运行ChatGPT Work或Microsoft Copilot这类AI代理时，文件和提示词都会经过你无法控制的第三方服务器。本质上，你是在付订阅费让别人处理你的数据，而这些任务本可以在自己的硬件上本地完成。对于受监管行业或需要严格本地合规的专业人士和团队来说，这始终是个难题。

为什么自托管值得考虑

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即使在ChatGPT或Claude中关闭模型训练，你也只能信任对方会遵守协议，一旦违约几乎没有法律追索途径。不过，自托管代理已经不像过去那么复杂。你可以在本地工作站、VPS或NAS上轻松搭建一个私有的OpenClaw环境。如果愿意，还可以进一步用Open WebUI的视觉界面来完善OpenClaw设置。

作者在自己的家用电脑上运行过这套方案，下面会展示具体步骤。开始前需要准备：一台运行Linux的本地桌面、虚拟机、VPS或NAS设备，至少4GB内存和20GB可用存储空间；Linux操作系统的sudo权限；Node.js 22或更高版本（推荐Node.js 24）；首选LLM供应商的API密钥，比如OpenAI或Anthropic。如果有GPU，也可以选择用Ollama在本地运行Llama 3.3这类开放权重模型。

安装OpenClaw的完整流程

OpenClaw是一个开源自主代理框架，可以利用本地基础设施运行shell命令、浏览网页、读写文件并连接消息应用。第一步是通过官方脚本安装：

  1. 运行 curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
  2. 安装完成后启动引导向导，输入 openclaw onboard
  3. 按屏幕提示配置默认AI模型，并在选择后粘贴API密钥

也可以选择在本地硬件上运行Llama 3.3或Qwen 3.7等开放权重模型，只需从Hugging Face等在线数据库下载模型仓库。向导会把输出写入 ~/.openclaw/openclaw.json 配置文件，下一步还需要再次编辑这个文件。

启用API端点让Open WebUI接入

Open WebUI通过OpenAI兼容端点与OpenClaw通信，但出于安全考虑，该端点默认关闭。用nano命令打开配置文件：

nano ~/.openclaw/openclaw.json

然后添加或更新以下代码块，启用API端点：

json{ "gateway": { "http": { "endpoints": { "chatCompletions": { "enabled": true } } } } }

保存文件并关闭编辑器。如果网关已经在运行，需要重启相关服务让配置生效。

完成这一步后，Open WebUI就能通过本地端点与OpenClaw代理对话，整个链路都留在自己的硬件上。