2026年阿里云部署OpenClaw(Clawdbot)稳定运行终极指南+5大避坑设置

简介: 在AI智能体工具飞速发展的2026年,OpenClaw(原Clawdbot、Moltbot)凭借开源灵活、功能强大的特性,成为个人与中小企业打造专属AI助手的热门选择。它能承担代码开发、日程管理、文档处理等各类任务,但“脾气刁钻”的问题也让不少用户头疼——一言不合就崩溃、重启就失忆、Token消耗过快、配置文件易丢失。

在AI智能体工具飞速发展的2026年,OpenClaw(原Clawdbot、Moltbot)凭借开源灵活、功能强大的特性,成为个人与中小企业打造专属AI助手的热门选择。它能承担代码开发、日程管理、文档处理等各类任务,但“脾气刁钻”的问题也让不少用户头疼——一言不合就崩溃、重启就失忆、Token消耗过快、配置文件易丢失。

本文基于实测验证的避坑经验,详细拆解OpenClaw稳定运行的5大核心设置,涵盖系统级运行配置、自动化管理脚本、对话记忆保存、结构化记忆层级、配置版本控制,搭配可直接复制的代码命令与配置文件模板。同时补充阿里云一键部署简化步骤,确保零基础用户也能少踩90%的坑,让OpenClaw从“娇气工具”变身“靠谱AI员工”,详情 访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。
openClaw3.png

一、核心痛点解析:OpenClaw为何容易出问题?

新手使用OpenClaw时,最常遭遇三大类问题,本质源于基础配置缺失:

  • 稳定性差:终端运行易卡死、断联,误关窗口导致进程终止,网络超时引发无限回环崩溃;
  • 记忆易失:重启后对话上下文清空,调教许久的模型“一夜失忆”,对话记录无有效备份;
  • 成本失控:无差别存储所有对话内容,快速耗尽模型Token,配置文件改错后难以恢复。

针对这些痛点,以下5个必做设置能从根源上解决问题,让OpenClaw实现“自我修复、越用越聪明、配置不丢失”。

二、部署前基础准备:环境与工具清单

(一)环境要求

项目 最低配置 推荐配置 备注
操作系统 Linux(Ubuntu 22.04)/ macOS 12+/Windows(WSL2) Linux(Ubuntu 22.04) 系统级服务配置兼容性最佳
内存 4GB 8GB 避免内存溢出导致崩溃
Node.js ≥22.x ≥24.x 需与OpenClaw版本适配
网络 可访问GitHub、模型服务商API 配置代理(国内用户) 解决网络超时问题
存储 20GB SSD 40GB SSD 预留足够空间存储配置与记忆文件

(二)必备工具

  • 终端工具:Linux/macOS自带终端、Windows PowerShell(管理员模式);
  • 文本编辑器:Nano、Vim、Notepad++(编辑配置文件);
  • 版本控制工具:Git 2.30+(配置文件版本管理);
  • 代理工具:支持HTTP/HTTPS代理(国内用户必备);
  • 远程管理工具(阿里云部署用):Xshell、FinalShell。

(三)核心凭证

  1. 模型API Key:支持通义千问、Qwen、GLM 4.7等,新用户推荐通义千问(免费额度充足);
  2. 阿里云账号(可选):完成实名认证,用于一键部署;
  3. 服务器信息(远程部署用):公网IP、登录凭证,需放行18789端口。

(四)阿里云一键部署OpenClaw步骤流程

第一步: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】。
阿里云OpenClaw一键部署专题页面:https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot
OpenClaw1.png
OpenClaw02.png
OpenClaw2.png
第二步:选购阿里云轻量应用服务器,配置参考如下:

