Instalando OpenClaw no Linux Ubuntu no Hyper-V

O Microsoft Hyper-V é uma das soluções de virtualização mais consolidadas em ambientes empresariais. Executar máquinas virtuais Linux sobre ele para hospedar microsserviços de IA local é uma excelente estratégia. Abaixo, você confere o roteiro prático para preparar uma VM Ubuntu e rodar o OpenClaw.

Passo 1: Criar a Máquina Virtual no Hyper-V

No Gerenciador do Hyper-V no Windows Server ou Windows 10/11 Pro, proceda com as seguintes escolhas:

• Geração 2: Selecione "Geração 2" para suporte a UEFI e melhor performance de E/S.
• Memória: Reserve no mínimo 4 GB de RAM (8 GB ou mais é altamente recomendado para processar LLMs locais).
• Rede: Selecione o Switch Virtual Externo para dar acesso à internet e visibilidade da VM na rede corporativa.
• Desative a Inicialização Segura (Secure Boot): Nas configurações da VM criada, vá em Segurança e mude a inicialização segura de "Microsoft Windows" para "Microsoft UEFI Certificate Authority", ou desative para evitar problemas na instalação do Linux.

Passo 2: Instalar o Ubuntu Server

Inicialize a VM com a ISO do Ubuntu Server 22.04 LTS ou 24.04 LTS e siga os passos padrão de configuração de usuário e partições de disco.

Passo 3: Instalar as Dependências e o OpenClaw

Com a máquina virtual Ubuntu instalada e atualizada, abra o terminal e rode os comandos a seguir:

# 1. Atualizar repositórios do sistema
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 2. Instalar Python 3 e ferramentas de build
sudo apt install python3-pip python3-venv git curl build-essential -y

# 3. Clonar o repositório do OpenClaw
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw

# 4. Criar e ativar o ambiente virtual (Virtualenv)
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 5. Instalar pacotes requeridos
pip install -r requirements.txt

Passo 4: Integrar com LLM Local (Ollama)

Para o OpenClaw raciocinar sem gastar com APIs de nuvem, instale o Ollama na mesma VM ou em outra máquina local:

# Instalação rápida do Ollama no Linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Baixar o modelo recomendado (Llama 3 de 8 bilhões de parâmetros)
ollama run llama3

Ajuste as configurações no arquivo `.env` do OpenClaw para apontar para `http://localhost:11434` e inicie o serviço:

python main.py