数据不出家门！用树莓派/NAS本地部署OpenClaw，打造真正属于你的AI管家

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你有没有想过一个问题：你跟 AI 聊的每一句话，都去了哪里？

你让 ChatGPT 帮你写一封辞职信，这封信的内容存在了 OpenAI 的服务器上。你让 Claude 帮你分析公司的财报数据，这些数据经过了 Anthropic 的 API。你让 AI 助手整理你的邮箱，它需要读取你所有的邮件内容。

大多数时候，这不是问题。但如果你在处理商业机密、个人隐私、或者任何你不希望被第三方看到的信息——你确定要把这些数据发到大洋彼岸的服务器上吗？

OpenClaw 的核心理念之一就是本地优先。它可以跑在你家里的树莓派上，跑在你的 NAS 里，配合 Ollama 本地模型，实现真正的数据零外泄。

今天这篇文章，我分别演示树莓派和 NAS 两种部署方案，再配上 Ollama 本地模型，让你拥有一个完全属于自己的 AI 管家——数据不出家门，7×24 小时在线。

为什么一定要本地部署

先说一个数据：2026 年 3 月中旬，中国政府要求国有企业和政府机构禁止在办公电脑上运行 OpenClaw。国家互联网应急中心发布了风险提示，其中一条核心风险就是**”核心数据泄露”**。

这个风险不仅是 OpenClaw 的问题，而是所有依赖云端 API 的 AI 工具的通病。只要你的数据经过第三方服务器，就存在泄露的可能。

本地部署解决了三个核心问题：

第一，数据隐私。 对话记录、文件内容、操作日志——全部存在你自己的设备上。不经过任何第三方服务器。配合 Ollama 本地模型，连模型推理都在本地完成，真正做到”数据不出家门”。

第二，可用性。 云端 API 可能限速、宕机、甚至被封。本地部署不依赖外部服务（纯离线模式），网络断了照样能用。

第三，成本。 云端 API 按 Token 收费，一个活跃会话一天能烧掉几十美元。本地模型推理成本为零——除了电费和一次性硬件投入，没有任何持续费用。

OpenClaw 的官方文档说得很直白：**”Privacy — conversations never leave your machine.”**

方案一：树莓派部署——300 块钱的 Jarvis

树莓派是 OpenClaw 本地部署最经典的方案。原因很简单：便宜、省电、安静、7×24 小时运行。

硬件要求

硬件 最低配置 推荐配置
树莓派 Pi 4（4GB） Pi 5（8GB）
存储 32GB SD 卡 64GB+ NVMe SSD
电源 官方电源适配器 官方电源适配器
网络 Wi-Fi 有线以太网（推荐）

成本： 树莓派 5 套装大概 500-800 元，二手树莓派 4 两三百块就能搞定。

重要提示： 树莓派上不要跑本地模型。即使是最小的 3B 参数模型，在树莓派上推理也慢到无法使用。树莓派的角色是运行 OpenClaw Gateway，模型推理交给云端 API 或者局域网内的另一台设备。

部署步骤

第 1 步：安装系统

用 Raspberry Pi Imager 烧录 Raspberry Pi OS Lite（64-bit）。Lite 版没有桌面环境，对于跑服务器来说，桌面是多余的。

确认架构是 aarch64：

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uname -m
# 输出应该是 aarch64

第 2 步：安装 OpenClaw

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# 一键安装（会自动安装 Node.js 22+）
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

安装完成后运行向导：

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openclaw onboard --install-daemon

向导会引导你：

  1. 选择模型提供商（推荐 DeepSeek，便宜）
  2. 输入 API Key
  3. 选择消息平台（Telegram 最简单）
  4. 安装为系统服务（开机自启）

第 3 步：设置为系统服务

--install-daemon 会自动创建 systemd 服务。如果手动设置：

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# 设置开机自启
sudo systemctl enable openclaw
sudo systemctl start openclaw

