在2026年AI智能体浪潮中，OpenClaw（前身为Clawdbot、Moltbot）凭借开源灵活的特性引爆全网——短短20多天，GitHub星标数从几百飙升至175K，远超同类项目数年积累。这款被网友戏称为“买Mac Mini只为给它安家”的AI工具，本质是一款跨平台个人AI助手，支持文件操作、命令执行、多工具协同等核心能力，而阿里云的一键部署方案更让其门槛骤降，无需复杂配置即可实现7×24小时稳定运行。
本文将基于实测经验，详解阿里云部署OpenClaw的完整流程，包含自定义模型API接入技巧、4种高价值Skills实战玩法及新手避坑指南，全程提供可直接复制的代码命令，让零基础用户也能快速打造专属“赛博团队”。
一、阿里云OpenClaw一键部署：低成本白嫖7×24小时AI助手
相较于本地部署存在的断联、资源占用、数据安全等问题，阿里云轻量应用服务器提供标准化部署环境，支持界面化操作，2核4GB配置即可满足日常使用，且无需复杂技术储备，新手30分钟即可完成部署。
（一）部署前核心准备
- 服务器选型：访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面，，找到并点击【一键购买并部署】。选择轻量应用服务器，推荐配置：2核4GB内存、200GB SSD系统盘、4Mbps公网带宽，操作系统选择Ubuntu 24.04 LTS；地域优先选择中国香港（免备案，支持境外服务访问）或华北2（北京），国内其他地域（除香港）联网搜索功能受限。
阿里云OpenClaw一键部署专题页面：https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot
- 核心凭证获取：访问阿里云百炼大模型服务平台，进入“密钥管理”创建API-Key，格式为
sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx，新用户可领取超7000万免费tokens，有效期90天，足够初期使用。
- 辅助工具：远程连接工具推荐xShell（免费下载），用于服务器操作；浏览器选择Chrome/Edge，适配OpenClaw Web控制台。
（二）界面化部署步骤（新手首选）
- 服务器购买与镜像配置：注册阿里云账号，在阿里云控制台完成服务器购买后，进入实例详情页，点击“应用管理→重装系统”，选择“应用镜像→OpenClaw 2026.2.2-3”，确认后等待系统重装完成（约5分钟）。
- 服务开通与端口放行：进入服务器“应用配置”页面，点击“一键开通”阿里云百炼大模型、云助手、运维编排OOS服务；防火墙部分点击“一键放行”18789端口（OpenClaw默认端口），确保Web访问与模型通信正常。
- 模型与消息平台配置：
- 模型配置：在“模型选择”下拉框中选择适配模型，追求性价比可选DeepSeek V3.2，需要强Agent能力推荐Kimi-K2-Instruct，系统自动生成阿里云百炼API Key，无需手动输入；
- 消息平台配置：支持飞书、企业微信、钉钉、QQ对接，以飞书为例，在飞书开放平台获取App ID和App Secret，填入配置页后点击“应用”生效；
- Skills配置：清空输入框，输入Skills名称或官方技能库地址（https://clawhub.ai/skills），系统自动安装对应技能，也可直接输入指令“帮我安装阿里云百炼生态Skills”，AI将自动完成配置。
- Web控制台访问：点击“获取网站地址”，复制生成的URL（格式：http://服务器公网IP:18789），在浏览器打开即可进入OpenClaw控制台，默认账号admin，密码OpenClaw@2026，首次登录需修改密码（8位以上，含数字+字母）。
（三）命令行部署备选方案（进阶用户）
- 远程连接服务器：
# 替换为服务器公网IP，输入密码完成连接 ssh root@你的服务器公网IP - 一键部署脚本执行：
# 替换为自己的阿里云百炼API Key curl -fsSL https://gitee.com/openclaw-team/script/raw/main/2026/aliyun-deploy.sh | bash -s -- \ --api-key "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \ --port 18789 \ --mode full - 部署验证：
# 查看容器运行状态，显示Up即为正常 docker ps | grep openclaw # 验证Skills安装情况 curl -X GET http://localhost:18789/api/v1/skills/list
二、自定义模型API接入：打破模型限制，灵活适配需求
