OpenClaw 🦞

第 1 步 – 在您的 DGX Spark 上安装 OpenClaw

在您的 DGX Spark 上，打开终端并运行官方安装脚本。这将把 OpenClaw 及其依赖项安装到您的 Linux 系统上。

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

依赖项下载完成后，OpenClaw 将显示安全警告。阅读风险提示；如果您接受这些风险，请使用箭头键进行选择 Yes 然后按回车键。

第 2 步 – 完成 OpenClaw 初始引导

请按以下步骤完成提示项：

1. Quickstart 与 Manual： 选择 Quickstart。
   

2. Model provider：如果使用本地模型（在 DGX Spark 上推荐使用）请滚动到列表底部并选择 Skip for now 稍后再配置模型。要使用云模型，请选择一个云服务提供商并按照其说明操作。
   

3. Filtering models by provider： 选择 All Providers 在下一个默认模型提示中，选择 Keep Current。
   

4. Communication channel：您可以连接一个通讯渠道（例如，消息传递）以便在离开电脑时使用机器人。或者选择  Skip for Now 稍后再进行配置。
   

5. Skills：建议目前选择 No。您可以在测试完基本功能后，稍后通过网页界面或 Clawhub 添加技能。
   

6. Homebrew：如果系统提示您安装 Homebrew，请选择 No。 Homebrew 仅适用于 macOS，Linux 系统不需要它。
   

7. Hooks：建议四项全选（boot-md, bootstrap-extra-files, command-logger & session-memory）以获得更佳体验。请注意，这可能会在本地记录数据；仅在您接受的情况下启用此功能。
   

8. Dashboard URL：终端将打印 OpenClaw 控制面板的 URL。保存此URL（以及显示的任何访问令牌，如有的话）。您需要它来打开 Web UI。
   

9. 结束： 在最后提示完成安装时选择 Yes。
   

现在您可以使用安装程序中的 URL 和令牌在浏览器中打开 OpenClaw 控制面板。

第 3 步 - 选择并安装本地 LLM 后端

OpenClaw 可以通过 LM Studio（原始性能最佳，基于 Llama.cpp）或 Ollama 使用本地LLM（更简单，便于部署）。建议在 DGX Spark 上另开一个终端运行后端，这样网关和模型服务可以同时运行。

安装以下任意一种：

方案A – LM Studio

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

*完成LM Studio下载后， 需要重启当前的命令行窗口

选项 B – Ollama

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

第 4 步 - 选择并下载模型

模型越大，质量和能力通常越强。请尽可能释放 GPU 内存（避免其他 GPU 工作负载，仅启用所需功能）。DGX Spark 具有 128GB 统一内存因此可以运行大型模型，且仍有剩余空间。

按 GPU 内存大小推荐的模型：

lms get qwen/qwen3.5-35b-a3b

Ollama

ollama pull qwen3.5:35b

（请根据你在上表中的选择替换对应模型名，并相应调整 lms get 或者 ollama pull 指令。）

第 5 步 - 使用较大的上下文窗口运行模型

OpenClaw 在上下文窗口达 32K tokens 或更多时工作效果最佳。

LM Studio

lms load qwen/qwen3.5-35b-a3b --context-length 32768

# start lms server if not
lms server start

Ollama

ollama run qwen3.5:35b

交互式提示出现后，设置上下文窗口：

>>> /set parameter num_ctx 32768

保持此终端（或进程）运行，以便模型保持加载状态。现在您可以与模型进行交互，或者按 Ctrl+D 退出交互模式，同时保持模型服务器运行。

第 6 步 - 配置 OpenClaw 以使用本地模型

如果您使用 LM Studio：

1. 使用您喜欢的编辑器（例如 .txt）打开 OpenClaw 配置文件。nano，vim （或图形编辑器）。配置路径为：

   ~/.openclaw/openclaw.json

   例如使用 nano：
   

   nano ~/.openclaw/openclaw.json

2. 添加或更新 models 配置段，使其包含 LM Studio provider，注意openclaw.json在完成安装后默认已有配置段 wizard，agents，tools，commands，session，hooks，gateway 以及 meta，插入models 配置段需要保持相同缩进格式。例如 qwen/qwen3.5-35b-a3b（DGX Spark）：

   "models": {
     "mode": "merge",
     "providers": {
       "lmstudio": {
         "baseUrl": "http://localhost:1234/v1",
         "apiKey": "lmstudio",
         "api": "openai-responses",
         "models": [
           {
             "id": "qwen/qwen3.5-35b-a3b",
             "name": "qwen/qwen3.5-35b-a3b",
             "reasoning": false,
             "input": ["text"],
             "cost": {
               "input": 0,
               "output": 0,
               "cacheRead": 0,
               "cacheWrite": 0
             },
             "contextWindow": 32768,
             "maxTokens": 4096
           }
         ]
       }
     }
   }

   若使用 Qwen3-4B-Thinking-2507 或者其他模型，请保持相同结构，只把 id 和 name 改成实际加载的模型名(比如 qwen/qwen3-4b-thinking-2507）。 如果需要可以调整参数例如 contextWindow，maxTokens 以及 reasoning=True（qwen3-4b-thinking-2507支持）。
   

如果您使用 Ollama：

ollama launch openclaw

在交互界面，选择需要的模型（qwen3.5:35b），并同意 Ollama 对 openclaw.json 文件的更改

如果 OpenClaw 网关已经在运行，应该会自动应用新的配置。您可以添加 --config 在尚未启动网关的情况下进行配置。

第 7 步 - 验证设置

1. 在浏览器中打开 OpenClaw 控制面板 URL（如果需要，请使用访问令牌）。
   

2. 开始新建对话并发送一条信息。
   

3. 如果收到智能体回复，则说明设置成功。
   

您还可以询问 OpenClaw 它正在使用哪个模型。在网关聊天界面中，您可以通过输入以下内容来切换模型：/model MODEL_NAME。

第 8 步 - （可选）添加技能并了解更多

• 技能扩展能力的同时也会带来风险；只启用你信任的技能（例如，经过社区验证的技能）。要添加技能：
  

  • 让 OpenClaw 帮忙配置技能
    

  • 使用网页用户界面中的侧边栏启用技能。
    

  • 浏览 Clawhub 中的社区技能。
    

• 有关更多使用和配置详情，请参阅 OpenClaw 文档。