OpenClaw能做什么？我用OpenClaw(Clawdbot) AI自动考试答题，部署+GLM-4.7接入+浏览器自动化教程-阿里云开发者社区

2026年，OpenClaw（曾用名Moltbot/Clawdbot）凭借强大的浏览器自动化与AI交互能力，成为智能答题、问卷填写等场景的高效工具。其核心优势在于能深度识别网页内容、自动解析题目选项，并结合大模型完成精准作答，彻底解放人工重复操作。本文将完整拆解2026年阿里云OpenClaw极简部署、GLM-4.7模型接入、QQ机器人配置、SSH隧道安全访问及浏览器自动化答题全流程，所有代码命令可直接复制执行，全程规避无关平台信息，从云端部署到实战答题一站式落地，适合学生、办公人士及各类需要高效完成线上答题的用户。

一、核心认知：OpenClaw+AI自动答题的技术逻辑与核心价值

（一）OpenClaw自动答题的底层原理

OpenClaw通过「浏览器插件+AI模型+云端部署」的三重架构，实现答题全流程自动化：

浏览器插件采集：通过Chrome扩展插件捕获网页DOM结构，提取题目文本、选项内容及提交按钮位置；
AI模型解析作答：将采集到的题目信息发送至GLM-4.7等大模型，生成正确答案；
自动化执行：OpenClaw根据模型返回结果，模拟人工点击、选择等操作，完成答题并自动跳转下一题；
云端稳定运行：阿里云部署保障7×24小时在线，支持多端访问与定时答题任务。
OpenClaw阿里云上一键极速部署步骤详情访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。

（二）核心优势与适用场景

核心优势

跨场景适配：支持各类在线考试、问卷调研、专项练习等网页答题场景，无需定制化开发；
高准确率：对接GLM-4.7等先进大模型，具备强大的题目理解与答案推导能力；
安全便捷：通过SSH隧道实现加密访问，避免公网暴露风险，操作流程简化，零基础也能上手；
多端联动：支持WebUI直接指令交互与QQ机器人远程控制，答题操作灵活高效。

适用场景

学生群体：驾考科目一/四模拟练习、线上课程随堂测验、课后作业答题；
办公人士：企业内部培训考试、行业资格证线上刷题、调研问卷快速填写；
运营团队：批量完成产品调研问卷、用户反馈收集表单、活动参与答题等重复性任务。

（三）技术依赖说明

核心模型：智谱GLM-4.7（中文理解能力强，答题准确率高，支持API快速接入）；
部署环境：阿里云轻量应用服务器（Linux系统，2核2G起步，境外地域免备案）；
交互工具：Chrome浏览器（需安装OpenClaw专属扩展插件）、QQ机器人（远程控制可选）；
安全组件：SSH隧道（实现本地与云端服务器的加密端口转发）。

二、场景一：2026年阿里云OpenClaw(Clawdbot)部署简单步骤

阿里云部署是实现自动答题全天候运行的核心方案，2026年阿里云推出OpenClaw专属应用镜像，预置所有依赖环境，无需手动配置Node.js、Docker等组件，10分钟即可完成部署，支持境外免备案地域快速上线。

（一）部署前准备

阿里云账号：注册并登录阿里云账号，完成个人/企业实名认证，确保账号无欠费，具备轻量应用服务器购买权限；
服务器配置规划：
- 实例类型：阿里云轻量应用服务器，访问阿里云轻量应用服务器活动页（性价比高，操作便捷，适配OpenClaw运行）；
- 实例规格：基础版2核2GB内存+40GB ESSD云盘+20Mbps带宽（满足单账号答题需求）；进阶版4核4GB内存+40GB ESSD云盘+30Mbps带宽（适配多账号同时答题）；
- 地域选择：优先中国香港、新加坡等免备案地域，无需ICP备案即可公网访问，网络连通性稳定；
- 系统镜像：选择阿里云官方认证的「OpenClaw(Clawdbot) 2026.1.29」应用镜像，预装所有依赖组件；
核心凭证准备：
- GLM-4.7 API Key（前往智谱AI开放平台注册获取，新用户可领取免费调用额度）；
- QQ开放平台账号（用于创建QQ机器人，可选，远程控制答题需配置）；
工具准备：浏览器（访问阿里云控制台）、SSH工具（如FinalShell，可选）、Chrome浏览器（客户端答题使用）。

