霍格沃兹测试开发学社

《Python测试开发进阶训练营》(随到随学!)
2023年第2期《Python全栈开发与自动化测试班》(开班在即)
报名联系weixin/qq:2314507862

零基础学编程的第一课:用OpenClaw部署你的第一个AI项目

如果你是一个对编程一窍不通的小白,但最近被各种AI Agent(人工智能体)的新闻刷得心痒痒,想动手试试又怕装环境、配代码太复杂,那么恭喜你,来对地方了。

今天这篇文章,我们不谈那些晦涩的底层原理,也不装高深莫测的虚拟环境。我将手把手带你把一个大热的开源AI项目——OpenClaw(江湖人称“龙虾AI”),跑在你的电脑上。

整个过程中,你可能只需要会复制粘贴,以及有一颗足够耐心的心。

为什么第一课选OpenClaw?
其实理由很简单:这是目前市面上极少数能让零基础小白“看得见、摸得着”的AI项目。

市面上大多数AI教程教你调用API,最终只能得到一个黑框框里的文字回复,没什么成就感。但OpenClaw不一样,它是个“行动派”。装好之后,你可以直接通过它控制电脑写文件、发邮件、总结网页,它让你第一次感觉到:哦,原来AI真的能帮我干活,而不只是聊闲天。

而且这玩意儿对中文环境非常友好,社区也很活跃,就算卡住了,网上随便一搜都是答案。

第一步:咱们得有个“厨房”
在开始之前,得看看家里的“厨具”合不合用。OpenClaw是基于Node.js开发的,你可以把它理解成一个需要特定环境才能运行的“菜谱”。

打开你的电脑,按下 Win + R 键,输入 powershell,然后右键点击以管理员身份运行(这一步很重要,不然待会儿可能报错)。

在弹出的蓝窗口里,输入下面这行命令,然后回车:

node --version
如果你看到类似 v22.12.0 这样的数字,恭喜你,环境已经有了,直接跳到第二步。 如果提示“node”不是内部或外部命令,也别慌,这说明你是个纯纯的“原生态”电脑,咱们装上就是了。

Node.js安装指南:

打开浏览器,访问 nodejs.org 或者用国内镜像加速。
你会看到两个版本,请一定要下载左边那个标着“LTS”(长期支持版)的,比如 22.x.x 版本。
下载完后,一路狂点“下一步”就行。但有一步要留意: 在安装向导界面,确保勾选了“Automatically install the necessary tools”(自动安装必要工具),或者至少勾选“Add to PATH”(添加到系统路径)。如果不勾这个,你装完还是找不到命令。
装完之后,关掉PowerShell,重新以管理员身份打开,再敲一遍 node --version,这时候应该就有数字弹出来了。
第二步:核心主角登场——安装OpenClaw
环境准备好后,就该请出我们的主角了。OpenClaw的安装非常简单,官方提供了一行命令的脚本(感谢开发者们越来越懒,方便了我们这些更懒的人)。

就在刚才那个管理员权限的PowerShell里,输入以下命令:

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex
如果你看到一堆代码滚动,最后停下来问你问题,那就对了。 如果提示什么“无法加载...”或者“执行策略”报错,那是因为Windows为了保护你,默认禁止运行脚本。解决办法是再敲一行命令放行:

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
然后重新运行安装命令。

这里插一句心里话: 别害怕报错。玩编程其实很大一部分时间就是在“修锅”。报错不可怕,只要把红字复制到百度或者AI工具里问一下,90%的问题都能解决。

第三步:连接AI大脑(这里有个大坑要躲)
OpenClaw本身是个“身体”,它需要一个聪明的大脑(大语言模型)来驱动。你可以选择付费的OpenAI、国内的MiniMax,也可以用完全免费的英伟达API。但对于零基础来说,最稳妥的反而是先在本地跑一个轻量级的模型试试手。

安装本地大脑(Ollama + 通义千问)
先去 ollama.com 下载Ollama并安装(这也是个好东西,专门用来在本地跑大模型)。

装好后,不要关PowerShell,输入:

ollama pull qwen2.5:7b
这行命令的意思是下载阿里出的“通义千问2.5”模型,大小大概4个多G。趁着下载的时间,你可以泡杯茶或者上个厕所。

重点来了,很多人会在这里卡住: OpenClaw对模型的“上下文窗口”有要求,默认的模型窗口太小,一运行就报错“Model context window too small”。

