一套無(wú)限 Token、數(shù)據(jù)不出屋、24 小時(shí)待命的本地最強(qiáng) AI 組合。