（二）阿里云一键部署流程

阿里云用户零基础部署OpenClaw步骤喂饭级步骤流程

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

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。

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。

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。
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。

Step1：购买并创建服务器实例

访问阿里云轻量应用服务器控制台，点击「创建实例」；
配置参数选择：
- 镜像：应用镜像→选择「OpenClaw(Clawdbot) 2026.1.29」；
- 实例规格：按需求选择2核2GB（基础版）或4核4GB（进阶版）；
- 地域：选择中国香港/新加坡等免备案地域；
- 购买时长：推荐年付（性价比更高，新用户专享优惠）；
支付订单后，等待5-10分钟，直至实例状态变为「运行中」，记录服务器公网IP（如43.xx.xx.xx），后续配置需频繁使用。

Step2：服务器环境预检与端口放行

远程登录服务器（替换为你的服务器公网IP）：
```
ssh root@你的服务器公网IP
```
首次登录需输入初始密码（在阿里云实例详情页获取，可自行重置）；
执行阿里云专属环境预检脚本，自动修复依赖缺失、端口占用等问题：
```
curl -fsSL https://gitee.com/openclaw-team/script/raw/main/2026/precheck_aliyun.sh | bash
```
预检通过标准：所有检查项均显示(√)，若出现(×)，按终端提示修复即可；

放行核心端口（18789为WebUI访问端口，18792为浏览器插件通信端口）：

# 放行18789端口（WebUI访问）
firewall-cmd --add-port=18789/tcp --permanent
# 放行18792端口（浏览器插件通信）
firewall-cmd --add-port=18792/tcp --permanent
# 重新加载防火墙配置，使端口放行生效
firewall-cmd --reload
# 验证端口放行状态（显示两个端口即为成功）
firewall-cmd --list-ports | grep -E "18789|18792"

Step3：配置GLM-4.7模型接入

阿里云镜像默认采用Docker部署，需进入容器完成模型API Key配置：

# 进入OpenClaw容器环境
docker exec -it openclaw-core /bin/bash

# 配置GLM-4.7模型API Key（替换为你的实际API Key）
openclaw config set models.providers.zhipu.apiKey "你的GLM-4.7 API Key"
# 设置默认模型为GLM-4.7
openclaw config set agents.defaults.model.primary "zhipu/glm-4.7"

# 重启OpenClaw网关服务，使配置生效
openclaw gateway restart

# 验证模型配置（输出API Key即为配置成功）
openclaw config get models.providers.zhipu.apiKey

Step4：设置开机自启与服务验证

# 启动OpenClaw服务
systemctl start openclaw

# 设置开机自启（避免服务器重启后服务中断）
systemctl enable openclaw

# 验证服务状态（显示active(running)即为正常运行）
systemctl status openclaw

# 生成WebUI访问Token（务必保存，用于登录控制台）
openclaw token generate --admin

浏览器访问地址：http://你的服务器公网IP:18789/?token=生成的管理员Token，若能成功打开OpenClaw控制台，说明阿里云部署成功。

（三）阿里云部署避坑指南

地域选择误区：国内地域未备案会导致公网无法访问，新手优先选择免备案地域；
端口放行失败：若执行端口放行命令无响应，可能是防火墙未启动，执行systemctl start firewalld启动防火墙后重新操作；
模型配置无效：API Key输入错误或未开通GLM-4.7调用权限，需重新创建API Key并确认账号有可用额度；
服务器配置过低：2核1G配置会导致服务卡顿或启动失败，最低需2核2G内存；
Token丢失：若忘记生成的管理员Token，可执行cat /root/.openclaw/openclaw.json | awk -F'"' '/"token":/ {print $4}'重新获取。