# 查看状态
sudo systemctl status openclaw

第 4 步：远程访问

树莓派跑起来后，你需要从其他设备访问管理面板。两种方式：

方式 A：SSH 隧道（安全，推荐）

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# 在你的电脑上执行
ssh -L 18789:localhost:18789 pi@你的树莓派IP

# 然后在浏览器打开 http://localhost:18789

方式 B：内网穿透（外网访问）

用 frp、Cloudflare Tunnel 或 Tailscale，把树莓派的服务暴露到公网。

OpenClaw 官方文档的建议是：**”Break-even: A Pi pays for itself in ~6-12 months vs cloud VPS.”** 一台树莓派 6-12 个月就能回本。

方案二：NAS 部署——你的 NAS 终于有了灵魂

如果你家里已经有群晖或威联通的 NAS，恭喜你——你已经拥有了最完美的 OpenClaw 宿主机。

NAS 的天然优势：

  • 24 小时在线，本来就在跑
  • 有 Docker 支持，部署极简
  • 有存储空间，记忆持久化不是问题
  • 有 UPS 保护，不怕突然断电

群晖（Synology）部署

要求： DSM 7.0+，支持 Container Manager（原 Docker 套件）

第 1 步： 打开 Container Manager → 注册表 → 搜索 openclaw/openclaw，下载 latest 镜像。

第 2 步： 创建容器，配置如下：

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# 或者用 SSH 命令行（更快）
docker run -d \
  --name openclaw \
  --restart always \
  -p 3000:3000 \
  -v /volume1/docker/openclaw:/root/.openclaw \
  -e ANTHROPIC_API_KEY="你的API-Key" \
  openclaw/openclaw:latest

关键配置：

  • 端口映射：本地 3000 → 容器 3000
  • 目录映射：/volume1/docker/openclaw → /root/.openclaw（持久化数据）
  • 环境变量：ANTHROPIC_API_KEY（或 DeepSeek 的 Key）

第 3 步： 访问 http://NAS内网IP:3000 完成初始化。

威联通（QNAP）部署

要求： QTS 5.0+，安装 Container Station

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docker run -d \
  --name openclaw \
  --restart always \
  -p 3000:3000 \
  -v /share/Container/openclaw:/root/.openclaw \
  -e ANTHROPIC_API_KEY="你的API-Key" \
  openclaw/openclaw:latest

操作方式和群晖几乎一样，只是路径不同。

权限问题（踩坑提醒）

Synology NAS 上最常见的报错是 EACCES: permission denied。解决方法：

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# SSH 登录 NAS 后执行
sudo chown -R 1000:1000 /volume1/docker/openclaw

或者在 docker-compose.yml 里加上：

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user: '1000:1000'

终极方案：配合 Ollama 实现完全离线

树莓派或 NAS 上跑 OpenClaw Gateway，再配一台跑 Ollama 的设备，就能实现完全零外泄。

架构图

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┌─────────────────────────┐
│ 树莓派 / NAS             │
│ OpenClaw Gateway        │
│ (接收消息、调度任务)      │
└──────────┬──────────────┘
           │ 局域网 HTTP
           ▼
┌─────────────────────────┐
│ 你的电脑 / 另一台设备     │
│ Ollama 本地模型           │
│ (推理、生成)              │
└─────────────────────────┘

Ollama 安装和配置

在你的 PC 或 Mac 上安装 Ollama：

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

拉取推荐模型：

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# 根据你的硬件选择
ollama pull qwen3.5:9b     # 8GB 显存/内存可跑
ollama pull qwen3.5:27b    # 20GB+ 显存，效果更好
ollama pull glm-4:9b       # 中文优化，8GB 可跑

关键坑点： OpenClaw 要求模型上下文窗口至少 64K Token，但 Ollama 默认只有 2048-4096。你必须手动调大，否则会出现各种诡异问题——看起来能对话，但定时任务会输出乱码。