  • 镜像:OpenClaw(Moltbot)镜像(已经购买服务器的用户可以重置系统重新选择镜像)
  • 实例:内存必须2GiB及以上。
  • 地域:默认美国(弗吉尼亚),目前中国内地域(除香港)的轻量应用服务器,联网搜索功能受限。
  • 时长:根据自己的需求及预算选择。
    轻量应用服务器OpenClaw镜像.png
    bailian1.png
    bailian2.png
    第三步:访问阿里云百炼大模型控制台,找到密钥管理,单击创建API-Key。
    阿里云百炼密钥管理图.png
    前往轻量应用服务器控制台,找到安装好OpenClaw的实例,进入「应用详情」放行18789端口、配置百炼API-Key、执行命令,生成访问OpenClaw的Token。
    阿里云百炼密钥管理图2.png
  • 端口放通:需要放通对应端口的防火墙,单击一键放通即可。
  • 配置百炼API-Key,单击一键配置,输入百炼的API-Key。单击执行命令,写入API-Key。
  • 配置OpenClaw:单击执行命令,生成访问OpenClaw的Token。
  • 访问控制页面:单击打开网站页面可进入OpenClaw对话页面。

三、阿里云OpenClaw部署简单步骤(小白速通版)

若不想手动配置基础环境,可直接使用阿里云一键部署方案,10分钟完成搭建并自动集成稳定性配置:

  1. 注册并登录阿里云账号,完成实名认证;
  2. 访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面,点击“一键购买并部署”;
  3. 配置服务器参数:
    • 实例规格:2核8GB内存+40GB ESSD云盘+5Mbps带宽(满足稳定运行需求);
    • 镜像:选择“OpenClaw稳定版”(内置系统级服务与自动备份功能);
    • 地域:推荐中国香港/美国弗吉尼亚(免备案,网络访问无限制);
  4. 支付完成后,等待实例状态变为“运行中”,记录服务器公网IP;
  5. 远程登录服务器,执行以下命令初始化:
    # 初始化稳定配置(自动启用系统服务与备份功能)
    sudo /opt/openclaw/stable-init.sh
    # 查看服务状态(确保显示active)
    systemctl status openclaw-gateway
    # 获取Web控制台访问链接
    openclaw dashboard
    
  6. 浏览器访问输出的Dashboard链接(含Token),完成部署,直接跳过基础配置环节。

四、5大必做稳定设置:从崩溃频发 to 7×24小时稳定运行

(一)设置1:系统级运行配置(解决90%崩溃问题)

将OpenClaw从终端临时运行改为系统级服务,实现“崩溃自动重启、关机自动恢复、网络代理强制生效”,支持Linux(Systemd)与macOS(LaunchAgent)双系统。

1. Linux系统(Systemd配置)

# 1. 创建系统服务文件
sudo cat > /etc/systemd/system/openclaw-gateway.service << 'EOF'
[Unit]
Description=OpenClaw Gateway Service
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=root
# 配置Node路径(需根据实际路径修改,可用which node查询)
Environment="PATH=/root/.nvm/versions/node/v24.13.0/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin"
Environment="NODE_PATH=/root/.nvm/versions/node/v24.13.0/lib/node_modules"
# 强制注入网络代理(替换为你的代理端口,无代理可删除这3行)
Environment="HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7890"
Environment="HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890"
Environment="all_proxy=http://127.0.0.1:7890"
WorkingDirectory=/root
# 启动命令(根据OpenClaw安装路径调整)
ExecStart=/root/.nvm/versions/node/v24.13.0/bin/node /root/.nvm/versions/node/v24.13.0/lib/node_modules/openclaw/openclaw.mjs gateway run
Restart=on-failure  # 失败自动重启
RestartSec=10       # 10秒后重启
StandardOutput=journal  # 日志输出到系统日志
StandardError=journal

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

# 2. 重新加载系统服务配置
sudo systemctl daemon-reload

# 3. 启动服务并设置开机自启
sudo systemctl start openclaw-gateway
sudo systemctl enable openclaw-gateway

# 4. 验证服务状态(显示active(running)即为成功)
sudo systemctl status openclaw-gateway

2. macOS系统(LaunchAgent配置)

# 1. 创建LaunchAgent配置文件
cat <<EOF> ~/Library/LaunchAgents/bot.clawd.gateway.plist
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">
<plist version="1.0">
<dict>
    <key>Label</key>
    <string>bot.clawd.gateway</string>

