2026年最新OpenClaw(Clawdbot、Moltbot)萌新部署喂饭级教程

OpenClaw（曾用名Clawdbot、Moltbot）作为开源AI智能体工具，凭借自然语言任务拆解、多工具集成调用、7×24小时不间断运行的核心特性，成为个人办公自动化与轻量团队协作的高效助手。其支持对接多种大模型，但默认模型的Token消耗较快，增加了使用成本。2026年，OpenCode与NVIDIA推出的免费大模型渠道，为用户提供了零成本使用方案，搭配阿里云轻量应用服务器的便捷部署能力，可实现“低成本+高可用性”的双重优势。

阿里云轻量应用服务器预置的OpenClaw专属镜像，已预装Node.js 22、Python 3.9及核心依赖，大幅简化部署流程。本文将详细拆解阿里云轻量应用服务器部署OpenClaw的完整步骤，同时重点讲解OpenCode与NVIDIA两个免费大模型渠道的配置方法，包含完整代码命令、问题排查与优化建议，确保零基础用户也能顺利落地，免费享受AI自动化服务，详情 访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。

一、核心前提与资源准备

（一）基础前置条件

1. 阿里云账号与实名认证：注册并登录阿里云账号，需拥有完成个人/企业实名认证的阿里云账号，未完成认证将无法购买轻量应用服务器。个人用户可通过支付宝授权或身份证刷脸快速完成认证，企业用户需上传营业执照审核，个人认证即时生效，企业认证1-3个工作日完成。
2. 核心凭证准备：后续配置免费大模型需用到OpenCode Zen API Key与NVIDIA API Key，提前注册对应平台账号并保存密钥，避免配置时中断操作。
3. 基础设备与网络：准备一台可正常访问互联网的终端，使用Chrome、Edge等主流浏览器操作；网络无特殊带宽要求，普通家用/办公网络即可，海外地域实例需确保跨境网络通畅。

（二）服务器配置选型（2026年最优推荐）

OpenClaw对资源要求较低，结合免费大模型运行需求，推荐以下配置，兼顾性能与成本：
| 使用场景 | CPU/内存 | 带宽 | 存储 | 地域选择 | 核心优势 |
|----------|----------|------|------|----------|----------|
| 个人日常使用 | 2核2GiB | 200Mbps | 40GiB ESSD | 中国香港（免备案） | 快速上手，免备案即时使用 |
| 多任务并发 | 2核4GiB | 200Mbps | 60GiB ESSD | 新加坡（跨境稳定） | 支持多模型切换，响应更快 |
| 团队协作 | 4核8GiB | 500Mbps | 100GiB ESSD | 华东1（杭州） | 国内低延迟，适配团队共享 |

核心建议：新手优先选择2核2GiB+中国香港地域，无需ICP备案，部署后可立即使用，且跨境网络适配OpenCode与NVIDIA的海外服务节点。

二、阿里云OpenClaw(Clawdbot)部署简单步骤速览

为方便快速上手，先提炼核心部署步骤，后续将对每个环节进行细致拆解：

1. 登录阿里云控制台，创建轻量应用服务器实例，选择OpenClaw专属应用镜像；
2. 等待实例启动，记录公网IP，在防火墙中放行18789端口（OpenClaw默认通信端口）；
3. 通过SSH终端登录服务器，完成OpenClaw基础配置；
4. 分别配置OpenCode与NVIDIA免费大模型渠道，写入API Key与模型参数；
5. 重启OpenClaw服务，访问http://公网IP:18789完成功能验证；
6. （可选）配置模型 fallback 策略，确保服务稳定运行。

三、全流程详细部署步骤（含代码命令）

（一）步骤1：创建轻量应用服务器实例

1. 进入控制台：登录阿里云官网，点击顶部导航栏「产品」→「计算」→「轻量应用服务器」，进入管理控制台。
2. 创建实例：点击「创建实例」，选择“快速购买”模式（新手推荐）。
3. 核心参数配置
   • 地域与可用区：选择中国香港、新加坡（免备案）或华东1（杭州），一旦创建无法修改，需提前规划；
   • 镜像选择：切换至「应用镜像」标签，搜索「OpenClaw（原Clawdbot）」，选中2026年官方预置镜像（版本v2026.2.10，基于Alibaba Cloud Linux 3构建，已预装所有核心依赖）；
   • 实例规格：按使用场景选择，新手推荐2核2GiB；
   • 登录设置：设置服务器登录密码（需包含大小写字母+数字+特殊符号），用于SSH远程登录，务必妥善保存；
4. 支付与启动：核对配置与费用，点击「立即购买」完成支付。系统自动创建实例并部署镜像，等待1-3分钟，直至实例状态变为「运行中」，记录实例公网IP（如124.xx.xx.xx）。

