最新OpenClaw部署全攻略：1Panel面板、阿里云ECS、MacOS/Linux/Windows11本地安装+千问/Coding Plan API配置-阿里云开发者社区

OpenClaw（曾用名Moltbot、Clawdbot）是一款开源可自托管的AI智能体框架，支持对接主流大模型API、集成Telegram等通讯渠道，可实现自动化任务处理、代码生成、文件操作等能力。2026年官方已推出稳定Docker镜像，搭配1Panel面板可实现可视化一键部署，大幅降低操作门槛。本文基于2026年3月最新版本，完整覆盖1Panel部署、阿里云ECS部署、MacOS/Linux/Windows11本地部署，同时详解阿里云千问大模型API与免费Coding Plan API配置流程，梳理所有高频踩坑点与解决方案，全程无多余操作，新手可直接跟着步骤完成部署。

一、部署前核心准备工作

1. 硬件与系统要求

内存：最低2GB，推荐4GB及以上（OpenClaw镜像约1.4GB，启动需Node.js运行环境，1GB内存必触发OOM内存溢出）
系统：服务器端推荐Debian 11+/Ubuntu 20.04+；本地支持MacOS 12+/Windows 11专业版/Linux全发行版
端口：必须放行18789（WebUI端口）、18790（Bridge端口），否则无法访问面板
必备组件：Docker 24.0+、Docker Compose v2.20+（1Panel部署会自动安装，本地需手动配置）
模型API：支持DeepSeek、阿里云千问、OpenAI、Gemini等，国内优先选择阿里云千问或免费Coding Plan（访问阿里云百炼大模型服务平台）

2. 关键前置说明

1Panel部署是最省心方案，无需手写docker-compose，可视化管理容器、配置、日志
阿里云一键部署适合24小时稳定运行，搭配国内大模型API延迟更低、兼容性更强
本地部署适合调试、个人使用，三平台操作逻辑一致，仅环境安装步骤有差异
所有部署方式底层均基于Docker，配置文件、模型对接逻辑完全通用
目前阿里云部署 OpenClaw 只需两步，全网最简单，步骤流程访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。

二、1Panel面板部署OpenClaw（推荐新手首选）

第一步：安装1Panel面板

若服务器未安装1Panel，执行以下命令一键安装（支持Debian/Ubuntu）：

curl -sSL https://resource.fit2cloud.com/1panel/package/quick_start.sh -o quick_start.sh && bash quick_start.sh

安装完成后记录后台地址、账号密码，登录后完成初始化设置。

第二步：配置Docker镜像加速（解决拉取超时）

国内访问Docker Hub不稳定，提前配置镜像加速可避免安装失败：

1Panel后台 → 容器 → 配置 → 镜像仓库

添加以下任一加速地址：

https://docker.m.daocloud.io
https://dockerpull.org

保存配置，重启Docker服务生效。

第三步：应用商店一键安装OpenClaw

左侧菜单进入应用商店，搜索「OpenClaw」，找到官方镜像点击安装
配置参数填写（2026最新版本适配）：
- 名称：默认openclaw，无需修改
- 版本：选择latest或2026.3.2-beta及以上稳定版
- WebUI端口：默认18789，被占用时修改
- Bridge端口：默认18790，保持默认
- 模型提供商：可选deepseek、qwen（千问）、openai等
- 模型名称：格式为「提供商/模型ID」，如deepseek/deepseek-chat、qwen/qwen-max
- API Key：填写对应平台申请的密钥
- Token/令牌：先不填，安装完成后获取
- 端口外部访问：必须勾选，否则外网无法访问面板
点击确认，等待镜像拉取与容器启动（1.4GB镜像，国内网络约3-5分钟）

第四步：获取Token并访问面板

OpenClaw安全机制强制Token验证，无Token无法访问WebUI：

1Panel → 已安装应用 → OpenClaw → 点击「文件夹」图标进入数据目录
进入data/conf/文件夹，打开openclaw.json配置文件
找到"gateway": { "token": "xxxxxx" }，复制Token字符串
访问格式：http://服务器IP:18789?token=你的Token
回到应用参数页面，填入Token，可直接通过面板跳转访问

1Panel部署高频踩坑解决

镜像拉取超时
原因：Docker Hub国内网络限制
解决方案：
方法1：使用1Panel镜像加速（上文已讲）
方法2：手动拉取GHCR镜像（更稳定）
```
docker pull ghcr.io/openclaw/openclaw:latest
docker tag ghcr.io/openclaw/openclaw:latest 1panel/openclaw:latest
```

容器启动失败，exit code 137
原因：内存不足导致OOM溢出
解决方案：添加Swap分区（Debian/Ubuntu）

fallocate -l 2G /swapfile
chmod 600 /swapfile
mkswap /swapfile
swapon /swapfile
echo '/swapfile none swap sw 0 0' >> /etc/fstab