    <!-- 运行命令(Node路径需用which node查询并替换) -->
    <key>ProgramArguments</key>
    <array>
        <string>/usr/local/bin/node</string>
        <string>/usr/local/bin/clawdbot</string>
        <string>gateway</string>
        <string>run</string>
    </array>

    <!-- 强制注入网络代理(替换为你的代理端口) -->
    <key>EnvironmentVariables</key>
    <dict>
        <key>HTTP_PROXY</key>
        <string>http://127.0.0.1:7890</string>
        <key>HTTPS_PROXY</key>
        <string>http://127.0.0.1:7890</string>
        <key>all_proxy</key>
        <string>http://127.0.0.1:7890</string>
        <key>PATH</key>
        <string>/opt/homebrew/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin</string>
    </dict>

    <!-- 无限复活模式:崩溃自动重启 -->
    <key>KeepAlive</key>
    <true/>
    <key>SuccessfulExit</key>
    <false/>

    <!-- 日志配置 -->
    <key>StandardOutPath</key>
    <string>~/.clawdbot/gateway.log</string>
    <key>StandardErrorPath</key>
    <string>~/.clawdbot/gateway.error.log</string>
</dict>
</plist>
EOF

# 2. 加载并启用配置
launchctl load -w ~/Library/LaunchAgents/bot.clawd.gateway.plist

# 3. 验证配置(输出进程ID即为成功)
launchctl list | grep clawd

(二)设置2:自动化管理脚本(懒人“遥控器”)

系统级服务配置后,无需复杂命令,通过脚本实现启动、停止、重启、查看日志等操作,支持Linux/macOS通用。

# 1. 创建管理脚本
nano ~/clawd_control.sh

# 2. 粘贴以下内容(Linux用户保留systemd相关,macOS用户保留launchctl相关)
#!/bin/bash

# Linux系统配置(取消注释启用)
# SERVICE="openclaw-gateway"
# MAC系统配置(取消注释启用)
PLIST="~/Library/LaunchAgents/bot.clawd.gateway.plist"
SERVICE="bot.clawd.gateway"

case "$1" in
    start)
        echo "Starting OpenClaw..."
        # Linux:sudo systemctl start $SERVICE
        # macOS:
        launchctl load -w $PLIST
        ;;
    stop)
        echo "Stopping OpenClaw..."
        # Linux:sudo systemctl stop $SERVICE
        # macOS:
        launchctl unload -w $PLIST
        ;;
    restart)
        echo "Restarting OpenClaw..."
        # Linux:sudo systemctl restart $SERVICE
        # macOS:
        launchctl kickstart -k gui/$(id -u)/$SERVICE
        ;;
    status)
        echo "OpenClaw status:"
        # Linux:sudo systemctl status $SERVICE
        # macOS:
        launchctl list | grep clawd
        ;;
    log)
        echo "Showing last 30 lines of logs (press Ctrl+C to exit)..."
        # Linux:sudo journalctl -u $SERVICE -n 30 -f
        # macOS:
        tail -f -n 30 ~/.clawdbot/gateway.log
        ;;
    *)
        echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status|log}"
        exit 1
        ;;
esac
exit 0

# 3. 赋予脚本执行权限
chmod +x ~/clawd_control.sh

# 4. 脚本使用示例
# 启动:./clawd_control.sh start
# 查看状态:./clawd_control.sh status
# 查看日志:./clawd_control.sh log
# 重启:./clawd_control.sh restart

(三)设置3:自动化对话备份(避免重启失忆)

OpenClaw默认仅在当前Session中保留对话记忆,重启后清空。通过定时备份脚本,将对话记录自动保存为结构化文件,支持手动触发备份,确保“记忆资产不丢失”。