OpenClaw支持接入任意兼容OpenAI API的模型，通过修改配置文件即可实现自定义模型替换，满足不同场景下的性能或成本需求，操作步骤如下：
（一）配置文件修改
- 远程连接服务器后，编辑OpenClaw配置文件：
# 打开配置文件 nano /root/.openclaw/openclaw.json - 找到
models和agents节点，按以下格式修改（替换为目标模型信息）："models": { "mode": "merge", "providers": { "custom-model": { // 渠道名称，自定义英文标识 "baseUrl": "https://你的模型接口地址/v1", "apiKey": "你的模型API Key", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "模型官方ID", "name": "模型别名" // 自定义名称，便于调用 } ] } } }, "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "custom-model/模型官方ID" // 与上方渠道名称、模型ID一致 }, "models": { "custom-model/模型官方ID": { "alias": "模型别名" } } } } - 保存配置文件（Ctrl+O，回车确认，Ctrl+X退出），重启OpenClaw服务：
docker restart openclaw-2026
（二）模型调用验证
在OpenClaw控制台发送指令“使用自定义模型介绍自己”，或通过命令行验证：
# 进入容器执行模型测试
docker exec -it openclaw-2026 /bin/bash
openclaw model test --provider custom-model --model 模型官方ID
若返回模型响应结果，说明自定义模型接入成功。
三、4大神级Skills玩法：解锁OpenClaw核心生产力
部署完成后，OpenClaw的真正价值在于Skills生态的灵活运用。以下4种高频场景玩法，覆盖资讯整理、内容创作、编程开发、头脑风暴，可直接复刻使用：
场景一：全自动早报整理员，定时推送热点资讯
无需手动刷新闻，设置定时任务后，OpenClaw将通过Skills自动抓取、整理热点资讯，推送至指定平台：
- 控制台设置：登录Web控制台，进入“定时任务”模块，新建任务：
- 任务名称：AI资讯早报
- 执行时间：0 9 *（每天早上9点）
- 执行指令：调用资讯抓取Skill，关键词：AI领域，数量：5条，格式：标题+摘要+来源
- 推送渠道：飞书/钉钉/邮箱
- 命令行设置备选：
# 进入容器创建定时任务 docker exec -it openclaw-2026 /bin/bash openclaw cron add \ --name "ai-news-daily" \ --schedule "0 9 * * *" \ --skill "资讯抓取Skill" \ --params '{"keyword":"AI领域","count":5,"format":"title+summary+source"}' \ --channel "feishu" \ --target "你的飞书用户ID" - 效果示例：系统将自动生成结构化早报，包含标题、核心摘要、信息来源，精准推送至指定渠道，节省信息筛选时间。
场景二：热点信息收集+一键生成图文材料
适合运营、培训场景，通过多Skills协同，快速完成信息收集与PPT生成：
- 指令调用：在OpenClaw控制台发送指令：“通过资讯检索、知识库查询Skill收集OpenClaw相关信息，使用PPT生成Skill制作一份企业培训PPT，主题：OpenClaw AI助手实战指南”；
- 命令行调用备选：
docker exec -it openclaw-2026 openclaw skills run \ --name "多技能协同" \ --params '{"skills":["资讯检索Skill","知识库查询Skill","PPT生成Skill"],"topic":"OpenClaw AI助手实战指南","usage":"企业培训"}' - 效果示例：1分40秒左右即可生成27页图文并茂的PPT，包含技术原理、部署步骤、场景应用、安全注意事项等内容，可直接下载编辑。
场景三：Coding Agent协作，打造不知疲倦的编程伙伴
