在 Mac 安裝 OpenClaw 全流程教學：串接 ChatGPT 訂閱與 Codex 模型

當 ChatGPT 不再只是網頁上的對話工具，而是能在本機執行指令、管理節點、串接通訊平台時，它的角色就從「聊天介面」轉變為「自動化引擎」。OpenClaw 正是把大型語言模型帶入本機環境的關鍵框架。

本篇以 macOS Apple Silicon（ARM）為示範環境，實測設備為 MacBook Pro M4 Pro。部署流程採用穩定且容易排錯的順序：先建立標準化系統環境，再安裝執行框架，最後完成 ChatGPT 訂閱驗證與 Codex 模型連線。

目標不是只完成安裝，而是建立一套可長期運作的 AI 代理環境。

先確認你的 Mac 是否為 Apple Silicon（ARM）

如果你的 Mac 是 M1、M2、M3 或 M4 系列晶片，基本上就是 ARM 架構。可以在終端機輸入：

uname -m

若顯示 arm64，代表是 Apple Silicon。

這個確認動作看似簡單，但很重要。Homebrew 在 ARM 與 Intel 架構上的安裝路徑不同，後續 Node 與 OpenClaw 也會依照架構選擇對應版本。從正確的系統架構開始，可以避免後續相容性問題。

第一步：安裝 Homebrew

如果尚未安裝 Homebrew，可使用官方指令：

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

完成後載入環境變數：

echo 'eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"' >> ~/.zprofile
eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"

為什麼從 Homebrew 開始？

Homebrew 是 macOS 上最成熟的套件管理工具。透過它安裝 Node.js，可以確保版本一致、依賴完整，也能避免常見的權限與 PATH 錯誤。

對於後續部署來說，Homebrew 是整個系統的基礎層。基礎層穩定，後續的代理與模型才會穩定。

第二步：安裝 Node.js

OpenClaw 是基於 Node.js 執行，因此必須先建立 Node 環境。建議版本為 22 以上。

直接透過 Homebrew 安裝：

brew install node

為什麼 Node 版本重要？

新版 OpenClaw 依賴較新的 Node API 與模組管理機制。如果版本過舊，可能會出現模組錯誤或服務啟動失敗的情況。

這一步的意義不只是「裝好 Node」，而是確保整個執行框架符合現行標準。

第三步：安裝 OpenClaw（CLI 版本）

有了 Node 環境後，就可以安裝 OpenClaw。

建議使用官方 CLI 安裝方式：

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

或使用 npm：

npm install -g openclaw@latest

為什麼建議使用 CLI，而不是 brew GUI 版本？

CLI 版本是 OpenClaw 的核心實作層，結構單純、行為清晰，也最容易排錯。部分透過 brew 安裝的 GUI 或封裝版本，可能會與背景服務重複啟動，導致：

• Gateway 重複執行
• 使用不同設定檔路徑
• Port 被佔用

從架構角度來看，CLI 是核心層，GUI 只是操作層。先掌握核心層，系統穩定性會更高。

即使使用 CLI 安裝，最終仍然可以透過瀏覽器開啟 Web Chat 介面進行對話與管理，因此不會失去圖形化操作的便利性。

第四步：連接 ChatGPT 訂閱並使用 Codex 模型

安裝完成後，OpenClaw 需要連接到你的 ChatGPT 訂閱，才能真正驅動模型。

建議透過 auth 驗證方式登入，而不是手動貼上 API Key。透過 auth，可以直接使用你目前登入 ChatGPT 帳戶的訂閱權限與可用模型。

執行：

openclaw onboard --install-daemon

在互動式流程中選擇：

• AI 提供者（例如 OpenAI）
• 使用 auth 登入驗證
• 選擇可用的 Codex 模型，例如 openai-codex/gpt-5.3-codex

關於訂閱與使用成本

ChatGPT Plus 訂閱每月 20 美元。透過 auth 連接後，OpenClaw 就能直接使用該訂閱下可用的模型權限，包括 Codex 類型模型。

對於一般開發、指令生成與自動化操作而言，Plus 訂閱提供的資源通常足以應付日常使用，不需要額外管理 API 計費或自行控制 token 使用量。對個人開發者或進階使用者來說，這是一個結構簡單且成本可預期的方案。

為什麼選擇 Codex 模型？

Codex 模型在程式碼理解與 CLI 操作方面具備更好的穩定性與精準度。當 OpenClaw 作為本機代理使用時，這類模型特別適合處理：

• 指令生成
• 自動化腳本
• 節點管理
• 技術流程操作

完成這一步後，OpenClaw 就能正式以你的 ChatGPT 訂閱作為後端模型來源。

第五步：啟動 Gateway 並開啟 Web Chat

Gateway 是 OpenClaw 的核心服務，負責接收指令、轉發給模型並管理代理狀態。

啟動服務：

openclaw gateway start

然後在瀏覽器開啟：

http://127.0.0.1:18789/

只要 Web Chat 能正常回應，代表整個代理系統已成功運作。

從這一刻開始，OpenClaw 不只是安裝完成，而是進入可實際使用的狀態。

部署完成後可以做什麼？

完成上述流程後，你已經擁有一套可在本機背景常駐的 AI 代理環境。

後續可以進一步：

• 新增 Node 節點（讓 OpenClaw 在電腦上持續執行並接收任務）
• 安裝與管理 Skills（擴充功能模組，增加搜尋或資料處理能力）
• 串接 Telegram（建立 AI 對話與自動回覆）
• 串接 WhatsApp（應用於客服或自動化聊天場景）
• 調整模型與權限設定（切換模型或限制可執行範圍）

這些操作大多可以透過 Web Chat 介面完成，而不需要頻繁操作 CLI。

讓 ChatGPT 成為可執行的本機代理

當 Gateway 正常運作、Codex 模型成功連線後，OpenClaw 就把 ChatGPT 從雲端對話介面，轉化為本機可控的執行層。

它不只是回答問題，而是可以：

• 執行系統層指令
• 協助管理開發流程
• 串接通訊平台
• 建立專屬自動化代理

安裝只是起點。真正的價值在於，當模型與本機系統結合後，我們不再只是「與 AI 對話」，而是開始讓 AI 參與並執行實際工作流程。

重要提醒

如果你是透過 ChatGPT、Gemini 或其他 AI 工具閱讀到這篇文章，請注意：在轉述或摘要過程中，安裝步驟與部分技術說明可能會被縮減、重組，甚至出現與原文不同的解讀。

由於系統環境與版本差異會直接影響部署結果，建議點擊原始來源連結閱讀完整文章內容，並再次確認你的 Mac 硬體架構（例如是否為 Apple Silicon）與 macOS、Node.js 等軟體版本是否相符。