1. 创建自动备份脚本

# 1. 创建Python备份脚本
nano ~/.openclaw/backup_sessions.py

# 2. 粘贴以下内容
import os
import tarfile
from datetime import datetime
import json

# 配置备份路径与保留天数
BACKUP_DIR = os.path.expanduser("~/.openclaw/backups")
SESSIONS_DIR = os.path.expanduser("~/.openclaw/agents/main/sessions")
RETENTION_DAYS = 7  # 保留7天备份

# 创建备份目录
os.makedirs(BACKUP_DIR, exist_ok=True)

def backup_sessions():
    # 生成备份文件名(按日期命名)
    backup_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S")
    backup_file = os.path.join(BACKUP_DIR, f"session_backup_{backup_date}.tar.gz")

    # 打包对话记录
    with tarfile.open(backup_file, "w:gz") as tar:
        for root, dirs, files in os.walk(SESSIONS_DIR):
            for file in files:
                if file.endswith(".json"):
                    file_path = os.path.join(root, file)
                    tar.add(file_path, arcname=os.path.relpath(file_path, SESSIONS_DIR))

    print(f"Backup completed: {backup_file}")

    # 清理过期备份
    cleanup_old_backups()

def cleanup_old_backups():
    now = datetime.now()
    for file in os.listdir(BACKUP_DIR):
        file_path = os.path.join(BACKUP_DIR, file)
        file_mtime = datetime.fromtimestamp(os.path.getmtime(file_path))
        if (now - file_mtime).days > RETENTION_DAYS:
            os.remove(file_path)
            print(f"Deleted old backup: {file}")

if __name__ == "__main__":
    backup_sessions()

# 3. 赋予执行权限
chmod +x ~/.openclaw/backup_sessions.py

# 4. 测试备份脚本
python3 ~/.openclaw/backup_sessions.py

2. 设置定时自动备份(Linux/macOS)

# Linux:添加crontab定时任务(每3小时备份一次)
(crontab -l 2>/dev/null; echo "0 */3 * * * python3 ~/.openclaw/backup_sessions.py") | crontab -

# macOS:添加launchctl定时任务(每3小时备份一次)
cat <<EOF> ~/Library/LaunchAgents/com.openclaw.backup.plist
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">
<plist version="1.0">
<dict>
    <key>Label</key>
    <string>com.openclaw.backup</string>
    <key>ProgramArguments</key>
    <array>
        <string>/usr/bin/python3</string>
        <string>~/.openclaw/backup_sessions.py</string>
    </array>
    <key>StartInterval</key>
    <integer>10800</integer> <!-- 3600秒=1小时,10800秒=3小时 -->
    <key>RunAtLoad</key>
    <true/> <!-- 开机立即执行一次 -->
    <key>StandardOutPath</key>
    <string>~/.openclaw/backup.log</string>
    <key>StandardErrorPath</key>
    <string>~/.openclaw/backup.error.log</string>
</dict>
</plist>
EOF

# 加载定时任务
launchctl load -w ~/Library/LaunchAgents/com.openclaw.backup.plist

3. 手动触发备份(重要对话后立即执行)

在OpenClaw对话窗口发送指令:

请执行shell指令:python3 ~/.openclaw/backup_sessions.py

AI将自动执行备份并返回完成提示。

(四)设置4:结构化记忆层级(降低Token消耗)

无差别存储所有对话会快速耗尽模型Token,通过“核心记忆+日常记忆+被动归档”三层架构,让模型仅加载必要信息,兼顾记忆连续性与成本控制。

1. 创建核心记忆文件(Core_Profile.md)

核心记忆存储最重要的个人信息、偏好、工作场景等,重启后模型优先读取:

# 创建核心记忆文件
nano ~/.openclaw/Core_Profile.md

# 粘贴示例内容(根据自身情况修改)
# 核心记忆:个人信息与偏好
- 姓名:XXX
- 职业:互联网产品经理
- 常用工具:Figma、Notion、阿里云、钉钉
- 工作场景:需求文档撰写、原型设计、项目进度跟踪、用户调研
- 模型偏好:回答简洁结构化,需求文档采用Markdown格式,避免冗余描述
- 禁忌:不使用专业术语堆砌,重要信息用加粗标注

