脑洞大开，试着把OpenClaw部署到树莓派5（8G内存版）上。没想到真的能跑！
硬件配置
- 树莓派5 8GB
- MicroSD 128GB（A2）
- 散热风扇（必须有）
- Ubuntu 24.04 ARM
安装过程
1. 基础环境
sudo apt update && sudo apt install python3.11 python3-pip nodejs npm git -y
2. 安装OpenClaw
pip3 install openclaw
安装过程比x86慢很多，有些包需要编译ARM版本，大约花了20分钟。
3. 配置
不能跑本地大模型（算力不够），只能用API模式：
model:
provider: api
name: qwen-2.5-7b
api_key: xxx
4. 关闭不需要的功能
mcp:
enabled: false # 省内存
vector_store:
enabled: false # 省内存
性能表现
| 功能 | 响应时间 | 可用性 |
|---|---|---|
| 基础对话 | 2-3秒 | 可用 |
| 代码生成 | 3-5秒 | 可用 |
| 文件处理 | 5-10秒 | 勉强 |
| MCP调用 | N/A | 内存不够 |
| 向量检索 | N/A | 内存不够 |
CPU占用率平均60%，内存占用约5.5G/8G。
适用场景
- 家庭AI助手（语音控制、智能家居集成）
- 离线环境的简单AI问答
- 学习和实验用途
- 极客装X
不适用场景
- 正式生产环境
- 需要本地大模型的场景
- 需要MCP和向量检索的复杂应用
总结
树莓派跑OpenClaw更多是"能不能"的问题，而不是"好不好"的问题。但作为学习平台和轻量级AI终端，还是有一定实用价值的。
有人在其他SBC上跑过吗？