Windows快速部署OpenClaw + Qwen3.5 Plus完整教程

最近几天在B站、抖音、小红书上到处都能刷到OpenClaw的视频，GitHub上232k的Star数也是相当炸裂。看着各路up主演示的效果，我是越看越眼馋，但说实话当时也没什么实际使用需求，就纯粹是看个热闹。

结果就在昨天，老板突然把我叫到办公室：”你看看这个OpenClaw，这么牛逼的AI工具，咱们能不能接入到产品里？这要是用上了，不得美滋滋？”

我当场就懵了——卧槽，这么好的东西我怎么就没想到呢？赶紧回应：”我马上部署一个测试环境，先跑跑看效果怎么样，如果可行咱们立马上！”

于是就有了这篇文章。我会详细记录在Windows系统下部署OpenClaw并接入Qwen3.5 Plus的完整过程，踩过的坑也会一并分享。既是给自己做个备忘，也希望能帮到同样想快速上手测试的朋友们。

话不多说，直接开干！

先打开OpenClaw的官方文档

环境准备

最低要求：

Windows 10（版本 2004+）或 Windows 11
8GB 内存（推荐 16GB+）
可用磁盘空间 10GB+
稳定的网络连接

为了快速部署看个效果本次使用原生windows11部署

1.打开OpenClaw – OpenClaw的官方文档

复制

Windows（PowerShell）：

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

在PowerShell中输入

第一次安装OpenClaw会检查电脑中是否有 Node版本 如果你有OpenClaw会自动复用，没有的话会自动安装

看到 [*] Installing OpenClaw (openclaw@latest)… 就说明程序正在安装

OpenClaw installed successfully (2026.2.26)! 代表安装成功

安全确认提示

不出意外的话会自动跳转到这个页面

◆ I understand this is personal-by-default and shared/multi-user use requires lock-down. Continue?

Ps:当前是“默认个人使用模式”如果以后要给多人用或对外开放，需要自己做安全加固现在只是确认你知道这件事

选 Yes 就OK

初始化方式选哪种？

有两个选项：
● QuickStart
快速开始模式
自动用默认配置启动
细节以后可以用 openclaw configure 再改
适合新手或只是想先跑起来看看
● Manual
手动配置模式
一开始就自己设置端口、权限、安全等参数

第一次安装直接选择 QuickStart 就OK

选择模型

我们要配置国内版的阿里云这里选择

● Skip for now

如果点错了也不要慌，继续下去到时候都是要改的

这里默认

直接默认到时候在配置文件中修改

配置社交媒体机器人账号

Ps：我这里需求可以在Web UI 实现使用我这里就先选择 Skip for now 之后会写一个如何部署钉钉box的教程

安装&配置技能

选择 Yes

按需求安装 空格选择回车键确认

选择包安装器

选择npm包管理器或者选择pnpm

扩展功能设置

GOOGLE_PLACES_API_KEY（goplaces）
用于调用 Google 地点/地图相关服务

GEMINI_API_KEY（nano-banana-pro）
用于接入 Google Gemini 模型

NOTION_API_KEY（notion）
用于连接 Notion

OPENAI_API_KEY（openai-image-gen）
用于图片生成

OPENAI_API_KEY（openai-whisper-api）
用于语音转文字

ELEVENLABS_API_KEY（sag）
用于语音合成

全部选择No 暂时用不上

配置hooks钩子

🚀 boot-md
启动时自动加载一个 Markdown 文件
类似启动说明或预设提示
一般新手不需要
📎 bootstrap-extra-files
启动时自动加载额外文件
用于高级自定义
普通使用不需要
📝command-logger
记录执行过的命令
方便排查问题
会保存执行记录
💾session-memory
保存会话记忆
让它在不同会话之间保留上下文
适合长期项目使用

可以选择

boot-md

session-memory

command-logger

设置UI界面

选择Open the Web UI 方便操作

选择完成后会立马打开Web UI的页面

这说明OpenClaw安装完成，但是还不能用，因为还没配置大模型（ing

配置大模型

我使用的是阿里 qwen3.5plus 因为他有免费额度（）

大模型服务平台百炼控制台-新人免费额度文档

打开阿里大模型服务平台百炼控制台登录一下

点击 密钥管理 –创建API Key

复制 API Key 等一会要用

打开 C:\Users\电脑用户名.openclaw 的配置文件

打开 openclaw.json 在文件中的大概第7行的地方

复制

  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "bailian": {
        "baseUrl": "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1",
        "apiKey": "你的api kay  填写在哪里",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "qwen3.5-plus",
            "name": "qwen3.5-plus",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text",
              "image"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536
          },
          {
            "id": "qwen3-max-2026-01-23",
            "name": "qwen3-max-2026-01-23",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 65536
          },
          {
            "id": "qwen3-coder-next",
            "name": "qwen3-coder-next",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 65536
          },
          {
            "id": "qwen3-coder-plus",
            "name": "qwen3-coder-plus",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536
          },
          {
            "id": "MiniMax-M2.5",
            "name": "MiniMax-M2.5",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 65536
          },
          {
            "id": "glm-5",
            "name": "glm-5",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 202752,
            "maxTokens": 16384
          },
          {
            "id": "glm-4.7",
            "name": "glm-4.7",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 202752,
            "maxTokens": 16384
          },
          {
            "id": "kimi-k2.5",
            "name": "kimi-k2.5",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text",
              "image"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 32768
          }
        ]
      }
    }
  },

在往下滑找到 agents

填写

  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "bailian/qwen3.5-plus"
      },
      "models": {
        "bailian/qwen3.5-plus": {},
        "bailian/qwen3-max-2026-01-23": {},
        "bailian/qwen3-coder-next": {},
        "bailian/qwen3-coder-plus": {},
        "bailian/MiniMax-M2.5": {},
        "bailian/glm-5": {},
        "bailian/glm-4.7": {},
        "bailian/kimi-k2.5": {}
      },
      "workspace": "C:\\Users\\19928\\.openclaw\\workspace"
    }
  },

primary 代表默认模型

models是可选模型

workspace填写你的真实的路径，复制就好了

完工

这一套配置下了OpenClaw 基本上是可以正常使用了使用 openclaw gateway 命令打开OpenClaw 在聊天框发送内容（大模型不一定要使用阿里云的 DeePseek，Claude，Open Ai 等等都可以使用）

ojbk测试成功

我为什么不用 WSL2

你可能在其他教程里看到，OpenClaw 官方推荐 Windows 用户走 WSL2（Linux 子系统）。确实，WSL2 兼容性更好，高级功能支持更完整。但对于我们这种”先跑起来看看效果”的快速验证场景，WSL2 有点杀鸡用牛刀了：

要装 Ubuntu 子系统，多一层环境维护
systemd 配置、网络桥接、端口转发……折腾半天
我只是想先看个效果，不是要生产部署

所以这篇教程走的是 Windows 原生路线：装 Node.js → 装 OpenClaw → 跑 Onboarding → 接 Qwen，全程在 PowerShell 里搞定，20 分钟足够。

Ps：如果你后续打算长期使用 OpenClaw，或者需要浏览器自动化、定时任务等高级功能，建议还是迁移到 WSL2 环境。原生 Windows 跑基础对话和工具调用没问题，但部分 Linux 原生的 Skills 可能会有兼容问题。好消息是 OpenClaw 的配置文件（openclaw.json）可以直接复制到 WSL2 环境复用，不用重新配。