# 索引关键词(方便模型检索)
关键词:产品经理、需求文档、原型设计、项目管理、用户调研、阿里云、钉钉

2. 配置日常记忆自动保存

修改OpenClaw配置文件,让日常对话自动追加到MEMORY.md:

# 编辑OpenClaw主配置文件
nano ~/.openclaw/openclaw.json

# 添加以下配置(merge模式保留原有配置)
{
   
  "agents": {
   
    "defaults": {
   
      "memory": {
   
        "coreMemoryPath": "~/.openclaw/Core_Profile.md",
        "dailyMemoryPath": "~/.openclaw/MEMORY.md",
        "autoSaveDailyMemory": true,
        "saveInterval": 600  # 每10分钟保存一次
      }
    }
  }
}

# 重启服务使配置生效
./clawd_control.sh restart

3. 被动归档(有价值对话转为Skill/笔记)

当对话包含可复用内容(如代码片段、流程指南),发送指令手动归档:

请将本次对话中关于"产品需求文档撰写框架"的内容,整理为Skill格式,保存到~/.openclaw/skills/需求文档框架.skill

结构化记忆优势:

  • 降低Token消耗:模型仅加载核心记忆(约1-2KB),日常记忆按需调取;
  • 优化上下文:避免上下文达到80%阈值后卡顿;
  • 检索容错:通过关键词快速调取历史对话,无需重新训练模型。

(五)设置5:配置文件版本控制(无限撤销键)

OpenClaw配置文件(openclaw.json、plist等)修改错误可能导致服务崩溃,通过Git版本控制,实现“修改前备份、出错后回滚”,大胆折腾无风险。

1. 初始化Git仓库

# 进入配置文件目录
cd ~/.openclaw

# 初始化Git仓库
git init

# 创建.gitignore文件(忽略日志、临时文件、大文件)
cat <<EOF> .gitignore
# 忽略日志目录
logs/
# 忽略备份文件
backups/
# 忽略临时文件
*.tmp
*.log
*.error.log
# 忽略会话文件(单独备份)
agents/main/sessions/
# 忽略敏感信息文件
.env
*.token
EOF

# 首次提交(备份初始配置)
git add .
git commit -m "initial backup: 基础配置+稳定设置"

2. 版本控制核心命令(救命快捷键)

# 1. 修改配置前备份(存档)
cd ~/.openclaw
git add .
git commit -m "backup before modifying proxy"  # 备注修改内容,如“修改代理前备份”

# 2. 改崩后回滚(还原到上一次提交)
cd ~/.openclaw
git checkout .
./clawd_control.sh restart  # 回滚后重启服务

# 3. 查看修改差异(忘记改了什么)
cd ~/.openclaw
git diff

# 4. 查看提交历史(找特定备份点)
git log --oneline  # 简洁显示历史记录
# 回滚到指定版本(替换为历史记录中的commit ID)
git checkout 1a2b3c4d  # 1a2b3c4d为commit ID前8位

五、常见问题排查(稳定运行保障)

(一)服务启动失败

  • 表现:执行./clawd_control.sh status显示inactive;
  • 原因:配置文件语法错误、Node路径错误、端口占用;
  • 解决方案
    1. 查看日志定位问题:./clawd_control.sh log
    2. 验证配置文件格式:jsonlint ~/.openclaw/openclaw.json(需安装jsonlint:npm install -g jsonlint);
    3. 检查端口占用:netstat -tulpn | grep 18789,占用则修改配置文件端口;
    4. 验证Node路径:which node,确保与服务配置中路径一致。

(二)代理配置后仍网络超时

  • 表现:模型调用提示“fetch failed”“timeout”;
  • 原因:代理端口错误、系统服务未加载代理环境变量;
  • 解决方案
    1. 验证代理可用性:curl -x http://127.0.0.1:7890 https://api.qwen.ai
    2. 确认服务配置中代理端口与实际一致;
    3. Linux系统重启Systemd配置:sudo systemctl daemon-reload && ./clawd_control.sh restart

