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window如何本地部署Clawdbot windows安装Clawdbot指南

舞夢輝影

舞夢輝影

发布时间:2026-01-29 14:00:24

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798人浏览过

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来源于php中文网

原创

本文将完整讲解 Windows 系统下本地部署 Clawdbot 的标准流程,  覆盖环境准备、Docker 部署、配置要点以及 Windows 用户最容易踩的坑。

提前说明:Windows 部署 Clawdbot 的核心前提是 WSL2。

一、Windows 部署 Clawdbot 的整体思路

clawdbot 并不直接运行在 windows 原生环境中,而是通过:

  • Windows + WSL2(Linux 子系统)
  • Docker Desktop(基于 WSL2)

来构建一个 接近原生 Linux 的运行环境

理解这一点非常重要:    Clawdbot 实际是运行在 WSL2 的 Linux 中,而不是 Windows CMD。

二、Windows 安装前的系统要求

1️⃣ 系统要求

项目 要求
Windows 版本 Windows 10 2004+ / Windows 11
CPU 支持虚拟化(Intel VT-x / AMD-V)
内存 8GB 起步,推荐 16GB+

2️⃣ BIOS 设置(必要)

需在 BIOS 中开启:

  • Intel Virtualization Technology
  • 或 AMD SVM

三、Step 1:启用 WSL2(关键步骤)

以管理员身份打开 PowerShell,执行:

wsl --install

安装完成后,系统会自动:

  • 启用 WSL
  • 安装虚拟机平台
  • 默认安装 Ubuntu(推荐 22.04)

重启电脑后,确认版本:

wsl --status

确保看到:

Default Version: 2

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四、Step 2:安装 Docker Desktop(基于 WSL2)

下载并安装 Docker Desktop(Windows 版本),安装过程中:

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下载
  • 勾选 Use WSL 2 based engine
  • 不要使用 Hyper-V 模式

安装完成后,在 Ubuntu 终端中验证:

docker --version
如果 Ubuntu 中无法识别 docker,说明 Docker Desktop 与 WSL2 未正确关联。

五、Step 3:在 WSL2 中部署 Clawdbot

1️⃣ 进入 Ubuntu 终端

从开始菜单打开 Ubuntu,后续操作全部在该终端中完成。

2️⃣ 拉取 Clawdbot 源码

git clone https://github.com/clawdbot/clawdbot.git
cd clawdbot

3️⃣ 配置环境变量

cp .env.example .env

重点修改以下配置:

配置项 说明
CLAWS_BOT_NAME AI 名称
CLAWS_SERVER_PORT 服务端口(默认 8080)
CLAWS_DEFAULT_MODEL 使用的 AI 模型
CLAWS_DATA_DIR 数据目录(Linux 绝对路径)
Windows 路径不要直接写 C:\    推荐使用 WSL 内路径,如 /home/username/clawdbot/data

4️⃣ 启动 Clawdbot

docker-compose up -d --build

首次启动需等待 5~10 分钟。

六、Step 4:访问与验证服务

docker ps
docker logs clawdbot

浏览器访问:

http://localhost:8080

若能看到管理界面,说明服务启动成功。

七、Step 5:对接 Telegram(强烈推荐)

1️⃣ 创建 Telegram Bot

  • 搜索 @BotFather
  • 发送 /newbot
  • 获取 Bot Token

2️⃣ 写入配置并重启

TELEGRAM_BOT_TOKEN=你的Token
docker-compose restart

3️⃣ 验证

在 Telegram 中向机器人发送 /start,  再发送简单指令进行测试。

八、Windows 用户常见问题总结

问题 原因
Docker 无法启动 WSL2 或虚拟化未开启
容器反复重启 配置文件错误 / 端口冲突
文件无法读写 路径权限问题

九、总结

在 Windows 上部署 Clawdbot 并不难,  难点在于理解 WSL2 + Docker 的运行关系

一旦环境稳定,Windows 下的 Clawdbot 与 Linux 几乎没有使用差异。

建议将 Clawdbot 视为一个长期运行的本地 AI 服务,  而不是一次性工具

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