企业官网建设流程全解析

最近后台私信里出现频率最高的问题几乎都是同一个：“博主，Windows 上到底怎么快速体验 OpenClaw、Hermes、Codex 和 Claude？”这四款工具，OpenClaw 社区里常叫“龙虾”，是个全能型的 AI 个人助理；Hermes 是主打智能体编排的开源框架；Codex 是 OpenAI 推出的终端编程助手；Claude Code 是 Anthropic 的编程工具。它们四个方向不太一样，但有一个共同点：官方文档默认你用的是 Linux 或 macOS，Windows 用户照着文档走，每一步都在踩坑。我过去一个月把这四款工具在 Windows 上反复装了好几遍，踩了不少坑，这篇就把能直接复用的经验整理出来。

如果你正打算在 Windows 上挨个体验这些 AI 工具，又不想看一堆英文 README 和零散教程，这篇文章应该能帮你省下不少时间。我会按“先搭环境、再跑 OpenClaw、然后装 Hermes、最后试 Codex 和 Claude Code”的顺序来，每步都给出能直接复制的命令，最后附一份报错速查表。

1. 为什么要在 Windows 上一次性体验这四款工具

1.1 四款工具的定位和适用人群

先把这四个东西分清楚，不然装完之后很容易懵。

OpenClaw 和 Hermes 偏“智能体”，更像是帮你跑自动化任务的执行者；Codex 和 Claude Code 偏“编程助手”，专注在代码仓库里干活。这四类工具互相之间不算替代关系，所以很多人才会四个都想装一遍，日常用的时候按场景切换。

1.2 Windows 上体验的整体思路

我的建议是走两条路线，别混着来：

• 路线 A：Docker 方案，专门用来跑 OpenClaw 这类带 Web 界面和一堆依赖的工具。Docker 的好处是把环境隔离在容器里，Windows 上只要装好 Docker Desktop，后面升级、卸载都很干净。
• 路线 B：原生 CLI 方案，专门用来装 Hermes、Codex、Claude Code。这三个本质上是 Node.js 或 Python 包，直接在系统里跑反而少了容器转发的开销，调试也更直观。

为什么把 OpenClaw 放在第一步？因为它对新手最友好，而且跑通 OpenClaw 的过程会顺带把 Docker、WSL2、模型 API 接入这些基础操作全过一遍。只要 OpenClaw 能正常回话，你后面再装另外几个工具时，对“环境变量怎么配”“模型端点怎么填”已经有了手感。

2. 环境准备：先打牢地基

2.1 装好三样基础软件

在 Windows 上折腾这几样东西，基本绕不开三个前置软件：Git、Node.js、Docker Desktop。

• Git：最省事的装法是去官网下载 Windows 版安装包，一路下一步。装完打开 PowerShell 输入git --version，能输出版本号就说明 OK。很多安装脚本和工具链都依赖 git 来拉取源码，所以这一步别跳过。
• Node.js：Codex 和 Claude Code 都依赖 Node.js 环境，建议直接装 20 LTS 或以上版本。装完把 PATH 里的 Node 路径确认一下，然后node -v和npm -v两个命令都要能正常输出。常见问题是你机器上装过旧版 Node，导致后面 npm 全局安装卡住。
• Docker Desktop：去官网下载 Windows 版，安装时保持默认选项。安装完成后它会提醒你启用 WSL2，这一步必须做，因为 OpenClaw 的容器在 Windows 上跑得顺不顺，很大程度取决于 WSL2 后端是否正常工作。

这三个软件的关系，你可以理解成：Git 负责“把源码拿下来”，Node.js 负责“让 JavaScript 工具跑起来”，Docker Desktop 负责“把 OpenClaw 装进一个隔离箱子里”。三者互不替代，缺一个后面都会出幺蛾子。

2.2 打开 Windows 的两个关键功能

这一步很多教程不会重点讲，但实际体验中极其关键。在 Windows 上跑 Linux 容器或 Claude Code，都需要系统级的虚拟化支持。

以管理员身份打开 PowerShell，执行以下命令：

Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Windows-Subsystem-Linux Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName VirtualMachinePlatform

