如何在 OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot）配置阿里云百炼 API -阿里云开发者社区

OpenClaw（前身为Clawdbot、Moltbot）作为一款开源AI个人助手，支持本地部署与多平台兼容，能通过自然语言指令实现设备控制、任务自动化及多工具协同，广泛适配Qwen、Claude、GPT等主流大语言模型。若需让OpenClaw具备更强大的智能交互与任务处理能力，可接入阿里云百炼平台的大模型服务（如通义千问3系列）。本文将严格遵循技术实操逻辑，详细拆解从环境准备、API获取到配置验证的完整流程，确保操作步骤的准确性与可落地性。

一、核心概念与适用场景

在开始配置前，需明确关键概念与适用范围，帮助理解操作的核心意义，避免因认知偏差导致配置失误。

（一）核心工具定义

OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot）
一款开源的本地化AI智能体平台，定位为“24小时在线的个人AI助手”，支持MacOS、Windows、Linux多操作系统部署，访问阿里云 OpenClaw（原Clawdbot）一键部署页面，快速部署。其核心能力包括：通过自然语言处理日常任务（如邮件管理、日程安排、文档生成）、连接各类API与服务构建自定义自动化流程、作为个人知识库提供即时问答，同时支持集成钉钉、iMessage、Telegram等多渠道通信工具，实现跨平台指令交互。

阿里云上线了 OpenClaw（原Clawdbot）一键部署功能，开箱即用，教程：https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot
阿里云百炼
阿里云推出的一站式大模型开发与应用构建平台，提供从模型选择、开发调试到部署落地的全流程支持。平台内置通义千问全系列模型（如Qwen3-Max、Qwen-Plus、Qwen-VL等）及第三方开源模型（如Llama、ChatGLM），支持OpenAI-compatible接口规范，可与OpenClaw无缝对接，为其提供智能推理、语言生成、多模态处理等核心能力。

（二）适用场景

本次配置方案适用于以下需求场景，帮助用户明确配置价值：

构建24小时在线AI助手：通过OpenClaw部署全天候服务，结合阿里云百炼模型的强推理能力，实现夜间自动处理邮件、生成日报等任务；
日常任务自动化：如定时搜索行业资讯并整理成结构化文档、自动同步日程至多个设备、批量处理表格数据等；
自定义工具集成：连接企业内部系统或第三方API（如阿里云OSS、GitHub），通过自然语言指令触发复杂工作流（如代码提交后自动生成测试报告）；
个人知识库搭建：将本地文档、网页收藏等内容导入OpenClaw，借助百炼模型的检索增强生成（RAG）能力，实现精准问答与知识总结。

二、配置前置条件与环境准备

配置前需完成基础环境检查与工具安装，确保后续步骤无依赖冲突，这是保障配置成功的关键前提。

（一）检查Node.js版本

OpenClaw运行依赖Node.js环境，且要求版本≥22，低于该版本会导致服务启动失败或功能异常，需按以下步骤验证与升级：

版本验证
打开终端（MacOS/Linux系统）或PowerShell（Windows系统），输入以下命令查看当前Node.js版本：
```
node -v
```
若输出结果为v22.x.x（如v22.1.0），则满足要求；若版本低于22（如v20.10.0），需执行升级操作。
版本升级（以nvm工具为例）
推荐使用nvm（Node Version Manager）工具管理Node.js版本，操作步骤如下：
- 安装nvm（若未安装）：
  - MacOS/Linux系统：
```
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash
# 或使用wget
wget -qO- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash
```
  - Windows系统：需安装nvm-windows，访问https://github.com/coreybutler/nvm-windows/releases下载最新安装包，按指引完成安装。
- 安装并切换Node.js 22版本：
```
# 安装Node.js 22
nvm install 22
# 切换至22版本
nvm use 22
```
- 升级完成后，重新执行node -v验证版本是否生效。
若偏好其他工具（如fnm、brew），可参考对应工具的官方文档完成版本升级，核心目标是确保Node.js版本≥22。

（二）安装OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot）

根据操作系统选择对应的安装方式，推荐使用官方一键安装脚本，简化依赖配置与环境搭建流程。

MacOS/Linux系统安装
打开终端，输入以下一键安装命令，脚本会自动下载并配置OpenClaw核心程序与依赖：
```
curl -fsSL https://clawd.bot/install.sh | bash
```
脚本执行过程中，会提示阅读《OpenClaw安全说明》，内容包含：OpenClaw的Agent可执行系统命令、读写本地文件，建议新用户从“沙箱模式”与“最小权限”开始使用，降低安全风险。阅读完成后，输入Yes确认继续。

