OpenClaw est en 2026 un framework majeur d’automatisation design IA. Il tourne sur macOS, Linux et Mac distant M4 pour la revue d’assets, le tagging et la livraison. Ce guide décrit les prérequis, une installation en 5 étapes, un tableau comparatif des plateformes et une FAQ pour un déploiement fiable dès la première fois.
Problèmes courants avant déploiement : environnement et droits
Trois points fréquents : 1) Conflits de dépendances—Python 3.10+ et versions Node provoquent des échecs d’installation. 2) Droits et sandbox—politique d’entreprise interdisant l’installation globale ou l’accès GPU. 3) Réseau et miroirs—timeouts pip/npm avec des sources externes. Déployer sur un seul Mac distant M4 évite les différences locales et fournit une puissance de calcul stable.
Exigences par plateforme et recommandation
| Plateforme | Exigences | Usage | Notes |
|---|---|---|---|
| macOS (local) | macOS 13+, Apple Silicon ou Intel, 8 Go+ RAM | Développement, débogage | Xcode Command Line Tools requis |
| Linux (serveur) | Ubuntu 22.04 LTS, Python 3.10+, CUDA optionnel | CI/CD, batch sans interface | ex. libgl1-mesa |
| Mac distant M4 | macOS 14+, M4 16 Go+ mémoire unifiée | Automatisation 24/7, partage d’équipe | SSH/VNC, pas de charge locale |
Cinq étapes (Mac distant M4)
Étape 1 : Connexion SSH au Mac distant. Utiliser les identifiants MacPng, vérifier python3 --version ≥ 3.10.
Étape 2 : Installer Homebrew si absent. Exécuter le script d’installation officiel, ajouter brew au PATH.
Étape 3 : Créer un venv et installer les dépendances : python3 -m venv ~/openclaw-env && source ~/openclaw-env/bin/activate, puis pip install openclaw-core openclaw-vision.
Étape 4 : Configurer API et chemins. Copier .env.example en .env, renseigner les clés API et dossiers d’assets ; vérifier les droits lecture/écriture.
Étape 5 : Health-check : openclaw health-check. Si Vision et la file renvoient OK, brancher sur la pipeline design.
Distant d’abord
Faire tourner OpenClaw en continu sur Mac distant M4 pour éviter les coupures liées à la veille locale.
Isolation
Utiliser venv ou conda pour isoler les dépendances et faciliter les rollbacks.
Référence rapide
- Python : 3.10 minimum ; 3.11 recommandé pour les perfs.
- Disque : 2 Go+ pour l’exécution et le cache modèles ; prévoir l’espace assets selon la charge.
- Réseau : Accès sortant si API Vision cloud ; on-premise nécessite modèles locaux ou API interne.
FAQ : échecs d’installation et droits
Q : Erreurs SSL ou timeout avec pip install ?
R : Utiliser un miroir local ou lancer l’installation sur le Mac distant, où la connexion est souvent plus stable.
Q : Pas d’accès Internet (air-gap) ?
R : Construire wheels et dépendances sur une machine connectée puis installer en offline ; Vision via modèles locaux ou API interne autorisée.
Faire tourner OpenClaw 24/7 sur Mac distant M4
Louer un Mac Mini M4 MacPng : faible latence, fonctionnement continu pour l’automatisation OpenClaw.