解决办法是咱们自己做一个“定制版”的模型。在PowerShell里接着敲:

cd C:\Users<你的用户名>
@"FROM qwen2.5:7b
PARAMETER num_ctx 32768"@ | Out-File -Encoding ascii Modelfile
ollama create qwen2.5:7b-32k -f Modelfile
(记得把 <你的用户名> 换成你自己的电脑用户名)

等它创建成功,咱们就有了一个窗口够大的模型了。

第四步:让OpenClaw和大脑连上线
模型准备好了,现在要告诉OpenClaw“嘿,你的大脑在这儿”。

在PowerShell里运行配置向导:

openclaw onboard
这时候会出现一个类似BIOS设置界面的蓝底白字菜单。不用慌,跟着感觉走:

第一个问题是“I understand this is powerful and inherently risky. Continue?” 选 Yes(意思是你知道这玩意儿权限很大,别乱搞就行)。
然后让你选模型提供商(Model/auth provider),因为咱们用的是Ollama,所以一路往下拉,选最底下那个 Custom Provider。
API Base URL 填:http://127.0.0.1:11434/v1(这是Ollama默认的地址)。
API Key:随便填,比如 ollama(因为本地跑不需要验证,但字段不能为空)。
Model ID:这里要填你刚才创建的模型名字:qwen2.5:7b-32k。
后面的通讯渠道、技能(Skills)之类的,咱们作为新手可以先跳过,选“Skip for now”或者“No”就行,以后用熟了再加。

如果一切顺利,最后会出现一行绿色的“Verification successful”,并且给你一个网址:http://127.0.0.1:18789/ 和一串Token。

人工智能技术学习交流群
伙伴们,对AI测试、大模型评测、质量保障感兴趣吗?我们建了一个 「人工智能测试开发交流群」,专门用来探讨相关技术、分享资料、互通有无。无论你是正在实践还是好奇探索,都欢迎扫码加入,一起抱团成长!期待与你交流!👇

image

第五步:见证奇迹的时刻
打开你的浏览器(Chrome或者Edge都行),在地址栏输入 http://127.0.0.1:18789/。

页面会要求你输入Token,把刚才PowerShell里那一长串乱七八糟的字符复制粘贴进去。

叮! 一个简洁又高级的聊天界面出现在你面前。

这就是你的第一个AI项目界面。现在,你可以试着输入第一句指令:

“帮我写一个Python脚本,计算斐波那契数列前20项,并把代码保存到桌面上一个叫fib.txt的文件里。”

然后看着你的电脑,它真的会去执行。

写在最后
当你看到那个对话框,并且AI真的给出了回应(甚至真的在桌面上创建了文件)的时候,那种成就感是无与伦比的。

这不仅仅是装了个软件,而是你第一次通过代码和配置,让一台冰冷的机器按照你的想法动了起来。哪怕你一行代码都没写,全程只是复制粘贴,你也已经迈出了从“用户”到“创造者”的第一步。

接下来的路其实很简单:你可以去研究怎么接入飞书,让它在群里帮你回答问题;也可以去学学怎么给它装“技能”(Skills),让它帮你定时发邮件、监控网页价格。

希望这篇带着体温的教程,能帮你推开那扇通往新世界的大门。如果在安装过程中遇到了我没提到的坑,别骂我,去日志里翻翻原因——输入 openclaw logs follow 就能看到实时日志,这技能,比学会安装本身更值钱。

推荐学习
开源AI助理 OpenClaw(龙虾)公开课,手把手带你打造24小时不休的AI打工人。

扫码进群,报名学习。

image

关于我们
霍格沃兹测试开发学社,隶属于 测吧(北京)科技有限公司,是一个面向软件测试爱好者的技术交流社区。

学社围绕现代软件测试工程体系展开,内容涵盖软件测试入门、自动化测试、性能测试、接口测试、测试开发、全栈测试,以及人工智能测试与 AI 在测试工程中的应用实践。

我们关注测试工程能力的系统化建设,包括 Python 自动化测试、Java 自动化测试、Web 与 App 自动化、持续集成与质量体系建设,同时探索 AI 驱动的测试设计、用例生成、自动化执行与质量分析方法,沉淀可复用、可落地的测试开发工程经验。

在技术社区与工程实践之外,学社还参与测试工程人才培养体系建设,面向高校提供测试实训平台与实践支持,组织开展 “火焰杯” 软件测试相关技术赛事,并探索以能力为导向的人才培养模式,包括高校学员先学习、就业后付款的实践路径。

同时,学社结合真实行业需求,为在职测试工程师与高潜学员提供名企大厂 1v1 私教服务,用于个性化能力提升与工程实践指导。

posted @ 2026-03-09 14:45  霍格沃兹测试开发学社  阅读(15)  评论(0)    收藏  举报