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多年來，強大的AI模型主要部署在云端，通過遠程API和服務(wù)進行訪問。但隨著本地硬件性能的提升以及推理軟件棧的優(yōu)化正開始改變這種模式，使得直接在個人系統(tǒng)上運行高性能的大語言模型成為可能。這一轉(zhuǎn)變也催生了一個被稱為"智能體計算機（Agent Computer）"的新計算類別。與傳統(tǒng)個人計算機不同，這類設(shè)備的主要用戶不再是人類，而是AI智能體。

隨著AMD銳龍AI Max+ 這類平臺的出現(xiàn)，像Qwen 3.5 122B這樣的模型也可以在本地實現(xiàn)高性能運行，同時支持單智能體和多智能體工作負載，這標志著AI正從過去依賴云端的模式，轉(zhuǎn)向如今更強大的本地AI系統(tǒng)。

雖然運行和安裝OpenClaw有多種方式，但對于Windows用戶來說，這些方法可能存在一些取舍或功能缺失。通過WSL2部署OpenClaw的AMD最佳已知配置（BKC）提供了一種更簡化的方法，使用戶無需離開熟悉的Windows環(huán)境，就能直接在AMD硬件上運行本地AI智能體和大語言模型工作負載。該配置通過使用基于llama.cpp的LM Studio，實現(xiàn)了完全本地化的LLM部署，并通過本地embedding提供Memory.md的功能支持。

瀏覽器控制運行在WSL2環(huán)境中，可實現(xiàn)自動化工作流程和智能體交互。整個環(huán)境可在一小時內(nèi)完成配置，專為嘗試個人AI智能體和本地開發(fā)工作流程的早期用戶而設(shè)計。

RyzenClaw評分卡展示了搭載128GB統(tǒng)一內(nèi)存的AMD銳龍 AI Max+平臺，能夠通過OpenClaw高效運行接近云端質(zhì)量的AI智能體工作負載。在運行Qwen 3.5 35B A3B模型時，系統(tǒng)可實現(xiàn)約45 tokens/s 的生成速度，處理10,000個輸入token僅需約19.5秒。該平臺支持最高26萬 token 的最大上下文窗口，并且最多可同時運行6個智能體。這使得在消費級硬件上進行可擴展的本地AI實驗（例如Agent swarm/多智能體協(xié)作）成為可能，同時仍能保持良好的響應(yīng)速度。

RadeonClaw評分卡展示了在AMD Radeon AI PRO R9700顯卡上運行相同工作負載時所帶來的性能提升。在運行Qwen 3.5 35B A3B 模型時，系統(tǒng)可實現(xiàn)約120 tokens/s 的生成速度，處理10,000個輸入token僅需約4.4秒。該配置支持19萬token的上下文窗口，并且最多可同時運行2個智能體。這一結(jié)果顯著提升了本地智能體推理的響應(yīng)速度。

如何在AMD銳龍 AI Max+處理器或Radeon顯卡上設(shè)置并運行OpenClaw

接下來，我們將一步步演示如何搭建該環(huán)境。

預(yù)計跟隨步驟完成安裝所需時間：約1小時。

驅(qū)動更新與AMD可變顯存（Variable Graphics Memory）設(shè)置

1. 下載并安裝最新的AMD Software: Adrenalin Edition驅(qū)動程序。
2. 擁有AMD Radeon顯卡的用戶請?zhí)^此步驟。對于基于AMD銳龍AI Max+128GB平臺的用戶：在桌面任意位置右鍵 → AMD Software: Adrenalin Edition → Performance（性能） → Tuning（調(diào)整） → Variable Graphics Memory（可變顯存） → 設(shè)置為96GB并重啟。

LM Studio安裝與正確配置

初始設(shè)置

1. 下載LM Studio
2. 啟動LM Studio，在模型下載提示處點擊“Skip for now（暫時跳過）"。
3. 勾選"Developer Mode（開發(fā)者模式）"和"Start LLM service login（登錄時啟動LLM服務(wù)）"。

1. 點擊"Model Search（模型搜索）"圖標（機器人搭配放大鏡的符號）。
2. 在左側(cè)選擇 “Qwen 3.5 35B A3B”，然后在右側(cè)點擊下載，等待下載完成。

1. 按下Ctrl+L調(diào)出模型選擇界面。勾選"Manually choose load model parameters（手動選擇加載模型參數(shù)）"，然后點擊對應(yīng)的大語言模型以調(diào)出加載選項。
2. 勾選"remember settings（記住設(shè)置）"并勾選"show advanced setting（顯示高級設(shè)置）"。
3. 將上下文窗口設(shè)置為190000，并確保GPU卸載已設(shè)為最大。
4. 取消勾選"嘗試使用nmap"。