随后进入“Onboarding模式”选择，推荐新手选择QuickStart（快速启动），系统会默认配置Gateway端口（18789），模型提供方选择Skip for now（后续手动配置阿里云百炼），避免因默认模型选择导致的配置冲突。
Windows系统安装
打开PowerShell（需以管理员身份运行），输入以下命令：
```
iwr -useb https://clawd.bot/install.ps1 | iex
```
后续流程与MacOS/Linux一致，完成安全说明确认与QuickStart模式配置。
备选安装方式（全局安装）
若一键脚本安装失败，可通过包管理器（npm/pnpm）全局安装，步骤如下：
- npm方式：
```
npm install -g clawdbot@latest
```
- pnpm方式（需先安装pnpm：npm install -g pnpm）：
```
pnpm add -g clawdbot@latest
```
  安装成功后，终端会显示OpenClaw版本信息（如“Clawdbot 2026.1.24-3 (885167d)”），并提示“Installation complete”，说明安装完成。

三、获取阿里云百炼API关键信息

OpenClaw调用阿里云百炼模型需三项核心信息：API Key（身份凭证）、base_url（模型调用地址）、model code（模型名称），需按步骤完成获取与保管。

（一）登录阿里云百炼平台

访问阿里云百炼大模型服务平台（https://bailian.console.aliyun.com），使用已完成实名认证的阿里云账号登录。若未完成实名认证，需先通过“账号中心→实名认证”完成认证（个人用户支持身份证刷脸或支付宝授权，企业用户需上传营业执照，审核周期1-3个工作日），否则无法创建API Key与调用模型。

（二）创建并获取API Key

API Key是OpenClaw调用百炼模型的核心凭证，泄露可能导致模型调用额度被盗用，需严格按以下步骤操作：

进入密钥管理页面
在百炼平台导航栏中，依次点击“控制台→密钥管理”，选择地域（支持北京、新加坡等，不同地域的API Key独立，建议选择与后续服务器部署地域邻近的区域，降低网络延迟）。
生成API Key
点击页面右上角“创建API-Key”，系统会自动生成一组密钥，包含“Access Key ID”与“Access Key Secret”两个字段。点击每个字段后的“复制”按钮，将密钥粘贴至本地记事本或加密文档中保存，切勿截图或分享给他人。

注意：API Key仅在创建时显示完整内容，后续无法再次查看，需立即保存；若怀疑密钥泄露，需在“密钥管理”页面点击“禁用”或“删除”，并重新创建新密钥，避免产生额外费用。
查看模型调用额度
新用户开通百炼平台后，可领取免费调用额度（具体额度以平台当前政策为准），点击“控制台→额度管理”，可查看可用额度、过期时间等信息。若额度已耗尽，需在平台购买调用套餐（如“通用模型套餐”“视觉模型套餐”），否则API Key配置后无法正常调用模型。

（三）确认模型信息

需记录百炼模型的base_url与model code，确保OpenClaw能正确定位并调用目标模型：

base_url（模型调用地址）
阿里云百炼支持OpenAI-compatible接口，通用base_url为：
```
https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
```
若后续使用“百炼Coding Plan”套餐（针对开发场景优化的模型服务），base_url需替换为：
```
https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1
```
model code（模型名称）
推荐选择以下两款适配OpenClaw的主流模型，可根据使用场景选择：
- qwen3-max-2026-01-23：通义千问3系列旗舰推理模型（Qwen3-Max-Thinking），支持复杂推理、工具调用与256K上下文窗口，适用于多步骤任务（如代码生成、数据分析）；
- qwen-plus：通义千问3系列均衡型模型，兼顾效果、速度与成本，支持1M上下文窗口，适用于日常对话、文档总结等轻量场景。
更多模型及model code可在百炼平台“模型广场”查询，选择时需确认模型支持“OpenAI-compatible接口”，避免因接口不兼容导致调用失败。