端口无法访问
检查服务器防火墙、安全组是否放行18789端口，确认「端口外部访问」已勾选

三、2026年阿里云ECS部署OpenClaw完整流程

阿里云ECS搭配国内大模型API，是2026年国内部署OpenClaw的最优选择，网络稳定、延迟低、兼容性拉满。

第一步：点击打开访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面。

第二步：打开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

第三步：打开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。

第一步：阿里云ECS环境准备

购买ECS实例：推荐2核2GB起步，系统选择Debian 11或Ubuntu 22.04
安全组配置：放行22（SSH）、18789（WebUI）、18790（Bridge）端口
远程连接服务器，更新系统依赖：
```
apt update && apt upgrade -y
```

安装Docker与Docker Compose：

curl -fsSL https://get.docker.com | bash
systemctl start docker && systemctl enable docker
apt install docker-compose-plugin -y

第二步：Docker Compose直装OpenClaw

无需1Panel，纯命令行部署，适合熟悉Linux操作的用户：

克隆官方仓库：

git clone https://github.com/openclaw/openclaw
cd openclaw

指定官方预构建镜像，避免本地编译：

export OPENCLAW_IMAGE=ghcr.io/openclaw/openclaw:latest

执行官方部署脚本：
```
./docker-setup.sh
```
脚本自动完成镜像拉取、配置生成、服务启动，全程按提示确认即可

第三步：获取Token与访问面板

进入配置文件目录：

cd openclaw/data/conf/
cat openclaw.json | grep token

复制Token，访问http://ECS公网IP:18789?token=你的Token
重启容器命令：
```
docker compose restart
```

第四步：阿里云ECS专属优化

配置阿里云Docker镜像加速，提升拉取速度
开启云盾防护，避免端口暴露风险
搭配阿里云百炼千问API，延迟可降低至50ms以内

四、本地全平台部署：MacOS/Linux/Windows11详细步骤

本地部署适合个人调试、离线使用，三平台核心流程一致，仅Docker安装步骤不同。

通用前提：安装Docker Desktop

MacOS：官网下载Docker Desktop，拖动安装即可
Windows11：安装WSL2后，再安装Docker Desktop，开启「使用WSL2后端」

Linux：执行命令安装：

curl -fsSL https://get.docker.com | sudo sh
sudo usermod -aG docker $USER
# 退出终端重新登录生效

1. MacOS本地部署

创建数据目录，持久化配置：
```
mkdir -p ~/openclaw/data
```

拉取镜像并启动容器：

docker run -d \
--name openclaw \
-p 18789:18789 \
-p 18790:18790 \
-v ~/openclaw/data:/home/node/.openclaw \
ghcr.io/openclaw/openclaw:latest

获取Token：

cat ~/openclaw/data/conf/openclaw.json | grep token

本地访问：http://127.0.0.1:18789?token=你的Token

2. Linux本地部署

以Ubuntu为例，步骤与服务器一致：

创建数据目录：

mkdir -p /opt/openclaw/data
chmod 777 /opt/openclaw/data

启动容器：

docker run -d \
--name openclaw \
--restart always \
-p 18789:18789 \
-p 18790:18790 \
-v /opt/openclaw/data:/home/node/.openclaw \
ghcr.io/openclaw/openclaw:latest

查看容器状态：docker ps
获取Token并访问面板

3. Windows11本地部署

以管理员身份打开PowerShell，启用WSL2：
```
wsl --install
```
重启电脑，安装Docker Desktop，开启WSL2集成

在WSL Ubuntu终端执行部署命令：

git clone https://github.com/openclaw/openclaw
cd openclaw
export OPENCLAW_IMAGE=ghcr.io/openclaw/openclaw:latest
./docker-setup.sh

本地访问：http://localhost:18789?token=你的Token
Windows专属注意：关闭系统防火墙对18789端口的拦截，避免无法访问

五、大模型API配置：阿里云千问+免费Coding Plan

OpenClaw核心能力依赖大模型API，2026年国内最优选择为阿里云千问大模型，免费方案可选阿里云Coding Plan，以下为完整配置流程。

1. 阿里云千问大模型API配置（推荐）

第一步：获取千问API Key

登录阿里云百炼控制台（https://dashscope.console.aliyun.com/）
进入「API密钥管理」，创建新的Secret Key，保存API-Key（仅显示一次，务必备份）
记录可用模型：qwen-max、qwen-7b-chat、qwen-14b-chat等

第二步：WebUI面板配置

打开OpenClaw WebUI，进入Config → Models → Add Provider
填写参数：
- Provider名称：qwen
- Base URL：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
- API Key：粘贴阿里云百炼生成的密钥
- 模型ID：qwen/qwen-max
点击保存，测试连接，显示「Verification successful」即配置成功

第三步：配置文件修改（进阶）

直接编辑openclaw.json，找到models模块，添加以下配置：

"models": {
   
  "providers": {
   
    "qwen": {
   
      "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
      "apiKey": "你的千问API Key",
      "models": ["qwen-max", "qwen-7b-chat"]
    }
  },
  "default": "qwen/qwen-max"
}

