公司想用OpenClaw做一些内部自动化，领导要求数据不能上云，必须本地部署。
我大概了解了下，本地部署需要自己准备服务器，配置环境，还得考虑模型选择的问题。但具体怎么操作还不太清楚。
想请教几个问题：
- 本地部署的硬件要求是什么？需要GPU吗？
- 本地部署跟用云服务有什么实际差别？
- 如果要跑本地模型（不调用外部API），对硬件要求会不会高很多？
分两种情况说：
情况一：OpenClaw本地部署 + 调用云端模型API
这是最常见的方案。OpenClaw本身只是一个调度平台，不跑AI模型，硬件要求很低：
- CPU：任意x86/ARM处理器
- 内存：4GB起步，8GB推荐
- 硬盘：10GB可用空间
- GPU：不需要
这种方案下，AI推理在云端完成，本地只需要跑OpenClaw的调度服务。你的数据（任务指令、执行结果）确实在本地，但发给AI的对话内容会经过模型厂商的服务器。
情况二：OpenClaw本地部署 + 本地模型
如果连模型调用都要在本地完成，那硬件要求就上去了：
- 内存：32GB以上
- GPU：至少需要8GB显存的显卡（如RTX 3070/4060以上）
- 硬盘：模型文件通常5-30GB
可以用Ollama跑开源模型（如Qwen2.5、GLM-4等），然后让OpenClaw连接本地的Ollama服务。这样数据完全不出你的网络。
你们公司如果只是要求"数据不上云"，方案一其实就够了。如果要求绝对不调用外部API，那就得上方案二。
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我司就是本地部署的，分享一下经验。
我们用的方案是：OpenClaw本地Docker部署 + 通义千问API（走的阿里云专线，算内网）。这样既满足了数据安全要求，又不用折腾本地模型。
部署步骤非常简单：
- 在内网服务器上装Docker
- 拉OpenClaw镜像
- 配置好API Key和内部网络代理
- 测试通过后给各部门开账号
整个过程一个下午搞定。后来运行了三个月基本没出过什么问题，Docker容器很稳定。
建议：如果是企业使用，建议用Docker Compose部署，把数据库、Redis等组件也一起管理起来，方便后续维护和备份。
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本地部署vs云端方案的真实对比：
本地部署优势：
- 数据安全，信息不出内网
- 没有网络延迟（局域网访问很快）
- 长期成本可能更低（不需要付云服务器费用）
本地部署劣势：
- 需要自己维护服务器（硬件故障、系统更新等）
- 版本升级要手动操作
- 如果跑本地模型，电费和硬件成本不低
云端方案优势：
- 开箱即用，不用操心运维
- 弹性扩容，用多少付多少
- 自动更新，总是最新版
如果就几个人用，云端方案更省心。如果是企业级使用，或者对数据安全有硬性要求，本地部署是唯一选择。
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提醒一个容易忽略的点：本地部署的备份策略。
OpenClaw的配置文件、Skill文件、对话历史、知识库数据，这些都存在本地。如果服务器硬盘挂了，不做备份的话全部丢失。
建议：
- Docker部署的话，做好Volume的定期备份
- 配置文件和Skill文件用Git管理
- 重要数据定期导出到其他存储
我们公司之前就因为没做备份，服务器硬盘坏了一次，所有配置重新来过，花了两天才恢复。血的教训。
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扁担觉得这个方案有坑
token刷新逻辑别忘了做
本地部署可控性强但运维成本也得算进去
码猪默默加了书签准备周末研究
多轮对话history太长就截断保留最近五轮加一个summary就行
电费算进去本地部署其实也不便宜，24小时跑一个月电费好几百
云端弹性扩缩容这块本地根本没法比
数据敏感的场景本地部署没得选，合规要求摆在那