三、场景二：QQ机器人配置（远程控制答题可选）

通过QQ机器人可实现远程发送指令控制答题，无需登录WebUI，适合多设备协同操作，配置步骤如下：

（一）创建QQ机器人并获取凭证

访问QQ开放平台（https://q.qq.com），注册并登录账号，完成实名认证；
进入「机器人」模块，点击「创建机器人」，填写机器人名称、上传头像、描述（限120字），提交创建；
进入机器人「开发管理」页面，复制「AppID」和「AppSecret（机器人密钥）」，妥善保存；
配置IP白名单：在「开发管理→IP白名单」中，输入阿里云服务器公网IP，点击保存（未配置白名单会导致机器人无法调用）；
沙箱配置：进入「沙箱配置」，添加测试QQ账号（仅添加的账号可与机器人交互，用于测试）。

（二）OpenClaw对接QQ机器人

# 进入OpenClaw容器（若已退出容器需重新执行）
docker exec -it openclaw-core /bin/bash

# 安装QQ机器人插件
openclaw plugins install @openclaw/qq-bot

# 配置QQ机器人凭证（替换为你的AppID和AppSecret）
openclaw config set channels.qq-bot.appid "你的QQ机器人AppID"
openclaw config set channels.qq-bot.appsecret "你的QQ机器人AppSecret"

# 启用QQ机器人渠道
openclaw config set channels.qq-bot.enabled true

# 重启网关服务
openclaw gateway restart

# 验证QQ机器人配置
openclaw plugins status qq-bot

配置完成后，用测试QQ账号添加机器人为好友，发送「测试连接」，若机器人回复「连接成功」，说明对接完成。

四、场景三：SSH隧道配置与WebUI登录（本地访问云端服务）

由于阿里云服务器公网IP直接暴露存在安全风险，需通过SSH隧道实现本地与云端的加密端口转发，再登录WebUI控制答题。

（一）Windows11客户端配置SSH隧道

按下Win+R唤出运行窗口，输入cmd打开命令提示符；
执行SSH端口转发命令（替换为你的服务器公网IP）：
```
ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 -L 18792:127.0.0.1:18792 root@你的服务器公网IP
```
命令参数解释：
- -N：仅建立隧道，不打开远程终端，节省资源；
- -L 18789:127.0.0.1:18789：将本地18789端口转发到服务器18789端口（WebUI访问）；
- -L 18792:127.0.0.1:18792：将本地18792端口转发到服务器18792端口（浏览器插件通信）；
首次连接需输入「yes」确认，再输入服务器root用户密码，若出现微信扫码登录提示，扫码完成验证即可（保持命令提示符窗口开启，隧道不可关闭）。

（二）WebUI登录与控制台熟悉

打开Chrome浏览器，输入本地访问地址：http://127.0.0.1:18789/?token=你的管理员Token；
登录后进入OpenClaw控制台，核心功能模块说明：
- 对话：直接发送自然语言指令，控制自动答题；
- 渠道：查看QQ机器人连接状态；
- 技能：管理浏览器自动化相关插件；
- 日志：查看答题操作记录与错误信息；
测试交互：在对话窗口输入「测试GLM-4.7模型」，若机器人回复模型正常，说明交互通畅。

（三）SSH隧道配置避坑指南

命令执行失败：Windows系统未安装SSH客户端，需在「设置→应用→可选功能→添加功能」中安装「OpenSSH客户端」；
端口被占用：本地18789或18792端口被其他程序占用，执行netstat -ano | findstr "18789"找到占用进程ID，终止进程后重新执行命令；
连接超时：服务器防火墙未放行22端口（SSH默认端口），执行firewall-cmd --add-port=22/tcp --permanent && firewall-cmd --reload放行端口；
隧道断开：命令提示符窗口被关闭会导致隧道断开，需保持窗口后台运行，或使用SSH工具配置后台隧道。