执行完会提示重启，先别急着重启，把接下来的命令也准备好。重启之后打开 PowerShell 执行：

wsl --set-default-version 2

这样 WSL 的默认版本就被固定为 2，Docker Desktop 使用 WSL2 后端时不会因为版本不匹配闹脾气。

如果你的电脑在 BIOS 里没开启虚拟化，上面两条命令即使执行成功，重启后 WSL 也可能报“请启用虚拟机平台”。这时候需要进 BIOS，找到 Intel VT-x 或 AMD-V 相关选项，开启后保存重启。大部分近五年的电脑默认是开着的，但老机器需要手动确认。

2.3 快速验证环境是否可用

环境准备完，别急着装应用，先用三条命令确认基础没问题：

git --version node -v docker --version

三条命令都有输出后，再执行一条：

wsl --status

看到类似“默认版本：2”的字样就说明 WSL2 后端正常。如果 wsl 状态显示“尚未安装分发版”也不用慌，Docker Desktop 启动时通常会自动帮你装一个默认发行版。我见过不少朋友在这个环节卡住，其实只要 Docker Desktop 图标变绿，说明底层已经通了。

3. OpenClaw：用 Docker 把“龙虾”跑起来

3.1 OpenClaw 是什么、能做什么

OpenClaw 是最近社区里热度很高的开源 AI 个人助理项目，因为 Claw 在英文里有“龙虾钳子”的意思，所以中文社区干脆叫它“龙虾”。它本质上是一个可以对接多种大模型的智能体平台，装上之后你能通过对话界面让它帮你写邮件、整理文档、搜索信息、操作浏览器，甚至执行一些本地命令。

它还支持 Skill 扩展机制。类似手机上的应用商店，官方和社区已经提供了很多现成技能包，比如定时任务、网页抓取、RSS 订阅、文件批量处理等。你只需要把对应的 Skill 挂载进去，OpenClaw 就多了一项能力。

在 Windows 上体验 OpenClaw，我强烈建议用 Docker 方式。原因很简单：Windows 原生跑 OpenClaw 需要一堆 Python 依赖和系统级组件，很容易把本机环境搞乱；而 Docker 方式只需要一个镜像加一段配置，不想要了删掉容器就完事，干干净净。

3.2 Docker Compose 部署步骤

在某个工作目录下新建一个docker-compose.yml，内容可以参考下面这份：

services: openclaw: image: openclaw/openclaw:latest container_name: openclaw ports: - "8080:8080" environment: - ANTHROPIC_MODEL=deepseek-chat - ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic - ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=你的API密钥 - OPENCLAW_WEB_PORT=8080 volumes: - ./openclaw-data:/root/.openclaw restart: unless-stopped

然后在当前目录执行：

docker compose up -d

第一次执行会自动拉取镜像，镜像体积不小，耐心等一会。拉取完成后访问http://localhost:8080，应该能看到 OpenClaw 的 Web 对话界面。

如果你所在网络拉取 Docker 官方镜像比较慢，可以给 Docker Desktop 配置镜像加速器。在 Docker Desktop 的设置里找到 Docker Engine，把 registry-mirrors 加上国内可用的镜像地址，保存重启后再拉取，速度会有明显提升。

3.3 模型接入与 DeepSeek 兼容配置

OpenClaw 本身不绑定某一家模型，它内部走的是 Anthropic 兼容协议。也就是说，只要能提供 Anthropic 兼容接口的模型服务，都可以接进来。官方默认接 Anthropic 的模型，但对国内用户来说，DeepSeek 提供了 Anthropic 兼容端点，接入更加方便，这也是目前社区里最主流的做法。

在 DeepSeek 开放平台注册账号、充值、创建 API Key 之后，把 key 填到上面的ANTHROPIC_AUTH_TOKEN位置，再把ANTHROPIC_MODEL改成deepseek-chat，重启容器即可：

docker compose restart

这里有个容易踩坑的点：ANTHROPIC_BASE_URL一定要以官方文档给出的兼容端点为准，不同版本可能不一样。填错的话，界面会一直报连接失败，但日志里看不到太明显的具体原因。

