树莓派 + OpenClaw：本地 AI 助手完全搭建指南（2026）

树莓派 + OpenClaw：本地 AI 助手完全搭建指南

一台 500 元的树莓派，就能 7×24 运行你自己的 AI 助手——数据全在本地，不依赖云端。本文从硬件选购到 Telegram 接入、Home Assistant 智能家居联动，手把手带你完成全部配置。

最终效果： 一个运行在树莓派上的本地 AI 助手，通过 Telegram 随时随地访问，可选 Ollama 本地推理（完全脱离云 API）和智能家居控制。

为什么选树莓派？

如果更看重云端稳定性，参考我们的 VPS 部署指南。

硬件需求

推荐：树莓派 5（8GB）

• 主板： Raspberry Pi 5，8GB 内存——运行本地大模型的最低门槛
• 存储： 64GB+ microSD（A2 级）或 NVMe SSD（通过 HAT 扩展，强烈推荐）
• 电源： 官方 27W USB-C 电源
• 散热： 主动散热器或带风扇的外壳（AI 推理持续发热）
• 网络： 建议有线，Wi-Fi 也可

最低：树莓派 4（8GB）

可以用但本地推理明显慢。4GB 版不建议——Ollama 单独就需要 4GB 以上。

不支持的型号

• 树莓派 3 及更早：内存和 CPU 不足
• 树莓派 4（2GB/4GB）：Ollama + OpenClaw 同时运行太紧张
• Pi Zero 2W：适合做语音前端，但无法本地运行 Ollama

步骤 1：系统安装（15 分钟）

用 Raspberry Pi Imager 烧录 Raspberry Pi OS Lite（64 位），无桌面版本省内存。

Imager 中预配置：

• 主机名：openclaw
• SSH：启用
• Wi-Fi：按需配置
• 时区：Asia/Shanghai

启动后 SSH 连接：

ssh pi@openclaw.local
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

步骤 2：安装 Node.js（5 分钟）

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash -
sudo apt install -y nodejs
node --version  # 应显示 v22.x

步骤 3：安装 OpenClaw（10 分钟）

sudo npm install -g openclaw
openclaw init

编辑 ~/.openclaw/config.yaml：

方案 A：云端 API（最简单）

providers:
  anthropic:
    apiKey: "sk-ant-..."

方案 B：本地 Ollama（完全私密，见步骤 5）

providers:
  ollama:
    baseUrl: "http://localhost:11434"
    defaultModel: "llama3.1:8b"

方案 C：混合模式（推荐） 日常任务用 Ollama，复杂推理切云端：

providers:
  ollama:
    baseUrl: "http://localhost:11434"
  anthropic:
    apiKey: "sk-ant-..."

models:
  default: "ollama/llama3.1:8b"
  thinking: "anthropic/claude-sonnet-4-6"

步骤 4：接入 Telegram（10 分钟）

1. Telegram 中找 @BotFather，/newbot 创建机器人
2. 获取 Token，加入配置：

channels:
  telegram:
    token: "YOUR_BOT_TOKEN"
    allowedUsers:
      - your_telegram_id

启动：openclaw gateway start，给机器人发消息测试。

步骤 5：安装 Ollama 本地推理（15 分钟）

这是树莓派方案的核心优势：完全本地、完全私密的 AI 推理。

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

# 推荐模型（8GB 内存可用）
ollama pull llama3.1:8b      # 质量与速度的平衡点
ollama pull phi3:mini         # 更快的响应

Pi 5（8GB）性能参考：

• llama3.1:8b：约 5–8 tokens/秒（聊天可用）
• phi3:mini：约 10–15 tokens/秒（更流畅）
• 首次响应有 5–10 秒冷启动延迟

提示： 如果有 NVMe SSD，把模型存储在 SSD 上，microSD 加载模型极慢。

步骤 6：设为系统服务（5 分钟）

开机自启：

sudo tee /etc/systemd/system/openclaw.service << 'EOF'
[Unit]
Description=OpenClaw AI Agent
After=network-online.target ollama.service
Wants=network-online.target

[Service]
Type=simple
User=pi
ExecStart=/usr/bin/openclaw gateway start --foreground
Restart=always
RestartSec=10
Environment=NODE_ENV=production

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

sudo systemctl enable --now openclaw

更多服务管理细节参考 systemd 服务指南。

步骤 7：Tailscale 远程访问（10 分钟）

无需端口转发，从任何地方访问你的树莓派：

curl -fsSL https://tailscale.com/install.sh | sh
sudo tailscale up

Telegram 机器人本身不需要 Tailscale（它主动连接 Telegram 服务器），Tailscale 主要用于 SSH 远程管理。

步骤 8：Home Assistant 集成（可选，20 分钟）

如果你在同一网络运行 Home Assistant，OpenClaw 可以控制你的智能家居。

openclaw skill install home-assistant

配置：

skills:
  home-assistant:
    url: "http://homeassistant.local:8123"
    token: "YOUR_LONG_LIVED_ACCESS_TOKEN"

连接后可以这样对话：

• “关掉客厅的灯”
• “卧室现在多少度？”
• “说晚安的时候把空调设到 26°C”

最佳实践： 确定性规则用 HA 原生自动化，自然语言控制和 AI 决策用 OpenClaw。

安全注意事项

本地部署不等于可以忽略安全。近期披露的 CVE（包括 CVE-2026-25253 和 Endor Labs 新批次漏洞）影响所有部署方式。

必做：

1. 保持更新：sudo npm update -g openclaw，确保 ≥2026.2.21
2. 运行安全审计：openclaw security --audit（v2026.2.21 新增）
3. 限制 allowedUsers：只填你的 Telegram ID
4. 审计已安装 Skills：参考 ClawHub Skill 安全指南——市场上 12% 的 Skills 被发现有恶意行为
5. 开启防火墙：sudo ufw enable && sudo ufw allow ssh

完整安全清单参考 安全加固指南。

常见问题

内存不足 / 代理崩溃

• free -h 检查——Ollama + OpenClaw 需要约 6GB
• 换小模型（phi3:mini）或重任务切云 API
• 添加 swap：sudo fallocate -l 2G /swapfile && sudo chmod 600 /swapfile && sudo mkswap /swapfile && sudo swapon /swapfile

首次响应很慢

• 正常：Ollama 首次请求需加载模型到内存（5–10 秒）
• 保持 Ollama 服务运行以避免冷启动

Telegram 连不上

• 检查网络：ping -c 3 api.telegram.org
• 检查日志：journalctl -u openclaw -f
• 参考 Telegram 排障指南

年度成本对比

树莓派 6–12 个月即可回本，而且数据完全在你手里。

参考来源

• Turn your Raspberry Pi into an AI agent with OpenClaw — 树莓派官方博客
• OpenClaw Raspberry Pi Setup for Always-On AI — Zen van Riel
• DIY Home Assistant with RPi 5, OpenClaw & Ollama — r/LocalLLM
• Set Up OpenClaw with Home Assistant in 20 Minutes — Markaicode