1. 確保已啟用"Flash Attention"。
2. 關(guān)于"最大并發(fā)預(yù)測"和"統(tǒng)一KV緩存"的詳細說明，請參閱上文中的并發(fā)智能體邏輯。目前，我們將"最大并發(fā)預(yù)測"設(shè)置為6，并保持勾選"統(tǒng)一KV緩存"。
3. 點擊加載
4. 如果模型未在列表中顯示，您可能需要再次從下拉菜單中選擇該模型。
5. 啟動聊天窗口，并發(fā)送消息"test"，以確認大語言模型是否正常工作。

服務(wù)器設(shè)置與崩潰防護加固

1. 請按Ctrl+2切換到開發(fā)者標簽頁。
2. 點擊"status: Stopped"前的開關(guān)以啟動服務(wù)器。
3. 點擊 “Server Settings（服務(wù)器設(shè)置）”。
4. 允許 “Serve on Local Network（在本地網(wǎng)絡(luò)上提供服務(wù)）”。此時系統(tǒng)會提示您進行權(quán)限確認。
5. 取消勾選 “Auto unload unused JIT loaded models（自動卸載未使用的 JIT 加載模型）” 和 “Only keep last JIT loaded model（僅保留最后加載的 JIT 模型）”，然后點擊任意位置關(guān)閉設(shè)置窗口。
6. 點擊Load Model（加載模型），選擇Qwen 35B A3B。此前配置的設(shè)置應(yīng)會自動填充，然后點擊 “Load（加載）”。
7. 模型加載完成后，狀態(tài)將顯示為“READY”。
8. 保持此窗口打開，然后繼續(xù)下一步操作。

安裝WSL2及OpenClaw核心組件

以管理員身份打開PowerShell窗口。

安裝Ubuntu（如果這是您第一次運行此命令，系統(tǒng)將會先安裝WSL）:

創(chuàng)建用戶名和密碼，然后運行更新。系統(tǒng)可能會提示您輸入密碼，并按 Y 繼續(xù)。

啟用Systemd

打開第二個PowerShell 窗口（以管理員身份），然后運行以下命令：

返回到原先的PowerShell 窗口（從現(xiàn)在起保持在此窗口），然后運行：

通過執(zhí)行以下命令驗證systemd是否正在運行：

如果收到"systemd"作為響應(yīng)，您可以繼續(xù)執(zhí)行并將其添加到“PATH路徑”：

安裝Homebrew（某些功能需要此步驟）。系統(tǒng)可能會提示您輸入密碼并按回車鍵確認：

配置Shell環(huán)境

安裝build-essentials。系統(tǒng)可能會提示您輸入密碼，并按 Y 繼續(xù)。

安裝OpenClaw

配置OpenClaw以使用本地大語言模型

閱讀安全警告后，按左箭頭鍵切換至"是"選項，然后按回車鍵繼續(xù)。再次按回車鍵選擇“Quick Start（快速開始）"。

按向下箭頭鍵滾動至“Custom Provider自定義提供商"，然后按回車鍵確認。

再次打開LM Studio——注意右側(cè)顯示的“API Usage“部分。復(fù)制“Local server is reachable at”下方的地址，然后將其粘貼到PowerShell 窗口中（提示：當PowerShell窗口處于焦點時，右鍵即可自動粘貼剪貼板內(nèi)容）。

在 “Paste API Key Now（立即粘貼API密鑰）”提示下按 Enter，然后輸入“Imstudio” ——即使非必填項，也請勿留空。

選擇“Anthropic-compatible API（兼容Anthropic的API）” 并按回車。然后回到LM Studio的API Usage部分，準確復(fù)制模型名稱，將其粘貼到Model ID輸入框中，并按回車。

此時OpenClaw將驗證連接并顯示"Verification Successful（驗證成功）"，隨后提示您輸入“Endpoint ID（端點

ID）“和”Model Alias（模型別名）“。請依次填寫這兩項：

此時，您將進入配置與Bot的通信渠道環(huán)節(jié)。在繼續(xù)操作之前，請確保您已準備好Token和授權(quán)信息。本示例將以Discord為例進行配置，要完成Discord設(shè)置，您需要準備：1) 認證 Token，2) 已邀請到Discord的Discord Bot（應(yīng)用）。請立即參照OpenClaw的Discord配置指南完成此步驟，指南地址：Discord-OpenClaw

提供Discord認證 Token，然后選擇 Yes 以配置Discord通道訪問。

請按指定格式輸入您的Discord服務(wù)器名稱和頻道名稱，例如：ClawOffice/#general，然后按回車鍵。如果配置成功，您將看到“Verification Successful（驗證成功）“的信息，并且頻道ID會被自動解析：

