PC 逆襲：Windows 24 小時專屬 OpenClaw AI 代理人打造實戰
誰說 AI Agent 只能住在 Apple Silicon 裡？身為堅持 PC Master Race 的 Windows 用戶，本文詳細揭示如何利用 WSL2 與 Docker 的強大組合，在家中本地部署你的 OpenClaw AI 龍蝦。這不僅能確保程式碼和敏感資料的絕對隱私安全，更能透過 NVIDIA 顯卡釋放本地 LLM 的極致效能，打造一台 24 小時不間斷的數位勞動力。文章提供了完整的五步驟實戰指南，從環境依賴到容器啟動，助你實現 Vibe Coding 的極致體驗。立即行動，解放你的 PC 潛能！若在部署 OpenClaw 時遇到任何權限或 Docker 難題，歡迎隨時聯繫浪花科技，讓專業團隊助你啟動專屬數位員工。
Windows 也能養龍蝦？2026 OpenClaw 本地部署實戰：打造你專屬的 24 小時 AI 代理人 (WSL2 + Docker 版)
嗨，我是 Eric，浪花科技那個總是深夜還在敲鍵盤的工程師。最近辦公室裡的 Mac mini M4 被搶購一空，大家都在瘋那隻傳說中的「AI 龍蝦」——OpenClaw。看著隔壁桌的設計師用 Mac 跑 Agent 跑得不亦樂乎，身為一個堅持 PC Master Race 的 Windows 老派玩家，我實在看不下去了。
誰說 AI Agent 只能住在 Apple Silicon 裡？
今天這篇文章，就是要為廣大的 Windows 用戶平反。我們要利用 Windows 強大的相容性，配合 WSL2 (Windows Subsystem for Linux) 和 Docker，在家裡的 PC 上打造一個 24 小時不休息、完全屬於你、且隱私絕對安全 的 OpenClaw 數位勞動力。
這不是玩具，這是 2026 年每位開發者和數位遊牧民族都該有的「標準配備」。
一、 為什麼 Windows 用戶也瘋「龍蝦 AI」？
在 2026 年的今天，OpenClaw (前身為 Moltbot) 已經從一個單純的自動化腳本，進化成支援 MCP (Model Context Protocol) 的完整 AI 代理系統。很多文章都在吹捧 Mac 的統一記憶體架構，但別忘了，Windows 陣營擁有最強大的武器——NVIDIA 獨立顯卡。
打破硬體邊界：PC 的逆襲
如果你的電腦裡插著一張 RTX 4090 甚至是 50 系列的顯卡，卻只拿來打遊戲，那真的是暴殄天物。OpenClaw 雖然可以透過 API 呼叫雲端的 Claude 或 GPT 模型，但如果你想跑本地模型 (Local LLM) 來處理敏感資料，Windows + CUDA 依然是目前的效能王者。
核心優勢：為什麼你需要一隻「養在家裡」的龍蝦？
- 隱私安全 (Local-first)： 你的程式碼、財務報表、私人筆記，不需要全部上傳到雲端伺服器。OpenClaw 部署在本地，資料就在你的硬碟裡。
- 24 小時待命 (Always On)： 相比筆電需要休眠帶出門，家裡的 Desktop PC 非常適合掛機。
- 遠端遙控： 想像一下，你人在東京旅遊，只需透過 WhatsApp 或 Telegram 傳一句話：「幫我把家裡那份專案的 README 更新一下並部署」，家裡的電腦就會自動喚醒 Docker，完成工作後再回報給你。這才是 Vibe Coding 的極致。
二、 前置作業：準備好你的 Windows 煉金房
在開始之前，有些工程師的小囉嗦必須先交代。要在 Windows 上跑得順，我們不能直接用傳統的 `.exe` 思維，我們要擁抱 Linux 子系統。
硬體建議配置
- CPU： 建議 Intel Core i5/i7 (13代以上) 或 AMD Ryzen 7/9。Agent 運作時需要處理大量的並發任務。
- RAM： 32GB 是 2026 年的低消。如果你還在用 16GB，建議先去下單兩條記憶體。Docker 跑起來是很吃資源的。
- GPU： NVIDIA 顯卡 (VRAM 12GB+) 是最佳選擇，雖然 OpenClaw 核心邏輯不一定吃顯卡，但未來的本地模型擴充絕對需要它。
軟體環境依賴
這是最關鍵的一步，請確保你的 Windows 11 已經更新到最新版本。
- WSL2 (Ubuntu)： 這是讓 Windows 擁有 Linux 靈魂的魔法。
- Docker Desktop： 容器化部署的神器，我們不想花時間解 Python 依賴衝突，Docker 是一鍵解方。
- API Keys： 準備好你的 Anthropic (Claude 3.5/3.7) 或 OpenAI API Key。雖然支援本地模型，但剛上手建議先用 API 確保邏輯暢通。
三、 實戰部署：五分鐘讓龍蝦在 Windows 上動起來
好，廢話不多說，打開你的 PowerShell (記得用管理員權限)，我們開始動工。
Step 1: 安裝與設定 WSL2
如果你還沒安裝過 WSL，請輸入以下指令。這會安裝 Ubuntu 預設發行版。
wsl --install安裝完成後，系統會要求重開機。重開機後，一個 Ubuntu 的終端機視窗會跳出來，請設定好你的使用者名稱與密碼。
Step 2: 安裝 Docker Desktop 並開啟 WSL 整合
去 Docker 官網下載 Windows 版安裝檔。安裝好後，進入 Settings -> Resources -> WSL Integration，確保你的 Ubuntu 發行版開關是 ON 的狀態。這步很重要，不然你的 Linux 抓不到 Docker。
Step 3: 複製 OpenClaw 專案
打開你的 Ubuntu 終端機 (不是 CMD，是 WSL 的那個視窗)，我們要把原始碼拉下來。
# 建立一個專門放專案的資料夾
mkdir -p ~/projects