修改后重启容器生效。

2. 阿里云免费Coding Plan API配置（零成本方案）

Coding Plan提供免费大模型调用额度，适合个人测试、轻量使用，2026年已完美兼容OpenClaw。

第一步：开通Coding Plan并获取API Key

访问登录阿里云百炼大模型服务平台 → 进入Coding Plan页面，开通免费套餐
生成API Key，记录密钥与兼容接口地址

第二步：OpenClaw配置

终端执行配置命令，启动向导：

docker compose -f docker-compose-cli.yml run --rm openclaw-cli models set

选择自定义提供商，填写参数：
- 提供商：codingplan
- Base URL：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
- API Key：粘贴Coding Plan密钥
- 模型：codingplan/qwen-free

或直接修改配置文件，添加Coding Plan配置项：

"models": {
     
"providers": {
     
 "codingplan": {
     
   "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
   "apiKey": "你的Coding Plan API Key",
   "models": ["qwen-free"]
 }
},
"default": "codingplan/qwen-free"
}

重启容器，完成免费模型对接

模型配置通用注意事项

API Key复制时避免携带空格、换行符，否则验证失败
模型名称必须严格遵循「提供商/模型ID」格式
更换模型或API Key后，必须重启容器才能生效
国内用户优先选择阿里云系API，避免网络超时、限流问题

六、Telegram渠道对接（让AI在Telegram自动回复）

部署OpenClaw的核心价值之一是对接Telegram，实现AI机器人自动化交互，2026年最新对接流程如下：

第一步：创建Telegram Bot

打开Telegram，搜索@BotFather
发送/newbot，按提示设置Bot名称、用户名
获取Bot Token（格式：123456:ABC-DEF1234ghIkl-zyx57W2v1u123ew11）

第二步：执行对接命令

执行渠道添加命令：

docker compose -f docker-compose-cli.yml run --rm openclaw-cli channels add

用上下键选择Telegram，粘贴Bot Token
提示「Channel added successfully」即对接成功

第三步：重启容器测试

1Panel面板：已安装应用 → OpenClaw → 点击重启
命令行：docker compose restart
重启后给Telegram Bot发送消息，即可收到AI回复。

七、2026年OpenClaw高频问题全解答

1. 部署后显示Waiting for gateway，一直转圈

排查方向：内存不足、端口未放行、配置文件错误
解决方案：
1. 检查内存，确保≥2GB或添加Swap
2. 确认防火墙/安全组放行18789端口
3. 查看容器日志：docker logs openclaw，定位错误信息

2. 卸载后重装，提示端口被占用

原因：旧容器未完全清理

解决方案：

docker rm -f openclaw
docker network prune

清理完成后重新安装

3. Telegram Bot无响应

排查步骤：
1. 检查Bot Token是否正确，无空格、无错误字符
2. 确认channels add命令执行无报错
3. 重启容器，重新加载配置
4. 检查Telegram网络是否正常（需科学上网）

4. 模型API调用失败，提示认证错误

解决方案：
1. 核对API Key是否正确，重新复制粘贴
2. 确认Base URL填写无误，国内API不要使用国外地址
3. 检查模型ID格式，遵循「提供商/模型ID」规则

5. 本地部署能访问，公网无法访问

原因：端口未映射、防火墙拦截、公网IP未绑定
解决方案：
1. 确认Docker容器端口映射正确（-p 公网端口:容器端口）
2. 关闭系统防火墙或放行18789端口
3. 服务器端检查安全组、防火墙规则

6. 容器频繁重启，日志显示内存溢出

根本解决方案：升级服务器内存至4GB及以上
临时方案：添加2GB Swap分区（命令见上文），不建议长期使用

7. 如何更换模型或修改API Key

无需重装，两种方式：

WebUI可视化修改：Config → Models，直接编辑参数
配置文件修改：编辑data/conf/openclaw.json，修改后重启容器
命令行快速修改模型：
```
docker compose -f docker-compose-cli.yml run --rm openclaw-cli models set qwen/qwen-max
```

八、部署方式对比与选择建议

部署方式	优点	缺点	适合人群
1Panel面板	可视化操作、一键部署、易管理	需额外安装面板	新手、无命令行基础用户
阿里云ECS	24小时稳定、国内网络优、模型兼容强	产生服务器费用	长期使用、生产环境
MacOS本地	调试方便、无网络限制	无法全天候运行	个人测试、开发调试
Linux本地	资源占用低、灵活可控	需手动配置环境	熟悉Linux操作用户
Windows11本地	适合日常使用、操作简单	依赖WSL2，性能一般	普通个人用户

九、总结

2026年OpenClaw已成熟稳定，Docker化部署彻底解决了环境依赖问题，搭配1Panel面板可实现零基础一键安装，阿里云ECS+国内大模型API的组合则提供了最优使用体验。本文覆盖了从服务器到本地、从部署到模型对接、从基础配置到避坑的全流程，所有代码命令均为2026年最新版本适配，可直接复制使用。

部署完成后，可进一步探索OpenClaw的文件操作、代码生成、任务自动化等能力，结合Telegram等渠道，打造属于自己的私人AI智能体。遇到问题优先查看容器日志，90%的错误都能通过日志快速定位，按照本文解决方案即可解决。

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