四、配置环境变量（保障API Key安全）

为避免将API Key直接写入配置文件导致泄露风险，推荐将其配置到系统环境变量中，通过变量引用的方式调用，步骤如下：

（一）确认默认Shell类型

首先需判断终端使用的Shell类型（常见为zsh或bash），执行以下命令：

echo $SHELL

若输出/bin/zsh，则为zsh用户；
若输出/bin/bash，则为bash用户。

（二）配置环境变量（zsh用户）

写入环境变量
执行以下命令，将API Key追加到~/.zshrc文件（zsh的配置文件）中，需将“YOUR_DASHSCOPE_API_KEY”替换为实际获取的百炼API Key：
```
echo "export DASHSCOPE_API_KEY='YOUR_DASHSCOPE_API_KEY'" >> ~/.zshrc
```
使配置生效
执行以下命令，加载更新后的配置文件：
```
source ~/.zshrc
```
验证配置
重新打开一个终端窗口，执行以下命令，若输出之前配置的API Key，则说明环境变量配置成功：
```
echo $DASHSCOPE_API_KEY
```

（三）配置环境变量（bash用户）

写入环境变量
执行以下命令，将API Key追加到~/.bash_profile文件（bash的配置文件）中：
```
echo "export DASHSCOPE_API_KEY='YOUR_DASHSCOPE_API_KEY'" >> ~/.bash_profile
```
使配置生效
执行以下命令加载配置：
```
source ~/.bash_profile
```
验证配置
重新打开终端，执行echo $DASHSCOPE_API_KEY，确认输出API Key即可。

五、编辑OpenClaw配置文件（对接百炼模型）

OpenClaw的模型配置通过clawdbot.json文件实现，需按指定格式写入百炼模型信息，确保字段准确无误（配置文件严格校验，字段错误会导致Gateway启动失败）。

（一）打开配置文件

推荐使用nano编辑器（轻量且易操作）打开配置文件，执行以下命令：

nano ~/.clawdbot/clawdbot.json

若使用其他编辑器（如vim、VS Code），可替换为对应命令（如vim ~/.clawdbot/clawdbot.json）。

（二）写入模型配置（以qwen3-max-2026-01-23为例）

将以下配置内容粘贴到clawdbot.json文件中，需注意保持JSON格式规范（逗号、引号不可遗漏）：

{
   
  "agents": {
   
    "defaults": {
   
      "model": {
    "primary": "bailian/qwen3-max-2026-01-23" },
      "models": {
   
        "bailian/qwen3-max-2026-01-23": {
    "alias": "通义千问 Max Thinking 版" }
      }
    }
  },
  "models": {
   
    "mode": "merge",
    "providers": {
   
      "bailian": {
   
        "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
        "apiKey": "${DASHSCOPE_API_KEY}",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
   
            "id": "qwen3-max-2026-01-23",
            "name": "通义千问 Max Thinking 版",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "cost": {
    "input": 0.0025, "output": 0.01, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "contextWindow": 262144,
            "maxTokens": 65536
          }
        ]
      }
    }
  }
}

（三）配置字段说明

需理解关键字段的含义，便于后续根据需求调整：

agents.defaults.model.primary：指定OpenClaw默认使用的模型，格式为“provider/model”（“bailian”为百炼的自定义provider名称，不可修改）；
agents.defaults.models：为模型设置别名，便于在交互中识别（如“通义千问 Max Thinking 版”）；
models.providers.bailian.baseUrl：百炼模型的调用地址，需与之前确认的base_url一致；
models.providers.bailian.apiKey：引用环境变量中的API Key（${DASHSCOPE_API_KEY}），避免硬编码；
models.providers.bailian.models.id：模型的model code，需与百炼平台一致；
contextWindow：模型支持的最大上下文窗口（单位：Token），qwen3-max-2026-01-23为262144 Token（约20万字）；
maxTokens：单次请求的最大输出Token数，qwen3-max-2026-01-23为65536 Token。

（四）适配qwen-plus模型的配置（可选）

若需使用qwen-plus模型，可替换为以下配置：

{
   
  "agents": {
   
    "defaults": {
   
      "model": {
    "primary": "bailian/qwen-plus" },
      "models": {
   
        "bailian/qwen-plus": {
    "alias": "通义千问 Plus" }
      }
    }
  },
  "models": {
   
    "mode": "merge",
    "providers": {
   
      "bailian": {
   
        "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
        "apiKey": "${DASHSCOPE_API_KEY}",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
   