五、场景四：OpenClaw浏览器插件安装与自动答题实战

浏览器插件是采集题目信息的核心组件，需在Chrome浏览器中安装并完成配置，才能实现自动答题功能。

（一）生成并下载浏览器插件

在服务器终端（已登录容器）执行以下命令，生成Chrome扩展插件：
```
openclaw browser extension install
```
插件生成路径为~/.openclaw/browser/chrome-extension；
查看插件路径并下载：
```
# 查看插件完整路径
cd ~/.openclaw/browser/chrome-extension && pwd
```
通过SFTP工具（如FinalShell）连接服务器，进入上述路径，下载chrome-extension文件夹（压缩后下载更快捷）；
将下载的压缩包解压到本地，记录解压后的文件夹路径（后续安装插件需用到）。

（二）Chrome浏览器安装插件

打开Chrome浏览器，输入chrome://extensions/进入扩展程序页面；
开启右上角「开发者模式」，点击「加载已解压的扩展程序」；
选择本地解压后的chrome-extension文件夹，插件自动安装完成；
点击浏览器右上角插件图标，选择「Pin」固定插件，若插件图标显示绿色，说明与服务器连接成功（默认通信端口18792，无需修改）。

（三）自动答题实战操作

以驾考科目一模拟考试为例，完整演示自动答题流程：

打开答题页面（如驾校一点通科目一专项练习页面）；
点击Chrome浏览器右上角的OpenClaw插件图标，确保插件显示「ON」状态；
打开OpenClaw WebUI控制台，在对话窗口发送指令：「我现在使用Chrome扩展模式，请帮我在浏览器当前打开的页面中做题并自动下一题」；
AI开始自动识别题目、推导答案、模拟点击选择，完成后自动跳转下一题，全程无需人工干预；
若答题页面更换（如切换问卷），发送指令：「我的页面更换了，请帮我重新识别浏览器内容，并帮我在当前页面做题并自动下一题」，AI会重新采集页面信息并继续答题。

（四）自动答题避坑指南

插件连接失败：插件图标显示红色，可能是SSH隧道断开或18792端口未放行，重新建立隧道并确认端口配置；
题目识别失败：答题页面为PDF格式或动态加载内容，需确保页面为HTML静态结构，或刷新页面后重新发送指令；
答题速度过快：部分平台会检测答题速度，可通过指令设置答题间隔，如「每道题间隔3秒后答题并自动跳转」；
答案错误率高：模型未正确理解题目，可在指令中补充题目类型，如「这是驾考科目一题目，请按交通法规知识答题」；
插件安装失败：Chrome浏览器版本过低，需升级到最新版本后重新安装。

六、场景五：QQ机器人远程控制答题（可选）

配置QQ机器人后，可通过QQ聊天窗口发送指令控制自动答题，无需登录WebUI，操作更灵活：

用测试QQ账号给机器人发送消息：「连接Chrome插件」，机器人回复「插件已连接」即为成功；
发送答题指令：「帮我在当前浏览器打开的页面中自动做题，每道题间隔2秒」；
切换答题页面后，发送：「重新识别页面并继续答题」；
暂停答题：发送「停止答题」，AI会终止当前答题流程。

（五）QQ机器人控制避坑指南

机器人无响应：未配置IP白名单或服务器IP变更，需重新在QQ开放平台更新白名单；
指令识别失败：指令表述模糊，需明确包含「Chrome插件」「答题」「自动跳转」等关键词；
权限不足：QQ机器人未开通消息接收权限，进入QQ开放平台「功能配置」开启「消息接收」功能。

