OpenClaw 把小龙虾AI 装到我自己的笔记本上，所有 CSV 和报表不出本机就被解读完，端侧自托管这件事真的是数据分析师刚需。
A new edition · 端侧自托管 · 桌面工坊
OpenClaw 小龙虾AI·
下载
端侧自托管
中文研发版 桌面工坊
OpenClaw 是为数据分析师、量化研究员与高校实验室准备的小龙虾AI 桌面工坊。 端侧自托管 · 轻量化推理 · 可插拔知识工坊，把模型与算力收回自己的桌面， 让中文研发版从下载到上线只用一杯咖啡的时间。
41tps
端侧推理速度
0外发
数据完全自留
15min
从下载到上线
EDITION A2
小龙虾AI
研发档案
研发档案
v3.4.0 · 端侧
01
能力档案 / Opus
把小龙虾AI 的核心能力收进 一台桌面工坊
不是又一个云端套壳助手。OpenClaw 把推理引擎、知识工坊、命令行工具与部署清单装订成册，让你的桌面就是完整的研发档案馆。
// 01
端侧自托管推理引擎
OpenClaw 自动识别 CPU、CUDA、Metal、ROCm，按显存挑选量化等级，从轻薄本到工作站都能跑出可用的小龙虾AI 推理速度。
// 02
数据零外发 · 内网可控
对话、代码片段、知识库索引全部留在本机或私有服务器，OpenClaw 默认不上传任何业务内容，满足科研与企业内部审计要求。
PRIVATE-FIRST · OFFLINE-READY
// 03
openclaw-cli 命令行
一行命令挂载模型、查推理日志、对接 CI/CD 与 Jupyter，让小龙虾AI 顺着脚本流进每一段研发管线。
// 04
可插拔知识工坊
把私有文献、行业术语、代码仓与运维手册都装进知识工坊，OpenClaw 通过本地 RAG 给出可追溯的中文研发答案。
"
"小龙虾AI 桌面工坊把模型权重和提示词模板都摆在我自己桌上 —— 我第一次觉得 AI 真的属于研发团队。"
— OpenClaw 内测圈 · 数据分析师
// 05
中文研发术语库
专为科研、量化与工业场景微调，OpenClaw 中文研发版的术语稳定度比通用模型高一截。
// 06
容器化与 Helm
附 Docker Compose 与 Helm Chart 模板，一条命令把小龙虾AI 部署进内网 K8s。
// 07
API 网关与多模型路由
统一鉴权、流量限制、模型热切换，让 OpenClaw 客户端面对不同任务自动挑选最合适的模型。
02
桌面工坊 / Atelier
横向翻阅 OpenClaw 中文研发版 的真实界面
不是渲染图。下方画面来自 OpenClaw 内测桌面工坊的真实截屏，左右拖动可查看不同视图。
横向拖动 · Drag horizontally
03
受众清单 / Roster
我们 没有 服务"所有人"，只为这四类人打磨
OpenClaw 不主打全民免费，也不追"史上最强"。我们的工程方向，只围绕真正需要端侧自托管的小龙虾AI 用户。
/ 01
数据分析师 Data Analyst · 端侧首选
把 Notebook、CSV、内部 BI 数据接入桌面工坊，让小龙虾AI 在端侧完成探索、清洗与图表说明。
/ 02
量化研究员 Quant Researcher · 离线友好
策略回测、因子说明、研报摘要全程在本机完成，OpenClaw 中文研发版不让任何交易日志离开内网。
/ 03
高校实验室 University Lab · 数据可控
文献综述、代码复现、论文润色都在导师的服务器或机房里跑，符合实验室伦理审查与课题数据合规要求。
/ 04
独立工程师 Indie Engineer · 工具链友好
把 OpenClaw 命令行接到 CI、git hook、VSCode 任务里，让小龙虾AI 写测试、写文档、生成 changelog。
04
部署四步 / Routine
从下载到上线，15 分钟一次性走完
不需要繁琐的配置文件，OpenClaw 中文研发版以"桌面工坊"的体验把本地部署做成一份四步清单。
i
下载桌面工坊主程序
点击页首"桌面工坊主程序"按钮，根据系统选择 Windows、macOS 或 Linux 容器版。OpenClaw 安装包统一约 248MB。
$ openclaw install --edition desktopii