还有一种玩法是保持默认的 Anthropic 官方端点，但需要 Anthropic 的 API Key。如果你已经订阅了 Claude 相关服务，也可以用官方 key 直接跑。区别在于模型能力和成本，DeepSeek 目前性价比高一些，日常对话和代码任务完全够用。

3.4 离线整合包与源码安装两种补充方式

有些朋友在局域网环境里，Docker 镜像下载不方便。社区里出现过 Windows 离线整合包，把 OpenClaw 镜像和必要文件打包好，拿到之后用docker load -i openclaw.tar导入镜像，再按文档启动容器就行。离线整合包的好处是省去拉取镜像的等待，坏处是版本可能滞后，装完尽量手动更新镜像 tag。

如果你习惯从源码跑最新功能，OpenClaw 的安装脚本也支持指定 git 安装方式，从 GitHub 的 main 分支直接检出源码。我第一次折腾时也试过这条路，体验是“功能确实新，但坑也确实多”。比如依赖版本更新频繁、配置文件字段可能变化，需要跟着 commit 记录调整。对新手来说，先用 Docker 镜像版本跑通，等熟悉了再去碰源码版。

3.5 Skill 扩展怎么装

OpenClaw 跑通之后，下一步值得玩的就是 Skill。官方仓库和社区里有很多现成 Skill，安装方式一般是把 Skill 文件夹放到 OpenClaw 的数据目录下，或者在 Web 界面的管理页面里导入。我在实际体验中装过定时任务和网页内容抓取两个 Skill，过程都很顺利。

需要注意的是，Skill 并不是越多越好。每多挂一个 Skill，模型在判断该调用哪个能力时就更“纠结”，响应速度会有轻微下降。建议只保留你真正用得到的几个。社区里有人整理的“妙想”系列 Skill 口碑不错，里面包含了很多生活向自动化的小玩法，值得一试。

4. Hermes：上手一个轻量智能体框架

4.1 Hermes 的定位和适用场景

Hermes 和 OpenClaw 不太一样，它更像一个“智能体骨架”。OpenClaw 给你的是开箱即用的完整体验，而 Hermes 让你自己定义智能体的行为、工具调用和任务流程。简单讲，Hermes 适合那些想自己搭一套自动化任务的人，比如每天定时抓取资讯、把内容按指定格式整理成报告，这类多步骤、多工具协作的活儿，用 Hermes 来编排很合适。

社区里经常能看到“DeepSeek + Hermes”的搭配，因为 Hermes 支持配置 OpenAI 兼容的模型接口，DeepSeek 正好就是这一类。成本低、国内注册使用方便，两者组合就成了很多人的入门首选。

4.2 安装与初始化

Hermes 依赖 Python 环境，建议先确认 Python 版本在 3.10 以上。执行：

python --version

如果版本偏低，先去 Python 官网装新版，安装时记得勾选“Add Python to PATH”。然后使用虚拟环境安装，避免把系统 Python 环境搞乱：

mkdir hermes-demo && cd hermes-demo python -m venv .venv .\.venv\Scripts\activate pip install hermes-agent

安装完成后，执行hermes init初始化项目目录。初始化过程会在当前目录生成一个配置文件，里面包含模型 provider、API Key、工具列表等关键设置。

4.3 配置模型并跑第一个任务

编辑生成的配置文件，把模型部分改成 DeepSeek 的 OpenAI 兼容配置：

[model] provider = "openai-compatible" base_url = "https://api.deepseek.com/v1" api_key = "你的DeepSeek API Key" model = "deepseek-chat"

保存后执行：

hermes run "帮我总结一下当前目录下所有的 markdown 文件"

这个任务会触发 Hermes 调用模型，同时可能会调用文件读取工具。如果一切正常，终端会输出每个文件的摘要结果。我第一次跑的时候其实没那么顺利，文件路径里带了空格，导致工具调用失败，改成绝对路径并加引号之后就正常了。