cd ~/projects
# Clone OpenClaw (假設這是官方庫)
git clone https://github.com/openclaw/openclaw-core.git
cd openclaw-coreStep 4: 設定環境變數 (.env)
這是最容易出錯的地方。OpenClaw 需要知道你的 API Key 和通訊軟體的 Token。複製範例檔案並編輯它：
cp .env.example .env
nano .env在編輯器中，你重點需要修改這幾行：
# AI 模型設定
LLM_PROVIDER=anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxxxxxx
# 通訊介面 (以 Telegram 為例)
TELEGRAM_BOT_TOKEN=123456:ABC-xxxxxxxxx
ALLOWED_USER_IDS=你的TelegramID
# 允許 Agent 存取的工作目錄 (安全設定)
WORKSPACE_DIR=/app/workspaceEric 的小提醒： 千萬不要把 ALLOWED_USER_IDS 留空，否則你的龍蝦會變成公共財，誰都能來指揮它。
Step 5: 啟動容器
一切就緒，發動引擎：
docker-compose up -d第一次啟動會需要下載映像檔，這時候你可以去泡杯咖啡。等跑完後，輸入 docker-compose logs -f，如果你看到「OpenClaw Agent Started」的字樣，恭喜你，你的 24 小時數位員工正式上工了。
四、 進階技巧：結合 MCP 讓 Agent 擁有超能力
如果你有看過我之前寫的 2026 最強 AI 助理：從 Clawdbot 到 OpenClaw，你會知道 OpenClaw 最強大的地方在於 MCP (Model Context Protocol)。
什麼是 MCP？
簡單來說，MCP 是讓 AI 模型能夠「理解上下文」並「操作工具」的標準協定。在 Windows 環境下，我們可以透過 MCP 讓 WSL 裡的 OpenClaw 去讀取你 Windows C 槽的檔案。
Windows 特供配置：掛載 Windows 檔案系統
在 docker-compose.yml 中，我們需要做一點魔改，把 Windows 的資料夾掛載進去：
volumes:
- /mnt/c/Users/Eric/Documents/Work:/app/workspace/windows_docs這樣一來，你就可以透過 Telegram 對 OpenClaw 說：「幫我讀取 Windows 文件夾裡的 2026Q1財報.xlsx，並分析數據」，它就能直接存取該檔案，而不需要你手動上傳。
五、 安全性建議：不要讓龍蝦變成駭客的後門
在家架設伺服器，資安意識要有。特別是 OpenClaw 這種擁有「執行程式碼」權限的 Agent。
- 權限控管： 務必將 OpenClaw 的 Docker 容器以非 Root 用戶運行 (User Namespace Remapping)，避免它如果不幸被攻破，駭客直接取得你 WSL 的最高權限。
- 檔案隔離： 不要把整個
/mnt/c/都掛載進去。只掛載特定的工作資料夾。你絕對不希望 AI 誤刪了你的System32或珍貴的家庭照片。 - 網路防火牆： 如果你要從外網連線，建議使用 Cloudflare Tunnel 或 Tailscale，而不是直接在路由器開 Port 暴露 IP。這也是我在 去中心化 AI 代理架構解析 中強調的重點。
六、 結語：Vibe Coding 時代的個人助理
安裝 OpenClaw 在 Windows 上，不僅僅是省下買 Mac 的錢，更是一種對技術掌控力的展現。在這個 AI 開發工具大亂鬥 的時代，擁有一個本地端、可隨時呼叫、且完全聽命於你的 AI Agent，是每位開發者在 2026 年最大的優勢。
從今天起，把那些繁瑣的 Log 檢查、文件整理、甚至是簡單的單元測試撰寫，都交給你的「龍蝦」吧。你要做的，是保持 Vibe，專注在更具創造性的架構設計上。
如果你在安裝過程中有遇到任何權限或 Docker 的怪問題（Windows 嘛，你懂的），或者想了解更多關於企業級 AI Agent 的部署方案，歡迎隨時找我們聊聊。
想為您的企業打造專屬的 AI 自動化工作流？或者在 Windows 部署 OpenClaw 時卡關了？
常見問題 (FAQ)
Q1: 我的電腦沒有 NVIDIA 顯卡，還能跑 OpenClaw 嗎？
可以的。OpenClaw 的核心邏輯主要依賴 CPU 運算，如果串接的是雲端 API (如 Claude 3.5/3.7 或 OpenAI)，則不需要強大的顯卡。顯卡主要是為了跑本地 LLM 模型 (Local Inference) 才需要。
Q2: WSL2 和 Docker Desktop 會讓電腦變得很慢嗎？
Docker Desktop 在 Windows 上確實會佔用一定的記憶體 (通常 2GB 起跳)。建議電腦至少要有 32GB RAM。如果發現變慢，可以在 .wslconfig 檔案中限制 WSL 佔用的最大記憶體量。
Q3: 開啟 24 小時運作，電費會不會很驚人？
OpenClaw 在待機狀態下 (Idle) 資源消耗非常低。除非你頻繁要求它進行繁重的推論或資料處理，否則相比於顯卡全速運轉的遊戲狀態，它的功耗是相對可控的。
Q4: 我可以用 LINE 來控制 OpenClaw 嗎？
目前 OpenClaw 官方支援度最好的是 Telegram 和 Discord。若要支援 LINE，需要透過 Webhook 中轉。您可以參考浪花科技關於 LINE Chatbot 建置實戰 的文章自行擴充介面。
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