nexus/openclaw/在Mac Min M4上安装OpenClaw.md at b40abbcd473a7093d8261e212e3d6de97c1e516a

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Shen Wei f09834b5a5 Update nexus: fix conflicts and sync local changes

2026-04-26 12:06:50 +08:00

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第一阶段：部署本地大语言模型 (Ollama)

Mac Mini M4 采用 ARM 架构及统一内存，运行本地大语言模型的效率极高。我们使用目前最主流、最易上手的本地部署工具 Ollama。

1. 安装 Ollama

打开浏览器访问 Ollama 官网并下载 macOS 版本的安装包。
下载完成后，双击解压并将其拖入“应用程序”文件夹，随后双击运行。
屏幕顶部的状态栏中出现一头小羊驼图标，即表示 Ollama 已在后台成功运行。

2. 下载并运行模型

考虑到你可能需要优秀的中文理解和推理能力，推荐使用千问（Qwen）系列模型。

打开 Mac 的终端 (Terminal) 应用（在“启动台” -> “其他”中可以找到，或者按 Command + 空格 搜索“终端”）。
在终端中输入以下命令并按回车（这里以参数量适中、M4 运行毫无压力的 qwen2.5:7b 为例）：

ollama run qwen2.5:7b

终端会自动开始下载模型文件。下载完成后，会出现 >>> 提示符，你可以直接输入几句中文测试它的回复。
测试正常后，输入 /bye 退出对话状态。Ollama 会在后台默默保持 http://localhost:11434 这个本地接口的开启，供接下来的 OpenClaw 调用。

第二阶段：安装与初始化 OpenClaw

OpenClaw 是基于 Node.js 运行的，因此我们需要先在 Mac 上准备好基础的 Node.js 环境。

1. 安装基础环境 (Homebrew & Node.js)

安装 Homebrew：这是 Mac 系统上最常用的包管理器。在终端中粘贴以下命令并回车（期间系统会要求输入你的 Mac 开机密码）：

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

Run these commands in your terminal to add Homebrew to your PATH:

echo >> /Users/weishen/.zprofile

echo 'eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv zsh)"' >> /Users/weishen/.zprofile

eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv zsh)"

Run brew help to get started
安装 Node.js：Homebrew 安装完成后，继续在终端输入并回车：

brew install node

2. 安装 OpenClaw 框架

基础环境准备好后，输入以下命令全局安装 OpenClaw

npm install -g openclaw

验证安装是否成功

openclaw --version

OpenClaw 2026.3.8 (3caab92)

3. 初始化配置

在终端中运行初始化向导：

openclaw

当向导询问你要使用的 AI 模型提供商（Model Provider）时，通过上下方向键选择 Local (Ollama)。
- 接口地址保持默认的 http://localhost:11434。
- 模型名称（Model Name）输入你刚才下载的 qwen2.5:7b。

第三阶段：配置 Telegram 机器人控制终端

通过 Telegram，你可以在手机上随时随地给家里的 Mac Mini 下达任务指令。

1. 获取 Telegram Bot Token

打开 Telegram 软件，在顶部搜索栏搜索 @BotFather（注意认准带有官方蓝色认证勾的账号）。
点击 Start 或在对话框发送 /start。
发送指令 /newbot 开始创建一个新机器人。
根据系统提示，先输入机器人的显示昵称（例如：我的Mac助手），再输入机器人的用户名（用户名必须以 bot 结尾，例如 MacM4_OpenClaw_bot）。
创建成功后，BotFather 会回复一段较长的信息，其中包含 HTTP API Token（类似于 123456:ABC-DEF1234ghIkl-zyx57W2v1u123ew11）。请将这串字符复制并妥善保存。

2. 写入 OpenClaw 配置

回到 Mac 的终端，运行配置引导：

Bash
```
openclaw wizard
```
选择 Channels（通讯频道）设置，找到并开启 Telegram。
将刚才复制的 API Token 粘贴进去并保存配置。

第四阶段：配置飞书 (Lark) 控制终端

飞书官方原生支持 OpenClaw 插件接入，且最大优势是支持 WebSocket 长连接模式——这意味着你不需要拥有公网 IP，也不用折腾复杂的内网穿透，就能直接让飞书与你家里的 Mac 通信。

1. 创建飞书自建应用

浏览器登录 飞书开放平台，进入“开发者后台”。
点击“创建企业自建应用”，填写应用名称（如“本地智能体”）和描述，上传一个头像后点击创建。

2. 获取凭证与开启机器人能力

在左侧导航栏找到 凭证与基础信息，复制并保存 App ID 和 App Secret。
在左侧导航栏找到 添加应用能力，找到“机器人”版块并点击“添加”。

3. 配置事件订阅 (WebSocket 模式)

在左侧导航栏找到 事件与回调 (Events & Callbacks)。
切换到 加密策略 (Encryption) 标签页，复制出你的 Verification Token。
确保你开启了“长连接模式 (WebSocket)”，这样飞书服务器就会主动把聊天消息推送到你的本地客户端。
展开 权限管理，申请获取接收和发送消息相关的必要权限（必须包含 im:message.receive_v1）。
提交并发布应用版本。

4. 将飞书参数填入 OpenClaw

回到终端，依次输入以下命令（将引号内的中文替换为你刚才获取的真实数据）：

Bash

openclaw config set channels.feishu.appId "你的App_ID"
openclaw config set channels.feishu.appSecret "你的App_Secret"
openclaw config set channels.feishu.verificationToken "你的Verification_Token"
openclaw config set channels.feishu.mode "websocket"

第五阶段：安全设置与启动运行

关键安全警告：由于 OpenClaw 属于具备高自由度的“行动派” AI，它拥有读写文件和执行系统终端命令的能力。为了防止大模型产生幻觉误删系统文件，绝不能使用 root 超级管理员权限运行。

工作沙盒隔离：不要给 OpenClaw 整个硬盘的访问权限。建议在你的“文稿 (Documents)”目录下新建一个专属文件夹（例如 OpenClaw_Workspace），并在 OpenClaw 的设置项中将该文件夹指定为它的唯一“工作目录”。
启动网关服务：

在终端中输入以下命令正式启动服务：

Bash
```
openclaw gateway start
```
完成身份配对：
- 打开手机上的飞书或 Telegram，搜索并找到你刚才创建的机器人，向它发送任意一句话（比如“你好”）。
- 出于安全防护，机器人此时不会立刻执行任务，而是会回复你一个字母和数字组成的配对码（Pairing Code）。
- 回到 Mac 的终端，输入 openclaw pairing approve <收到的配对码> 完成你本人的设备授权认证。

至此，你的专属 AI 助理已经 24 小时在 Mac Mini M4 上待命了！你可以在飞书或 Telegram 中直接用自然语言吩咐它：“帮我用 Python 写一个批量压缩图片的脚本并运行在桌面上”。

参考链接清单：

Ollama macOS 版本下载: https://ollama.com/download
飞书开发者开放平台: https://open.feishu.cn/app

你想让我为你详细解释一下，如何为 OpenClaw 安装来自社区的第三方技能插件（例如让它自动帮你定时检索特定信息并推送到飞书），或者如何进一步微调它的底层角色提示词吗？

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