通过Coding Agent Skill，OpenClaw可调用Claude Code、Codex等编程工具，自动完成代码编写、配置部署、Bug修复：
- 安装配置Coding Agent：
# 进入容器安装Claude Code docker exec -it openclaw-2026 /bin/bash npm install -g @anthropic-ai/claude-code # 配置智谱模型（示例） echo '{"env":{"ANTHROPIC_BASE_URL":"https://open.bigmodel.cn/api/anthropic","ANTHROPIC_MODEL":"glm-4.7","ANTHROPIC_AUTH_TOKEN":"你的智谱API Key"}}' > /root/.claude/settings.json # 安装Coding Agent Skill openclaw skills install --name "Coding Agent" --url "https://clawhub.ai/ide-rea/coding-agent" - 跳过Anthropic登录配置：
# 创建跳过登录配置文件 echo '{"hasCompletedOnboarding":true}' > ~/.claude.json - 编程需求调用：发送指令“使用Coding Agent Skill开发一个网页版贪吃蛇游戏，支持方向键控制、得分统计，开发完成后返回HTML文件”；
- 效果示例：系统将自动生成完整代码文件，包含游戏逻辑、界面设计、交互功能，下载后双击即可运行，无需手动调试。
场景四：多Agent头脑风暴，解锁跨界思维
利用OpenClaw的多Agent分身能力，模拟不同领域专家进行深度讨论，适用于创业规划、方案设计等场景：
- 指令调用：在控制台发送指令：“创建5个Agent分身，分别扮演达芬奇、宫崎骏、乔布斯、苏格拉底、凯文·凯利，调用知识库查询、行业分析Skill，围绕‘AI时代一人公司如何控制成本、提升效率’进行3轮头脑风暴，最终生成结构化报告”；
- 效果示例：7分钟左右即可生成近400行的markdown报告，包含每位“专家”的核心观点、多轮讨论互动、最终行动建议，提供跨界思维视角。
四、新手避坑指南：安全与实用技巧
- 安全防护：
- 切勿在存有敏感数据的主力机上直接运行OpenClaw，建议使用独立阿里云服务器或Docker容器隔离环境；
- 定期更换API Key和控制台密码，端口授权对象限制为常用IP，避免未授权访问；
- 禁用危险Skills，如系统命令执行、文件删除等，必要时通过沙箱环境运行。
- 网络优化：
- 需访问境外资源时，选择中国香港地域服务器；
- 仅使用国内生态时，接入阿里云百炼、智谱等国内模型，避免网络波动。
- 成本控制：
- 初期使用阿里云百炼免费tokens，超出后选择Coding Plan套餐，成本更可控；
- 非必要时关闭高资源消耗Skills，定期清理日志文件，优化服务器资源占用。
- 常见问题排查：
- 定时任务无效：检查服务器时区是否为Asia/Shanghai，执行
timedatectl set-timezone Asia/Shanghai修正； - 模型调用失败：核对API Key有效性、模型地址正确性，重启服务
docker restart openclaw-2026； - Skills未激活：执行
openclaw skills activate --all一键激活。
- 定时任务无效：检查服务器时区是否为Asia/Shanghai，执行
五、总结：自然语言驱动的生产力革命
OpenClaw的爆发并非偶然——它以Skills生态为核心，打破了AI工具的功能边界；以阿里云一键部署为支撑，降低了使用门槛；以多Agent、自定义模型为延伸，满足了个性化需求。从日常资讯整理到复杂编程开发，从单人效率提升到团队协作优化，OpenClaw正在重新定义人机交互的方式：自然语言即是操作系统，AI助手即是生产力杠杆。
对于普通用户而言，无需深入理解技术原理，只需通过简单指令即可调用复杂功能；对于开发者而言，开源特性与灵活扩展能力提供了无限可能。2026年，AI工具的竞争已从单一功能比拼转向生态与体验的较量，而OpenClaw与阿里云的结合，无疑为用户提供了一条零门槛、高性价比的入门路径。
无论你是职场白领、自媒体人、程序员，还是创业团队，都可以尝试部署OpenClaw，感受“24小时不打烊的赛博团队”带来的效率提升。随着Skills生态的持续丰富与模型能力的不断升级，这款工具的价值还将持续放大，成为AI时代不可或缺的生产力伙伴。