首次启动 · 自动探测硬件
桌面工坊会自动检测 CPU/GPU 与可用显存，并推荐量化等级与上下文长度，无需手动调参。
iii
挂载本地或私有模型
支持 GGUF、Safetensors、HuggingFace 目录，挂载完成后小龙虾AI 即可在端侧运行，整个过程无需联网。
$ openclaw model add ./weights/claw-7biv
启用知识工坊与多路由
导入私有文档与术语库，配置多模型路由，OpenClaw 即刻接管你的研发对话与代码工作流。
05
研发回声 / Voices
来自数据分析师、量化研究员与 高校实验室 的真实反馈
以下回声摘录自 OpenClaw 内测圈、研究院内部沙龙与独立工程师社区。
量化策略相关的代码绝对不能外传，OpenClaw 中文研发版把模型与知识工坊都圈在内网，对我们这种小团队再合适不过。
实验室的数据合规非常严格，OpenClaw 桌面工坊在我们的本地服务器上跑得稳，学生不用学 Linux 也能用上小龙虾AI。
openclaw-cli 让小龙虾AI 像 grep 一样自然地进了我的工程师工作流，PR 自动写 changelog，离线模式跑得稳得很。
06
疑问录 / Index
下载之前你可能 会问的 8 个问题
从兼容性到合规，再到模型挂载与升级策略，这里把数据分析师与高校实验室常问的问题集合在一处。
Q. OpenClaw 小龙虾AI 是什么？端侧自托管又是什么意思？
OpenClaw（小龙虾AI）是面向数据分析师、量化研究员与高校实验室的桌面工坊式 AI 工具。端侧自托管指：模型权重、对话历史、知识工坊索引都跑在你自己的电脑或私有服务器上，OpenClaw 默认不依赖任何云端服务即可完成中文研发任务。
Q. OpenClaw 下载需要付费或注册吗？
桌面工坊主程序与 CLI/容器版可直接通过本页顶部按钮下载，安装后无需注册即可启动端侧推理、知识工坊与命令行工具。仅在你需要团队协作、SSO 集成或云端备份时，才需要绑定企业账号。
Q. OpenClaw 中文研发版支持哪些系统和硬件？
桌面工坊支持 Windows 10/11、macOS 12+ 与主流 Linux 发行版（Ubuntu/Debian/CentOS）。最低 8GB 内存 + 4 核 CPU 即可运行 4-bit 量化模型；推荐 16GB 内存 + 6GB 显存 GPU，OpenClaw 会自动按硬件挑选量化等级与上下文长度。
Q. 桌面工坊能完全在断网环境下使用吗？
可以。首次下载并完成本地模型挂载后，OpenClaw 桌面工坊能在完全断网的环境下持续运行对话、代码补全、知识工坊检索、命令行任务等核心能力。只有当你主动启用"网页阅读"或"模型云中转"插件时，才会发起外部网络请求。
Q. 如何把 OpenClaw 容器版部署到内网服务器？
下载 CLI 与容器版安装包后，会得到 openclaw-cli 二进制、Docker Compose 与 Helm Chart 模板。常见做法：内网服务器执行 docker compose up -d 启动 OpenClaw 服务端，然后在桌面工坊的"模型源"中填入服务端地址，并通过堡垒机或反向代理控制访问权限。
Q. OpenClaw 怎么挂载本地或自训练模型？
在桌面工坊的"模型源"页面，可以一键导入 GGUF、Safetensors、HuggingFace 目录等常见格式；命令行版本通过 openclaw model add /path/to/model 添加。同一台机器可同时挂载多个模型，多模型路由会按任务类型自动选择合适的小龙虾AI 引擎。
Q. 中文研发版的更新策略与升级方式是怎样的？
桌面工坊分稳定通道与研发通道。稳定通道每 4-6 周更新，重点修复兼容性问题；研发通道每周迭代，提前体验新插件与新模型适配。你可以在设置-更新通道中切换，离线环境也可以直接下载完整安装包覆盖升级，本地数据与配置不会丢失。
Q. OpenClaw 会上传我的对话、数据或代码吗？
默认配置下，所有对话、CSV、代码片段、知识工坊内容都仅在你的本机或你指定的私有服务器中处理，OpenClaw 不会上传业务数据。客户端启动时仅检查版本信息（可在设置中关闭）。若你主动启用"匿名问题反馈"，仅会上传脱敏后的错误日志，并明确提示。