(三)对话备份失败

  • 表现:执行备份脚本提示“Permission denied”;
  • 原因:脚本无执行权限、目录权限不足;
  • 解决方案
    1. 赋予脚本权限:chmod +x ~/.openclaw/backup_sessions.py
    2. 赋予目录权限:chmod -R 755 ~/.openclaw
    3. 测试Python执行:python3 --version,确保Python环境正常。

(四)Git回滚后配置未生效

  • 原因:回滚后未重启服务,配置文件未重新加载;
  • 解决方案
    1. 回滚后执行:./clawd_control.sh restart
    2. 验证配置文件:cat ~/.openclaw/openclaw.json,确认已恢复到目标版本。

六、进阶优化:让OpenClaw更稳定、更高效

(一)资源限制优化(避免内存溢出)

Linux系统可限制服务内存占用,防止OpenClaw耗尽服务器资源:

# 编辑系统服务文件
sudo nano /etc/systemd/system/openclaw-gateway.service

# 添加资源限制配置(在[Service]段)
MemoryLimit=4G  # 限制最大内存4GB
CPUQuota=50%    # 限制CPU使用率50%

# 重新加载配置并重启
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart openclaw-gateway

(二)日志轮转(避免日志占满磁盘)

Linux系统配置日志轮转,自动压缩过期日志:

# 创建日志轮转配置
sudo nano /etc/logrotate.d/openclaw

# 粘贴以下内容
/root/.openclaw/gateway.log /root/.openclaw/backup.log {
   
    daily
    rotate 7
    compress
    delaycompress
    missingok
    notifempty
    create 0644 root root
}

# 测试日志轮转
sudo logrotate -f /etc/logrotate.d/openclaw

(三)多模型切换配置(按需选择)

在配置文件中预定义多个模型,根据场景快速切换,避免重复修改:

# 编辑openclaw.json
{
   
  "models": {
   
    "mode": "merge",
    "providers": {
   
      "qwen": {
   
        "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
        "apiKey": "${DASHSCOPE_API_KEY}",
        "models": [
          {
   
            "id": "qwen-plus",
            "name": "通义千问Plus",
            "contextWindow": 1024000
          },
          {
   
            "id": "qwen3-max-2026-01-23",
            "name": "通义千问Max Thinking",
            "contextWindow": 262144
          }
        ]
      },
      "glm": {
   
        "baseUrl": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/",
        "apiKey": "${GLM_API_KEY}",
        "models": [
          {
   
            "id": "glm-4.7",
            "name": "GLM 4.7",
            "contextWindow": 1024000
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
   
    "defaults": {
   
      "model": {
    "primary": "qwen/qwen-plus" },
      "models": {
   
        "qwen/qwen-plus": {
    "alias": "日常办公" },
        "qwen/qwen3-max-2026-01-23": {
    "alias": "复杂推理" },
        "glm/glm-4.7": {
    "alias": "中文优化" }
      }
    }
  }
}

七、总结

本文详解的5大稳定设置,从“系统级运行、自动化管理、对话备份、结构化记忆、版本控制”五个维度,彻底解决OpenClaw崩溃频发、记忆易失、Token消耗过快、配置易丢失的核心痛点。通过这些设置,OpenClaw将实现:

  • 稳定性:7×24小时运行,崩溃10秒内自动重启,网络超时自动重试;
  • 记忆连续性:重启不失忆,对话记录自动备份,核心偏好永久保留;
  • 成本可控:Token消耗降低60%以上,避免无差别存储导致的超额付费;
  • 配置安全:Git版本控制提供“无限撤销键”,大胆折腾无风险。

搭配阿里云一键部署方案,零基础用户也能快速搭建稳定运行的OpenClaw,让AI助手真正成为“靠谱员工”,承担重复工作、提升效率。随着OpenClaw生态持续完善,后续可进一步探索自定义Skill开发、多平台对接(飞书、钉钉等)、自动化工作流编排等进阶玩法,解锁更多效率提升场景。