七、常用运维命令与问题排查

（一）核心运维命令（阿里云部署）

# 查看OpenClaw服务状态
systemctl status openclaw

# 重启OpenClaw服务
systemctl restart openclaw

# 查看答题相关日志（排查答题失败问题）
openclaw logs --module browser --follow
openclaw logs --module qq-bot --follow

# 重新生成WebUI访问Token
openclaw token generate --admin

# 检查浏览器插件通信状态
openclaw browser relay status

# 升级OpenClaw到最新版本
openclaw update

# 诊断系统问题（自动修复常见故障）
openclaw doctor

（二）常见问题排查汇总

WebUI无法登录
- 原因：Token错误、服务器IP变更、18789端口未放行；
- 解决方案：重新生成Token、确认服务器IP正确、重新执行端口放行命令。
自动答题无响应
- 原因：浏览器插件未连接、SSH隧道断开、题目页面未被识别；
- 解决方案：重启Chrome插件、重新建立SSH隧道、刷新答题页面后重新发送指令。
模型调用失败
- 原因：API Key错误、额度不足、模型配置无效；
- 解决方案：重新配置API Key、查询模型调用额度、重启网关服务。
QQ机器人无法控制答题
- 原因：机器人未启用、AppID/AppSecret配置错误、网络不通；
- 解决方案：启用QQ机器人渠道、核对凭证信息、检查服务器网络连通性。

八、总结

2026年OpenClaw已实现「阿里云云端部署+GLM-4.7智能答题+Chrome插件自动化+QQ机器人远程控制」的完整闭环，彻底解决了线上答题耗时、重复操作的痛点。阿里云部署保障了服务7×24小时稳定运行，免备案地域快速上线；GLM-4.7模型提供高准确率的答案推导；Chrome插件实现题目信息精准采集；QQ机器人则拓展了远程控制场景，多维度满足不同用户的答题需求。

本文详细拆解了从阿里云部署、模型接入、SSH隧道配置、插件安装到实战答题的全流程，所有代码命令可直接复制执行，避坑指南覆盖90%以上常见问题，无论是零基础新手还是有一定技术基础的用户，都能快速落地。随着OpenClaw生态的持续完善，未来还将支持更多答题场景与模型接入，成为线上答题、问卷填写的高效工具。

OpenClaw能做什么？我用OpenClaw(Clawdbot) AI自动考试答题，部署+GLM-4.7接入+浏览器自动化教程

一、核心认知：OpenClaw+AI自动答题的技术逻辑与核心价值

（一）OpenClaw自动答题的底层原理

（二）核心优势与适用场景

核心优势

适用场景

（三）技术依赖说明

二、场景一：2026年阿里云OpenClaw(Clawdbot)部署简单步骤

（一）部署前准备

（二）阿里云一键部署流程

阿里云用户零基础部署OpenClaw步骤喂饭级步骤流程

Step1：购买并创建服务器实例

Step2：服务器环境预检与端口放行

Step3：配置GLM-4.7模型接入

Step4：设置开机自启与服务验证

（三）阿里云部署避坑指南

三、场景二：QQ机器人配置（远程控制答题可选）

（一）创建QQ机器人并获取凭证

（二）OpenClaw对接QQ机器人

四、场景三：SSH隧道配置与WebUI登录（本地访问云端服务）

（一）Windows11客户端配置SSH隧道

（二）WebUI登录与控制台熟悉

（三）SSH隧道配置避坑指南

五、场景四：OpenClaw浏览器插件安装与自动答题实战

（一）生成并下载浏览器插件

（二）Chrome浏览器安装插件

（三）自动答题实战操作

（四）自动答题避坑指南

六、场景五：QQ机器人远程控制答题（可选）

（五）QQ机器人控制避坑指南

七、常用运维命令与问题排查

（一）核心运维命令（阿里云部署）

（二）常见问题排查汇总

八、总结

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六、场景五：QQ机器人远程控制答题（可选）

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七、常用运维命令与问题排查

（一）核心运维命令（阿里云部署）

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