近期，OpenClaw 强势出圈，标志着 AI 智能体正加速走向自动化任务执行。但在信创领域，数据合规要求与算力瓶颈始终制约着这一前沿方案的落地。

对此，联想开天率先破局，以国产 "CPU + NPU + GPU" 本地异构算力为基石，以独家上下文压缩技术与安全隔离机制为保障，宣布在开天 X7h 笔记本上成功适配 OpenClaw 和国产类 "OpenClaw" AI Agent，配合国产大模型的本地化部署和工程验证，成功打通了复杂 AI 任务的纯本地闭环。这为政企用户交付了一套兼顾任务执行力、极致安全与简易部署的端侧 AI 办公方案。

联想开天 X7 本地部署 OpenClaw

独家工程优化打通纯国产算力本地 AI 闭环，复杂任务一气呵成

OpenClaw 强大的桌面自动化控制能力，高度依赖底层大模型的逻辑推理。得益于开天 X7h 搭载的海光 3450m CPU 与后摩 M50 NPU ，设备可在纯本地流畅部署 Qwen 30B 量级的大语言模型。这从根本上确保了智能体即使在离线状态下，依然具备顶尖的意图理解与任务规划能力。

然而，有了 " 高智力 "，还需攻克 " 高负荷 " 的挑战。智能体在执行跨应用调用、多步信息搜集等复杂桌面任务时，频繁的系统交互会瞬间生成数万 Tokens 的庞大上下文。传统端侧模型在面对此类任务时，容易因显存溢出而导致任务中断。

针对这一业界痛点，联想开天创新性地引入了 KV Cache 上下文压缩技术。当模型推理即将触碰处理上限（如 30K 上下文）时，该技术会对历史交互内容进行实时、高效的压缩。通过精准提取核心意图并滤除冗余信息，大幅延长了本地模型所能处理的任务链条长度。

这一独家工程突破，使开天 X7h 在离线的环境中，依然能稳健、持续地处理高复杂度任务。它不仅让用户的自动化工作流真正做到完成复杂任务不中断，更将国产信创 AI PC 的体验推向了全新高度。

联想开天 X7 本地部署 OpenClaw 完成小游戏开发复杂任务

联想开天 X7 本地部署 OpenClaw 开发出的小游戏界面

" 国产算力 + 国产模型 + 本地 Agent"，端侧 AI 助理合规可控

企业客户引入 AI 智能体的最大痛点，莫过于数据隐私与系统安全。OpenClaw 需获取系统最高权限以模拟人工操作，若无有效约束，极易引发泄密或系统崩溃。对此，联想开天 X7h 依托 " 国产算力 + 国产模型 + 开源 Agent 本地运行 " 的全链路闭环，从物理隔离与意图管控双管齐下，构筑了严密的安全防线。

首先是 " 物理级隔离 "。 得益于纯本地的国产算力支撑，所有模型推理与数据流转均在设备端独立完成。这从根本上切断了敏感业务数据外发公网的链路，敏感数据不触网，完美契合政企对信息资产安全可控的严苛合规要求。

其次是 " 敏感行为拦截 "。 联想开天为智能体引入了精准的意图识别与高危动作拦截机制。在执行操作前，系统会自动研判指令风险。一旦触及核心固件修改、关键文件删除等动作，将直接触发拦截或强制要求人工二次确认。这有效规避了模型幻觉带来的系统破坏，让 AI 助手既高效能干，又安全合规。

此外，面向未来的企业级应用，联想开天正规划将该方案与政企现有的 ID 权限网络打通，实现基于员工岗位千人千面的智能体技能推送与数据隔离。同时，针对特定的端云协同场景，设备也将内置数据脱敏防火墙，在指令上传前自动剥离敏感信息，持续夯实全方位的政企安全基座。

极简部署与极致体验，联想开天 X7 定义的国产 AI PC 新体验

将前沿开源技术转化为成熟的政企生产力，易用性是决胜的最后一公里。当前，原生 OpenClaw 的本地化部署面临繁琐的环境配置、模型调优与接口调试，极高的技术门槛给企业 IT 部门带来了沉重的运维负担。

对此，联想开天团队在此次适配中率先攻坚。通过对复杂开源代码进行深度的工程化梳理与本地环境验证，扫清了国产操作系统、国产算力驱动与 AI 模型间的兼容性障碍，打通了从硬件底层到上层应用的极简部署链路，实现 OpenClaw 在信创笔记本上 " 开机即用 "。

依托这套成熟的落地链路，开天 X7 打破了信创设备在复杂 AI 应用上的操作壁垒，跃升为真正 " 好用、易用 " 的国产 AI PC。它不仅大幅降低了政企客户的 AI 接入成本，更在自动化任务的执行流畅度与稳定性上，带来了足以比肩国际一流水平的端侧智能体交互体验。

此外，该方案具备极强的生态扩展能力。除了打通 OpenClaw，还能无缝适配国内不断涌现的主流 " 类 OpenClaw" 智能体。联想开天正从单点应用的领跑迈向生态赋能，为本土端侧 AI 构筑通用、安全的实战化底座。

此次联想开天 X7h 率先打通 OpenClaw 本地化部署，是国产 PC 品牌在 AI PC 实战化道路上迈出的务实一步。它有力证明了通过深度的软硬件协同与工程优化，国产算力底座完全具备承载并运行复杂 AI 智能体生态的强大能力。