            "id": "qwen-plus",
            "name": "通义千问 Plus",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "cost": {
    "input": 0.008, "output": 0.008, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "contextWindow": 1048576,
            "maxTokens": 32000
          }
        ]
      }
    }
  }
}

（五）保存配置文件

使用nano编辑器时，按Ctrl + X，再按Y确认保存，最后按Enter退出编辑器，完成配置文件修改。

六、配置生效与模型调用验证

完成配置后，需重启OpenClaw服务并验证模型是否能正常调用，确保整个对接流程无问题。

（一）重启OpenClaw Gateway服务

执行以下命令，重启Gateway服务（OpenClaw的核心服务，负责模型调用与指令处理）：

clawdbot gateway restart

若输出“Restarted LaunchAgent: gui/501/com.clawdbot.gateway”（MacOS系统）或类似提示，说明服务重启成功。

（二）查看模型是否被识别

执行以下命令，查看OpenClaw是否已加载百炼模型：

clawdbot models list

正常情况下，终端会显示类似以下结果：

Clawdbot 2026.1.24-3 (885167d) - No $999 stand required.
Model                          Input  Ctx     Local  Auth  Tags
bailian/qwen3-max-2026-01-23   text   256k    no     -     default, configured, alias:通义千问 Max Thinking 版

若列表中包含目标模型，说明模型已被成功识别。

（三）模型连通性探测（真实请求验证）

执行以下命令，发送真实请求探测模型是否能正常响应（会消耗百炼模型调用额度，需注意成本）：

clawdbot models status --probe

若输出类似以下结果，且“Status”列为“ok”，说明模型调用正常：

Clawdbot 2026.1.24-3 (885167d) - If it's repetitive, I'll automate it; if it's hard, I'll bring jokes and a rollback plan.
...
Auth probes
| Model                          | Profile          | Status       |
|--------------------------------|------------------|--------------|
| bailian/qwen3-max-2026-01-23   | models.json (api_key) | ok·9.4s |
Probed 1 target in 9.4s

若“Status”列为“error”，需根据提示排查问题（如API Key错误、网络不通、额度不足）。

（四）简单对话场景验证

通过终端发送自然语言指令，验证模型的交互能力，执行以下命令（以“介绍阿里云百炼”为例）：

clawdbot agent --agent main --message "介绍下阿里云百炼"

正常情况下，OpenClaw会调用百炼模型生成响应，示例输出如下：

Clawdbot 2026.1.24-3 (885167d) - Because Siri wasn't answering at 3AM.
阿里云百炼（Bailian）是阿里云推出的一站式大模型开发及应用构建平台，旨在帮助开发者和企业快速、低成本地创建基于大模型的AI应用。其核心功能包括：
1. 开箱即用的大模型服务：集成通义千问全系列模型（如Qwen3-Max、Qwen-Plus）及第三方开源模型，提供统一API接口，支持快速切换模型；
2. 低代码应用构建：可视化Prompt工程、拖拽式工作流编排，内置RAG与Agent框架，降低开发门槛；
3. 模型微调能力：支持全参数微调与高效微调（如LoRA），自动化数据处理与模型评估；
4. 企业级安全部署：支持一键部署为API服务或Serverless函数，深度集成阿里云生态（如OSS、MaxCompute）。

若能正常生成符合要求的响应，说明OpenClaw与阿里云百炼的对接已完全成功。

七、常见问题与排查方案

配置过程中可能因环境差异、操作失误出现问题，以下整理高频问题及解决方案，帮助快速定位并解决。

（一）Gateway启动失败（提示配置错误）

现象：执行clawdbot gateway restart后，服务未启动；或执行clawdbot models list无模型显示。
排查步骤：

执行clawdbot doctor命令，查看具体报错信息（该命令会检测配置文件格式、依赖状态等）；
若提示“JSON syntax error”，说明clawdbot.json格式错误，需重新检查逗号、引号是否遗漏，可使用JSON在线校验工具验证格式；
若提示“unknown field 'xxx'”，说明配置文件中存在多余字段，需删除未定义的字段（参考本文提供的配置模板）；
若提示“apiKey not found”，检查环境变量是否配置正确，执行echo $DASHSCOPE_API_KEY确认是否输出API Key。