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# 方法：通过环境变量设置
OLLAMA_NUM_CTX=24576 ollama serve

让 Ollama 监听局域网（默认只监听 localhost）：

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OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve

配置 OpenClaw 连接 Ollama

在 OpenClaw 的配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json 中：

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{
  "providers": {
    "ollama": {
      "type": "openai-compatible",
      "baseUrl": "http://你的Ollama设备IP:11434/v1",
      "apiKey": "ollama"
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "provider": "ollama",
        "name": "qwen3.5:9b"
      }
    }
  }
}

apiKey 填 "ollama" 即可——Ollama 不需要认证，但 OpenClaw 要求这个字段不能为空。

混合模式：本地 + 云端两条腿走路

纯本地模型能覆盖 80-90% 的日常任务。但遇到复杂推理、长文本分析，本地 9B 模型确实不够用。

推荐策略：日常走本地，复杂走云端。

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{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "ollama/qwen3.5:9b",
        "fallback": "deepseek/deepseek-chat"
      }
    }
  }
}
  • 笔记整理、消息回复、定时任务 → 本地模型，零成本
  • 代码生成、数据分析、复杂推理 → 切换云端 API

这样既保了隐私，又不牺牲关键任务的质量。

硬件选购指南：按预算选方案

预算 方案 适合场景
¥0 旧电脑/旧笔记本直接装 体验和学习
¥300 二手树莓派 4 + 云端 API 轻量自动化
¥800 树莓派 5 + 云端 API 正式使用
¥0（已有） 家里的 NAS + Docker 最佳性价比
¥4000+ Mac Mini + Ollama 本地大模型

我的建议： 如果你已经有 NAS，直接用 NAS 部署，零额外硬件成本。如果没有 NAS，树莓派 5 是最具性价比的选择。如果你对隐私要求极高且预算充足，Mac Mini M4 + Ollama 是终极方案——64GB 统一内存可以流畅跑 27B 参数模型。

3 个必须知道的安全加固措施

本地部署不等于绝对安全。如果你把服务暴露到公网，又没做任何防护，那比用云端 API 还危险。

1. 不要把管理面板暴露到公网

OpenClaw 的 Gateway 默认监听 localhost:18789。如果你用内网穿透把它暴露出去，一定要加认证。推荐用 Cloudflare Tunnel + Access 或者 Tailscale 做安全访问。

2. 限制 OpenClaw 的系统权限

本地部署的 OpenClaw 有你设备的完整访问权限。建议：

  • 用专用用户运行 OpenClaw，不要用 root
  • 限制工作目录范围
  • 关闭不需要的工具（tools.exec.enabled: false）

3. Ollama 没有内置认证

Ollama 默认不需要密码就能调用。如果 Ollama 跑在和 OpenClaw 不同的设备上，确保它只监听内网 IP，不要暴露到公网。

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# 只监听内网
OLLAMA_HOST=192.168.1.100 ollama serve
# 而不是 0.0.0.0

写在最后

电影里钢铁侠的 Jarvis 是一个完全私有的 AI 管家——它跑在 Tony Stark 自己的服务器上，只听他一个人的指令，数据不出 Stark 大厦。

现在，你可以用一台 300 块的树莓派或者家里闲置的 NAS，搭一个属于你自己的 Jarvis。它的”大脑”跑在你的局域网里，它的”记忆”存在你的硬盘上，它的对话记录没有任何人能看到——除了你。

这才是本地优先的真正含义。不是因为本地跑更快（大多数时候云端更快），也不是因为本地更省钱（虽然确实更省），而是因为：你的数据，应该由你自己掌控。

在一个数据即石油的时代，这可能是你做过的最值的一笔投资。

你是用什么设备跑 OpenClaw 的？树莓派、NAS、还是 Mac Mini？有没有试过纯本地模型的效果？欢迎在评论区分享你的部署方案和使用体验。