OpenClaw Quickstart: Instale com Docker (Ollama GPU ou Claude CPU)

Instale o OpenClaw localmente com o Ollama

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OpenClaw é um assistente de IA auto-hospedado projetado para funcionar com runtimes locais de LLM, como o Ollama, ou com modelos baseados em nuvem, como o Claude Sonnet.

Este quickstart mostra como implantar o OpenClaw usando Docker, configurar um modelo local com GPU ou um modelo de nuvem com CPU apenas, e verificar que seu assistente de IA está funcionando de ponta a ponta.

Este guia percorre uma configuração mínima do OpenClaw para que você possa vê-lo executando e respondendo em sua própria máquina.

O objetivo é simples:

  • Colocar o OpenClaw em funcionamento.
  • Enviar uma solicitação.
  • Confirmar que ele funciona.

Este não é um guia de endurecimento para produção. Este não é um guia de ajuste de desempenho. Este é um ponto de partida prático.

Você tem duas opções:

  • Caminho A — GPU local usando o Ollama (recomendado se você tiver uma GPU)
  • Caminho B — CPU apenas usando o Claude Sonnet 4.6 via API do Anthropic

Ambos os caminhos compartilham o mesmo processo de instalação central.

etapas de instalação do openclaw GPU vs CPU

Se você é novo no OpenClaw e deseja uma visão mais profunda de como o sistema está estruturado, leia o Visão geral do sistema OpenClaw.

Requisitos do sistema e configuração do ambiente

OpenClaw é um sistema do tipo assistente que pode se conectar a serviços externos. Para este Quickstart:

  • Use contas de teste sempre que possível.
  • Evite conectar sistemas sensíveis de produção.
  • Execute-o dentro do Docker (recomendado).

Isolamento é um bom padrão ao experimentar com softwares do tipo agente.

Pré-requisitos do OpenClaw (GPU com Ollama ou CPU com Claude)

Necessário para Ambos os Caminhos

  • Git
  • Docker Desktop (ou Docker + Docker Compose)
  • Um terminal

Para o Caminho A (GPU local)

  • Uma máquina com uma GPU compatível (NVIDIA ou AMD recomendada)
  • Ollama instalado

Para o Caminho B (CPU + Modelo de Nuvem)

  • Uma chave de API do Anthropic
  • Acesso ao Claude Sonnet 4.6

Etapa 1 — Instale o OpenClaw com Docker (Clone & Inicie)

O OpenClaw pode ser iniciado usando o Docker Compose. Isso mantém a configuração contida e reprodutível.

Clone o repositório

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

Copie a configuração do ambiente

cp .env.example .env

Abra .env no seu editor. Configuraremos isso na próxima etapa dependendo do caminho do modelo que você escolher.

Inicie os contêineres

docker compose up -d

Se tudo iniciar corretamente, você deverá ver os contêineres em execução:

docker ps

Neste momento, o OpenClaw está em execução — mas ainda não está conectado a um modelo.

Etapa 2 — Configure o Fornecedor de LLM (Ollama GPU ou Claude CPU)

Agora decida como você deseja que a inferência funcione.

Caminho A — GPU local com Ollama

Se você tiver uma GPU disponível, esta é a opção mais simples e autocontida.

Instale ou verifique o Ollama

Se você precisar de um guia de instalação mais detalhado ou quiser configurar locais de armazenamento de modelos, veja:

Se o Ollama não estiver instalado:

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

Verifique se funciona:

ollama pull llama3
ollama run llama3

Se o modelo responder, a inferência está funcionando.

Configure o OpenClaw para usar o Ollama

No seu arquivo .env, configure:

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

Reinicie os contêineres:

docker compose restart

O OpenClaw agora roteará as solicitações para sua instância local do Ollama.

Se você estiver decidindo qual modelo executar em uma GPU de 16 GB ou quiser comparações de benchmark, veja:

Para entender a concorrência e o comportamento da CPU sob carga:

Caminho B — Apenas CPU usando o Claude Sonnet 4.6

Se você não tiver uma GPU, poderá usar um modelo hospedado.

Adicione sua chave de API

No seu arquivo .env:

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

Reinicie:

docker compose restart

O OpenClaw agora usará o Claude Sonnet 4.6 para inferência enquanto a orquestração é executada localmente.

Essa configuração funciona bem em máquinas com apenas CPU porque o cálculo pesado do modelo ocorre na nuvem.

Etapa 3 — Teste o OpenClaw com seu primeiro prompt

Uma vez que os contêineres estejam em execução e o modelo configurado, você pode testar o assistente.

Dependendo de sua configuração, isso pode ser feito por meio de:

  • Uma interface web
  • Uma integração de mensagens
  • Um ponto de extremidade de API local

Para um teste básico da API:

curl http://localhost:3000/health

Você deverá ver uma resposta de status saudável.

Agora envie um prompt simples:

curl -X POST http://localhost:3000/chat   -H "Content-Type: application/json"   -d '{"message": "Explique o que o OpenClaw faz em termos simples."}'

Se você receber uma resposta estruturada, o sistema está funcionando.

O que você acabou de executar

Neste momento, você tem:

  • Uma instância em execução do OpenClaw
  • Um provedor de LLM configurado (local ou em nuvem)
  • Um loop de solicitação-resposta funcional

Se você escolheu o caminho da GPU, a inferência ocorre localmente via Ollama.

Se você escolheu o caminho da CPU, a inferência ocorre via Claude Sonnet 4.6, enquanto a orquestração, roteamento e gerenciamento de memória ocorrem dentro dos seus contêineres locais de Docker.

A interação visível pode parecer simples. Por debaixo, vários componentes coordenam-se para processar sua solicitação.

Solução de problemas com a instalação e os problemas de execução do OpenClaw

Modelo não respondendo

  • Verifique a configuração do seu .env.
  • Verifique os logs dos contêineres:
docker compose logs

Ollama não acessível

  • Confirme que o Ollama está em execução:
ollama list
  • Certifique-se de que a URL base corresponda ao seu ambiente.

Chave de API inválida

  • Verifique novamente a ANTHROPIC_API_KEY.
  • Reinicie os contêineres após atualizar o .env.

GPU não sendo usada

  • Confirme que os drivers da GPU estão instalados.
  • Certifique-se de que o Docker tem acesso habilitado à GPU.

Próximos passos após instalar o OpenClaw

Você agora tem uma instância do OpenClaw em funcionamento.

A partir daqui, você pode:

  • Conectar plataformas de mensagens
  • Habilitar recuperação de documentos
  • Experimentar estratégias de roteamento
  • Adicionar observabilidade e métricas
  • Ajustar desempenho e comportamento de custo

As discussões arquitetônicas mais profundas fazem mais sentido uma vez que o sistema está em execução.

Colocá-lo em operação é o primeiro passo.