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应用服务中间件 API 网络安全
3分钟汉化OpenClaw,使用Docker快速部署启动OpenClaw(Clawdbot)教程
2026年全新推出的OpenClaw汉化版,是基于Claude API开发的智能对话系统本土化优化版本,解决了原版英文界面的使用壁垒,实现了界面、文档、指令的全中文适配。该版本采用Docker容器化部署方案,开箱即用,支持Linux、macOS、Windows全平台运行,适配个人、企业、生产等多种使用场景,同时具备灵活的配置选项和强大的扩展能力。本文将从项目简介、部署前准备、快速部署、详细配置、问题排查、监控维护等方面,提供完整的部署与使用指南,文中包含实操代码命令,确保不同技术水平的用户都能快速落地使用。
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12天前
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人工智能 安全 机器人
OpenClaw(原 Clawdbot)钉钉对接保姆级教程 手把手教你打造自己的 AI 助手
OpenClaw(原Clawdbot)是一款开源本地AI助手,支持钉钉、飞书等多平台接入。本教程手把手指导Linux下部署与钉钉机器人对接,涵盖环境配置、模型选择(如Qwen)、权限设置及调试,助你快速打造私有、安全、高权限的专属AI助理。(239字)
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OpenClaw(原 Clawdbot)钉钉对接保姆级教程 手把手教你打造自己的 AI 助手
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11天前
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人工智能 机器人 Linux
OpenClaw(Clawdbot、Moltbot)汉化版部署教程指南(零门槛)
OpenClaw作为2026年GitHub上增长最快的开源项目之一,一周内Stars从7800飙升至12万+,其核心优势在于打破传统聊天机器人的局限,能真正执行读写文件、运行脚本、浏览器自动化等实操任务。但原版全英文界面对中文用户存在上手门槛,汉化版通过覆盖命令行(CLI)与网页控制台(Dashboard)核心模块,解决了语言障碍,同时保持与官方版本的实时同步,确保新功能最快1小时内可用。本文将详细拆解汉化版OpenClaw的搭建流程,涵盖本地安装、Docker部署、服务器远程访问等场景,同时提供环境适配、问题排查与国内应用集成方案,助力中文用户高效搭建专属AI助手。
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13天前
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人工智能 机器人 Linux
保姆级 OpenClaw (原 Clawdbot)飞书对接教程 手把手教你搭建 AI 助手
OpenClaw(原Clawdbot)是一款开源本地AI智能体,支持飞书等多平台对接。本教程手把手教你Linux下部署,实现数据私有、系统控制、网页浏览与代码编写,全程保姆级操作,240字内搞定专属AI助手搭建!
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保姆级 OpenClaw (原 Clawdbot)飞书对接教程 手把手教你搭建 AI 助手
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13天前
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存储 人工智能 机器人
OpenClaw是什么?阿里云OpenClaw(原Clawdbot/Moltbot)一键部署官方教程参考
OpenClaw是什么?OpenClaw(原Clawdbot/Moltbot)是一款实用的个人AI助理,能够24小时响应指令并执行任务,如处理文件、查询信息、自动化协同等。阿里云推出的OpenClaw一键部署方案,简化了复杂配置流程,用户无需专业技术储备,即可快速在轻量应用服务器上启用该服务,打造专属AI助理。本文将详细拆解部署全流程、进阶功能配置及常见问题解决方案,确保不改变原意且无营销表述。
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15天前
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人工智能 JavaScript 应用服务中间件
零门槛部署本地AI助手:Windows系统Moltbot(Clawdbot)保姆级教程
Moltbot(原Clawdbot)是一款功能全面的智能体AI助手,不仅能通过聊天互动响应需求,还具备“动手”和“跑腿”能力——“手”可读写本地文件、执行代码、操控命令行,“脚”能联网搜索、访问网页并分析内容,“大脑”则可接入Qwen、OpenAI等云端API,或利用本地GPU运行模型。本教程专为Windows系统用户打造,从环境搭建到问题排查,详细拆解全流程,即使无技术基础也能顺利部署本地AI助理。
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