OpenClaw Quickstart: Installeren met Docker (Ollama GPU of Claude + CPU)

Installeer OpenClaw lokaal met Ollama

Inhoud

OpenClaw is een self-hosted AI-assistent die is ontworpen om te draaien met lokale LLM-runtime-omgevingen zoals Ollama of met cloudmodellen zoals Claude Sonnet.

Deze quickstart toont hoe je OpenClaw kunt implementeren met Docker, een lokaal model met GPU-ondersteuning of een CPU-gebaseerd cloudmodel kunt configureren en kunt verifiëren dat je AI-assistent van begin tot eind werkt.

In deze gids word je door een minimale installatie van OpenClaw geleid, zodat je kunt zien hoe het op je eigen machine draait en reageert.

Het doel is eenvoudig:

  • OpenClaw aan de praat krijgen.
  • Een verzoek verzenden.
  • Bevestigen dat het werkt.

Dit is geen gids voor het harden van productieomgevingen.
Dit is geen gids voor prestatie-optimalisatie.
Dit is een praktisch startpunt.

Je hebt twee opties:

  • Pad A — Lokale GPU met Ollama (aanbevolen als je een GPU hebt)
  • Pad B — Alleen CPU met Claude Sonnet 4.6 via de Anthropic API

Beide paden delen hetzelfde kerninstallatieproces.

install openclaw steps GPU vs CPU

Als je nieuw bent bij OpenClaw en een dieper overzicht wilt van hoe het systeem is gestructureerd, lees dan het OpenClaw-systeemoverzicht. Als je van plan bent een altijd-actieve assistent te draaien met strakkere sandboxing en beleidcontroles, volg dan de NemoClaw-veilige operatiegids.

Systeemvereisten en omgevingsconfiguratie

OpenClaw is een systeem in de stijl van een assistent dat verbinding kan maken met externe diensten. Voor deze Quickstart:

  • Gebruik testaccounts waar mogelijk.
  • Vermijd het verbinden van gevoelige productsystemen.
  • Draai het binnen Docker (aanbevolen).

Isolatie is een goede standaardinstelling bij het experimenteren met agent-style software.

OpenClaw-voorwaarden (GPU met Ollama of CPU met Claude)

Vereist voor beide paden

  • Git
  • Docker Desktop (of Docker + Docker Compose)
  • Een terminal

Voor Pad A (Lokale GPU)

  • Een machine met een compatibele GPU (NVIDIA of AMD aanbevolen)
  • Ollama geïnstalleerd

Voor Pad B (CPU + Cloudmodel)

  • Een Anthropic API-sleutel
  • Toegang tot Claude Sonnet 4.6

Stap 1 — OpenClaw installeren met Docker (Klonen & Starten)

OpenClaw kan worden gestart met Docker Compose. Dit houdt de installatie geïsoleerd en reproduceerbaar.

Clone de repository

git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw

Kopieer de omgevingsconfiguratie

cp .env.example .env

Open .env in je editor. We configureren dit in de volgende stap, afhankelijk van welk modelpad je kiest.

Start de containers

docker compose up -d

Als alles correct start, zou je draaiende containers moeten zien:

docker ps

Op dit moment draait OpenClaw — maar het is nog niet verbonden met een model.

Stap 2 — Configureer LLM-provider (Ollama GPU of Claude CPU)

Bepaal nu hoe je de inferentie wilt laten werken.

Pad A — Lokale GPU met Ollama

Als je een GPU beschikbaar hebt, is dit de eenvoudigste en meest zelfstandige optie.

Ollama installeren of verifiëren

Als je een gedetailleerder installatiegids nodig hebt of de locaties voor modelopslag wilt configureren, zie:

Als Ollama niet is geïnstalleerd:

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

Verifieer of het werkt:

ollama pull llama3
ollama run llama3

Als het model reageert, werkt de inferentie.

Configureer OpenClaw om Ollama te gebruiken

Configureer in je .env-bestand:

LLM_PROVIDER=ollama
OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434
OLLAMA_MODEL=llama3

Herstart de containers:

docker compose restart

OpenClaw zal nu verzoeken doorsturen naar je lokale Ollama-instantie.