4.4 Windows 上的两个小坑

第一个坑是编码问题。Windows 终端默认编码可能是 GBK 或 GB2312，Hermes 输出中文时偶尔会乱码。解决办法是在运行前设置编码：

set PYTHONIOENCODING=utf-8

第二个坑是路径分隔符。很多智能体工具在 Linux 上用/，在 Windows 上要兼容\。配置文件和任务描述里尽量用相对路径，或者统一写成正斜杠，能省掉不少麻烦。

5. Codex：OpenAI 编程助手在 Windows 上的落地

5.1 安装方式和版本选择

Codex 是 OpenAI 推出的终端编程智能体，核心能力是“读懂整个代码仓库，然后帮你修改代码并执行验证”。它和普通聊天补全工具最大的区别在于：Codex 能直接操作文件、运行命令，遇到编译错误还会尝试自己修复。

在 Windows 上安装 Codex，我推荐用 npm 全局安装的方式：

npm install -g @openai/codex

装完后执行：

codex --version

能输出版本号就说明安装成功。如果你更习惯图形界面，也可以下载 Codex 桌面版（Windows 版），安装完同样需要登录。体验下来，命令行版本和桌面版核心能力一致，只是交互形式不同。喜欢在终端里一条龙操作的人用 CLI 更顺手。

5.2 登录与模型接入

Codex 默认走 OpenAI 的服务，需要登录账号或配置 API Key。最简单的方式是执行：

codex login

它会打开浏览器授权。如果没有 OpenAI 账号或者想省去登录环节，也可以直接设置OPENAI_API_KEY环境变量。

有几个朋友问我，Codex 能不能接 DeepSeek？答案是能。Codex 的配置文件支持自定义 model provider，把 OpenAI 兼容的服务填进去就行。在~/.codex/config.toml里写上：

model = "deepseek-chat" model_provider = "deepseek" [model_providers.deepseek] name = "DeepSeek" base_url = "https://api.deepseek.com/v1" env_key = "DEEPSEEK_API_KEY"

然后我习惯把 key 也配置到用户环境变量里：

setx DEEPSEEK_API_KEY "你的DeepSeek API Key"

这样配置之后，Codex 的编程能力直接跑在 DeepSeek 上，对国内用户来说又省了一道麻烦。我实测下来，让 Codex 改代码、跑测试、修 bug 这些日常任务，响应质量是够用的。

5.3 常用工作流和命令

Codex 最实用的几个命令：

# 交互模式：进入命令行对话界面 codex # 直接给任务：解释某个项目的代码结构 codex "解释一下这个项目的主要模块" # exec 模式：让 Codex 自动改代码并执行命令 codex exec "把测试用例跑一遍，如果失败就修复" # 重置当前会话上下文 codex reset

我最常用的是codex exec模式，让它帮我做重复性的重构任务。比如把一个老项目里的旧 API 调用统一替换成新版本，Codex 会自己找到所有引用位置，修改文件，然后跑测试验证。这种任务要是手动做，半小时起步，Codex 几分钟就能完成。但有一点要记住：涉及删文件、改数据库结构这类高风险操作，最好在 git 分支上跑，出问题可以直接回滚。

5.4 安装未完成的排查

社区里“codex windows 安装未完成”是个高频搜索词，我当时也遇到过。最常见的三个原因：

• Node.js 版本太低：Codex 要求 Node 18 以上，建议直接上 20 LTS。
• npm 权限不够：Windows 下如果 npm 全局目录没有写入权限，安装会中断。可以以管理员身份运行 PowerShell 再装一次。
• 杀毒软件拦截：Codex 安装包里的部分文件会被杀毒软件误报，导致安装到一半被清理。遇到这个情况，把 npm 的全局目录加入白名单，或者临时关闭实时防护后重装。

装完后用where codex确认可执行文件路径在 PATH 里，如果找不到codex，把 npm 全局目录手动加到系统 PATH 里就行。

6. Claude Code：Windows 安装与高频报错实录

6.1 安装和登录

Claude Code 是 Anthropic 的编程助手，功能和 Codex 定位相似，但交互上更偏向自然语言对话。安装同样简单：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

装完执行：

claude --version

接下来是登录环节。有两种方式，任选其一：如果你订阅了 Claude 账号，直接执行claude，首次运行会引导你走浏览器登录；如果想用 API Key，先到 Anthropic Console 创建 key，然后设置环境变量：

setx ANTHROPIC_API_KEY "你的API Key"

设置完之后，记得重开终端。

6.2 Virtual Machine Platform 报错解决实录

很多 Windows 用户在第一次运行 Claude Code 时会遇到下面这个报错：

Claude's workspace requires the Virtual Machine Platform on Windows. Enable it and try again.