現(xiàn)在我們需要配置Web Search API（網(wǎng)絡(luò)搜索API）。您可以選擇跳過此步驟，或注冊像Brave這樣的API服務(wù)——只需5美元（約35元人民幣）即可獲得大量調(diào)用額度。在本示例中，我們將通過復(fù)制API密鑰來配置Brave搜索API：

現(xiàn)在我們將選擇一些初始功能：himalaya、blogwatcher、nanopdf和clawhub（如果在列表中找不到clawhub也別擔心——可以稍后再配置）。如果系統(tǒng)提示，請選擇npm并繼續(xù)安裝。

如果您希望使用云端訪問，請立即添加相關(guān)信息；否則，對所有API Key請求選擇 NO。

在Hooks中選擇boot-md、command-logger和session-memory，然后按回車鍵確認。

孵化您的 Clawie！

配置上下文（Context）、Agents（智能體）以及用于Memory的本地Embedding

發(fā)送以下提示詞（Prompt）：

Lets do some house-keeping: :You are running locally using LM Studio and a Qwen model with 190000 context. please update the openclaw.json file with max context and 190000 max token . Also please set the max agent count to 2 and the max sub-agent count to 2 as well. When done, restart the geteway.

等待網(wǎng)關(guān)（Gateway）重新連接并顯示為Idle（空閑）狀態(tài)。此時模型會停止響應(yīng)。在TUI 中輸入 /new，終端中將顯示正確的上下文限制（Context Limit）。

接下來，我們需要啟用本地Embedding模型以支持memory.md的功能。為此，請發(fā)送以下提示詞（Prompt）：

Perfect! that is all done. Lets setup and validate memory.md now. Please read the docs. Specifically, we need to configure the embedding model - which by default is cloud based. We need to configure this to the local embedding model - which includes the memorysearch parameter in openclaw.json and should trigger a download of the local embeddding model. Once done - please validate its working along with the entire memory.md system.

當Gateway（網(wǎng)關(guān)）重啟后，模型本身無法感知這一重啟，因此只需再次向模型發(fā)送提示 “the gateway has restarted”。隨后OpenClaw會下載本地 Embedding 模型并完成相應(yīng)配置。

您應(yīng)該會看到確認信息，表明 Memory 系統(tǒng)已完全正常運行。

可選步驟：如果您在開始時未能安裝clawhub技能，可以現(xiàn)在進行安裝；否則請?zhí)^此步驟。

完成Discord配對

要完成Discord配對，只需向你的機器人發(fā)送私信，它就會回復(fù)一個配對代碼以及在已激活WSL的PowerShell 窗口中粘貼的完整命令：

啟用OpenClaw使用Chrome（可見模式）。

我們現(xiàn)在將在WSL2中設(shè)置瀏覽器使用（用戶可見模式）。請打開一個新的PowerShell窗口：

運行以下命令，在您的工作區(qū)中安裝瀏覽器擴展：

openclaw browser extension install

運行apt更新

下載并安裝Chrome瀏覽器：

wget https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb

sudo apt install ./google-chrome-stable_current_amd64.deb

運行以下命令以獲取Dashboard Token并打開瀏覽器：

openclaw dashboard

這將首次打開瀏覽器。請接受并選擇是否登錄賬號。完成后，請保持該瀏覽器窗口處于打開狀態(tài)。

返回到PowerShell窗口，復(fù)制Dashboard Token（即 “#token=” 后面的那一部分）。

進入Extensions（擴展程序）→ 打開Developer Mode（開發(fā)者模式）→ 點擊Load Unpacked（加載已解壓的擴展程序）。

按Ctrl + H以顯示以點（.）開頭的隱藏目錄，然后點擊 .openclaw → browser → chrome extension，進入該文件夾后點擊 Open（打開）。

隨后會出現(xiàn)一個頁面，要求輸入Token。請輸入該Token 并點擊 Save（保存）。如果配置成功，頁面會顯示 “Relay reachable and authenticated（中繼已連接并完成認證）“。

點擊工具欄中的擴展程序圖標（拼圖形狀），然后點擊 OpenClaw Browser Relay 將其開啟。開啟后，您將看到提示信息：“OpenClaw Browser Relay started debugging this browser（OpenClaw Browser Relay 已開始調(diào)試該瀏覽器）。“

現(xiàn)在請在TUI中發(fā)送以下提示詞（Prompt）：

I just configured you with the chrome browser relay extension, can you verify its working by navigating to amd.com

您的OpenClaw智能體現(xiàn)在擁有一個可供使用的瀏覽器（您可以實時觀察）！

至此，一切準備完成，盡情體驗吧！