（二）模型探测失败（Status为error）

现象：执行clawdbot models status --probe后，模型状态显示“error”。
排查步骤：

API Key有效性：登录百炼平台“密钥管理”，确认API Key未被禁用或删除，重新创建并更新环境变量；
网络连通性：执行ping dashscope.aliyuncs.com，检查是否能正常访问百炼服务器，若无法ping通，需检查防火墙是否放行出站流量；
额度状态：查看百炼“额度管理”，确认有可用调用额度，额度耗尽需购买套餐；
base_url正确性：确认配置文件中的base_url与使用场景匹配（通用场景为https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1，Coding Plan为https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1）。

（三）终端指令无响应（提示“gateway closed”）

现象：执行clawdbot agent命令后，提示“Gateway closed (108 abnormal closure)”。
排查步骤：

重启Gateway服务：clawdbot gateway restart；
检查端口占用：执行lsof -i :18789（MacOS/Linux）或netstat -ano | findstr :18789（Windows），查看18789端口是否被其他程序占用，若占用需关闭对应程序或修改OpenClaw的Gateway端口（在clawdbot.json中添加"gateway": {"port": 18790}字段，更换为未占用端口）。

八、总结

本文详细拆解了在OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot）中配置阿里云百炼API的完整流程，从环境准备、API获取到配置验证，每一步均遵循官方技术规范，确保操作可落地。核心关键点包括：

环境依赖：Node.js版本≥22是服务运行的基础，需通过nvm等工具完成升级；
安全配置：将API Key写入环境变量，避免硬编码导致泄露；
配置规范：严格遵循clawdbot.json的字段格式，错误配置会导致Gateway启动失败；
验证流程：通过模型列表查看、连通性探测、对话测试三步，确保模型调用正常。

通过本次配置，OpenClaw可借助阿里云百炼的强模型能力，实现更复杂的任务处理与智能交互。后续若需扩展功能（如集成钉钉、iMessage），可参考OpenClaw官方文档或阿里云相关教程，进一步提升工具的实用性。使用过程中，需定期备份配置文件与凭证，确保服务稳定运行。

如何在 OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot）配置阿里云百炼 API

一、核心概念与适用场景

（一）核心工具定义

（二）适用场景

二、配置前置条件与环境准备

（一）检查Node.js版本

（二）安装OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot）

三、获取阿里云百炼API关键信息

（一）登录阿里云百炼平台

（二）创建并获取API Key

（三）确认模型信息

四、配置环境变量（保障API Key安全）

（一）确认默认Shell类型

（二）配置环境变量（zsh用户）

（三）配置环境变量（bash用户）

五、编辑OpenClaw配置文件（对接百炼模型）

（一）打开配置文件

（二）写入模型配置（以qwen3-max-2026-01-23为例）

（三）配置字段说明

（四）适配qwen-plus模型的配置（可选）

（五）保存配置文件

六、配置生效与模型调用验证

（一）重启OpenClaw Gateway服务

（二）查看模型是否被识别

（三）模型连通性探测（真实请求验证）

（四）简单对话场景验证

七、常见问题与排查方案

（一）Gateway启动失败（提示配置错误）

（二）模型探测失败（Status为error）

（三）终端指令无响应（提示“gateway closed”）

八、总结

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如何在 OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot） 配置阿里云百炼 API

一、核心概念与适用场景

（一）核心工具定义

（二）适用场景

二、配置前置条件与环境准备

（一）检查Node.js版本

（二）安装OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot）

三、获取阿里云百炼API关键信息

（一）登录阿里云百炼平台

（二）创建并获取API Key

（三）确认模型信息

四、配置环境变量（保障API Key安全）

（一）确认默认Shell类型

（二）配置环境变量（zsh用户）

（三）配置环境变量（bash用户）

五、编辑OpenClaw配置文件（对接百炼模型）

（一）打开配置文件

（二）写入模型配置（以qwen3-max-2026-01-23为例）

（三）配置字段说明

（四）适配qwen-plus模型的配置（可选）

（五）保存配置文件

六、配置生效与模型调用验证

（一）重启OpenClaw Gateway服务

（二）查看模型是否被识别

（三）模型连通性探测（真实请求验证）

（四）简单对话场景验证

七、常见问题与排查方案

（一）Gateway启动失败（提示配置错误）

（二）模型探测失败（Status为error）

（三）终端指令无响应（提示“gateway closed”）

八、总结

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