这个报错不是安装失败，而是 Claude Code 在 Windows 上需要把工作空间放进一个由 Windows 虚拟机平台支撑的隔离环境里。解决方法是启用系统功能：

以管理员身份打开 PowerShell，执行：

Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName VirtualMachinePlatform

执行完重启电脑。重启后再运行claude，多半就能正常进入工作区。

如果你启用了这个功能之后仍然报错，可能是 Docker Desktop 的 WSL2 后端没起来。把 Docker Desktop 重新打开一次，等待图标变绿，再运行 Claude Code 就能通过。老机器上如果确认已经开启 VirtualMachinePlatform 还是不行，去 BIOS 检查一下虚拟化开关，这一步容易被忽略。

6.3 在 VS Code 里使用 Claude Code

Claude Code 也支持在 VS Code 里用。直接在扩展市场搜索 Claude Code 插件安装，然后在项目目录下打开 VS Code，用命令面板唤起 Claude Code 面板。

我个人比较习惯在 VS Code 终端里直接运行claude，这样能看到完整的输出日志。Claude Code 启动后，可以用/add-dir把当前项目目录加进工作区，之后让它找 bug、补测试、优化代码结构都很方便。

一个使用建议：Claude Code 和 Codex 都适合处理“局部改动”的任务，但每次对话不要塞太多需求。一次专注一个问题，效果最好。有一次我让它一口气做三件事，结果第一件做完它就开始“自由发挥”，改了一堆没让改的文件。后来就学乖了，任务拆小，逐步确认。

7. 常见问题排查速查表

7.1 报错速查表

我把实际踩过和身边朋友踩过的高频问题整理成了一张表：

7.2 容易被忽略的几个细节

第一个细节是环境变量作用域。很多人习惯把 key 配在系统环境变量里，结果改了之后不重开终端，环境变量不会生效。每次改完环境变量，记得新开一个终端窗口再测试。

第二个细节是端口冲突。OpenClaw 默认映射 8080 端口，如果你的本机已经有服务占用，容器虽然启动成功，但页面就是访问不了。可以用下面的命令查端口占用：

netstat -ano | findstr 8080

找到占用进程的 PID 后，在任务管理器里结束它，或者干脆换一个映射端口。我习惯把端口改成 18080，避开日常开发常用的端口段。

第三个细节是日志。Docker 方式部署 OpenClaw 时，容器内日志和宿主机日志是隔离的，排查问题要进容器看：

docker logs -f openclaw

7.3 卸载与清理

体验完之后想卸载也很简单：

# 删除 OpenClaw 容器和网络 docker compose down # 删除镜像 docker rmi openclaw/openclaw:latest # 卸载 npm 全局包 npm uninstall -g @openai/codex npm uninstall -g @anthropic-ai/claude-code

Hermes 是在虚拟环境里安装的，直接把hermes-demo目录删除就清理干净了。卸载前记得备份配置文件和数据目录，尤其 OpenClaw 的对话历史和 Skill 配置，删了不好恢复。先复制openclaw-data目录到别处，再执行删除命令，是最稳妥的做法。

我个人实测下来的组合是：OpenClaw 用 Docker 版配 DeepSeek 当日常助理，Codex 写代码时跑 DeepSeek，Claude Code 留给需要多轮对话梳理思路的场景。如果你只是想先体验一个，我建议从 OpenClaw 开始——跑通它的过程等于把 Docker、模型接入、Skill 机制全过了一遍，回头再碰后面几个会轻松很多。最后分享一个小技巧：把常用的docker-compose.yml和 model provider 配置存到一个 templates 目录里，下次换电脑复制过去改几个 key 就能用，不用每次从零开始敲。