Als je besluit welk model je op een GPU met 16 GB VRAM wilt draaien, benchmarkvergelijkingen wilt zien, of zinvolle standaardwaarden voor Qwen / Gemma samplers nodig hebt voor tool-gerichte assistenten, zie:

Om concurrentie en CPU-gedrag onder load te begrijpen:

Pad B — Alleen CPU met Claude Sonnet 4.6

Als je geen GPU hebt, kun je een gehost model gebruiken.

Voeg je API-sleutel toe

In je .env-bestand:

LLM_PROVIDER=anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key_here
ANTHROPIC_MODEL=claude-sonnet-4-6

Herstart:

docker compose restart

OpenClaw zal nu Claude Sonnet 4.6 gebruiken voor inferentie, terwijl de orchestratie lokaal draait.

Deze setup werkt goed op machines met alleen CPU, omdat de zware modelberekeningen in de cloud plaatsvinden.

Als je Anthropic-modellen hier gebruikt, legt dit beleidswijziging voor Claude-abonnementen uit waarom OpenClaw API-gebaseerde facturatie vereist in plaats van hergebruik van het Claude-abonnement.

Stap 3 — Test OpenClaw met je eerste prompt

Zodra de containers draaien en het model is geconfigureerd, kun je de assistent testen.

Dit kan afhankelijk van je setup via:

  • Een webinterface
  • Een messaging-integratie
  • Een lokaal API-eindpunt

Voor een basis-API-test:

curl http://localhost:3000/health

Je zou een gezond statusbericht moeten zien.

Verzend nu een eenvoudige prompt:

curl -X POST http://localhost:3000/chat   -H "Content-Type: application/json"   -d '{"message": "Explain what OpenClaw does in simple terms."}'

Als je een gestructureerd antwoord ontvangt, werkt het systeem.

Wat je net hebt uitgevoerd

Op dit moment heb je:

  • Een draaiende OpenClaw-instantie
  • Een geconfigureerde LLM-provider (lokaal of cloud)
  • Een werkende verzoek-antwoordlus

Als je het GPU-pad koos, vindt de inferentie lokaal plaats via Ollama.

Als je het CPU-pad koos, vindt de inferentie plaats via Claude Sonnet 4.6, terwijl orchestratie, routing en geheugenbeheer binnen je lokale Docker-containers draaien.

De zichtbare interactie kan eenvoudig lijken. Onder de motorkap coördineren meerdere componenten om je verzoek te verwerken.

Probleemoplossing bij OpenClaw-installatie en runtime-problemen

Model reageert niet

  • Verifieer je .env-configuratie.
  • Controleer de containerlogs:
docker compose logs

Ollama is niet bereikbaar

  • Bevestig dat Ollama draait:
ollama list
  • Zorg ervoor dat de basis-URL overeenkomt met je omgeving.

Ongeldige API-sleutel

  • Controleer ANTHROPIC_API_KEY opnieuw.
  • Herstart de containers na het bijwerken van .env

GPU wordt niet gebruikt

  • Bevestig dat GPU-drivers zijn geïnstalleerd.
  • Zorg ervoor dat Docker GPU-toegang heeft ingeschakeld.

Volgende stappen na het installeren van OpenClaw

Je hebt nu een werkende OpenClaw-instantie.

Vanaf hier kun je:

  • Messagingplatforms verbinden
  • Documentopzoeken inschakelen
  • Experimenteren met routingstrategieën
  • Observability en metrics toevoegen
  • Prestaties en kosten gedrag optimaliseren

De diepere architectuur-discussies maken meer zin zodra het systeem draait.

Het operationeel krijgen is de eerste stap.

Zodra het draait, zijn de natuurlijke volgende artikelen:

  • OpenClaw-pluginsgids — welke plugins te installeren voor geheugen, tools, kanalen en observability, en hoe de levenscyclus werkt
  • OpenClaw-vaardigheden gids — welke vaardigheden het waard zijn te installeren van ClawHub, en hoe je ze veilig kunt beperken per agent-role
  • OpenClaw-productie-inrichtingspatronen — hoe plugins en vaardigheden combineren voor echte gebruikersprofielen zoals ontwikkelaars, automatiseringsteams, onderzoekers en supportoperators

Voor meer AI-systemen casestudies, zie de AI-systemen sectie.

Abonneren

Ontvang nieuwe berichten over systemen, infrastructuur en AI-engineering.