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。

（二）步骤2：端口放行与SSH登录

1. 端口放行：进入实例详情页，点击左侧「防火墙」→「添加规则」，配置如下：
   • 协议：TCP
   • 端口范围：18789
   • 授权对象：0.0.0.0/0（测试阶段允许所有IP访问，稳定后可改为个人IP）
   • 描述：OpenClaw通信端口
     点击「确定」，规则立即生效。
2. SSH远程登录：
   • Windows用户打开PowerShell，MacOS/Linux用户打开终端，执行SSH命令：

     ssh root@你的服务器公网IP
     

   • 输入设置的服务器登录密码，成功登录后，终端显示Alibaba Cloud Linux系统提示符，说明登录成功。

（三）步骤3：OpenClaw基础配置

1. 验证基础环境：执行以下命令，确认Node.js版本≥22（OpenClaw运行必需）：

    node -v
   

   若版本低于22，执行以下命令升级（基于nvm工具）：

    # 安装nvm
    curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash
    # 刷新环境变量
    source ~/.bashrc
    # 安装Node.js 22
    nvm install 22 && nvm use 22
    # 再次验证版本
    node -v
   

2. 初始化OpenClaw配置：执行以下命令启动配置向导：

    /openclaw.mjs configure
   

   按向导提示完成基础配置：
   • Where will the Gateway run? 选择「Local (this machine)」；
   • Select sections to configure 选择「Model」；
   • Model/auth provider 暂时选择「Skip for now」，后续单独配置免费模型；
   • 其他选项保持默认，完成初始化。

（四）步骤4：配置OpenCode免费大模型渠道

OpenCode提供MiniMax M2.1 Free、Kimi K2.5 Free等免费模型，需先获取API Key，再配置到OpenClaw中。

1. 获取OpenCode Zen API Key

1. 访问OpenCode官网（https://opencode.ai/），注册账号并登录；
2. 进入「Members」→「Billing Settings」→「Zen API Keys」，点击「Copy Key」复制API Key（格式为sk-xxxxxxxxxx）；
3. 若单个账号额度受限，可注册多个账号获取多个API Key，后续循环使用。

2. 在OpenClaw中配置OpenCode模型

1. 执行配置命令，选择OpenCode Zen作为模型提供商：

    /openclaw.mjs configure
   

   • 选择「Model」配置项，Model/auth provider 选择「OpenCode Zen」；
   • 粘贴获取的OpenCode Zen API Key，按回车确认；
   • 进入模型选择界面，通过方向键选中以下免费模型（按空格键勾选）：
     • opencode/kimi-k2.5-free（Kimi K2.5 Free，上下文窗口256k）
     • opencode/minimax-m2.1-free（MiniMax M2.1 Free，上下文窗口200k）
   • 按回车完成配置，默认模型可选择「opencode/kimi-k2.5-free」。

3. 验证OpenCode模型配置

执行以下命令，查看模型是否被成功识别：

moltbot models list

若输出中包含「opencode/kimi-k2.5-free」和「opencode/minimax-m2.1-free」，且标注「configured」，说明配置成功。

（五）步骤5：配置NVIDIA免费大模型渠道

NVIDIA通过NIM APIs提供MiniMax M2.1、Kimi K2.5、GLM4.7等免费模型，需手动修改OpenClaw配置文件完成对接。

1. 获取NVIDIA API Key

1. 访问NVIDIA模型平台（https://build.nvidia.com/models），注册账号并登录（需同意NVIDIA Developer Program协议）；
2. 进入「API Keys」页面，点击「Generate API Key」，设置Key名称（如my-openclaw-key），生成后复制API Key（格式为nvapi-xxxxxxxxxx）；
3. 记录NVIDIA API基础地址：https://integrate.api.nvidia.com/v1，后续配置需用到。

2. 手动修改OpenClaw配置文件

1. 执行命令打开配置文件：

    nano ~/.openclaw/openclaw.json
   

2. 在「models.providers」节点下添加NVIDIA配置（完整配置如下）：

    "nvidia": {
        
      "baseUrl": "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
      "apiKey": "你的NVIDIA API Key",
      "api": "openai-completions",
      "models": [
        {
        
          "id": "nvidia/minimaxai/minimax-m2.1",
          "name": "nvidia/minimaxai/minimax-m2.1",
          "reasoning": true,
          "input": ["text"],
          "cost": {
         "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
          "contextWindow": 128000,
          "maxTokens": 8192
        },
        {
        
          "id": "nvidia/moonshotai/kimi-k2.5",
          "name": "nvidia/moonshotai/kimi-k2.5",
          "reasoning": true,
          "input": ["text"],
          "cost": {
         "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
          "contextWindow": 128000,
          "maxTokens": 8192
        },
        {
        
          "id": "nvidia/z-ai/glm4.7",
          "name": "nvidia/z-ai/glm4.7",
          "reasoning": true,
          "input": ["text"],
          "cost": {
         "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
          "contextWindow": 128000,
          "maxTokens": 8192
        }
      ]
    }
   

3. 在「agents.defaults.model」节点下设置模型 fallback 策略，确保一个模型不可用时自动切换至其他模型：

    "agents": {
        
      "defaults": {
        
        "model": {
        
          "primary": "nvidia/minimaxai/minimax-m2.1",
          "fallbacks": [
            "nvidia/moonshotai/kimi-k2.5",
            "nvidia/z-ai/glm4.7",
            "opencode/minimax-m2.1-free",
            "opencode/kimi-k2.5-free"
          ]
        },
        "models": {
        
          "nvidia/moonshotai/kimi-k2.5": {
        },
          "nvidia/minimaxai/minimax-m2.1": {
        },
          "nvidia/z-ai/glm4.7": {
        },
          "opencode/minimax-m2.1-free": {
        },
          "opencode/kimi-k2.5-free": {
        }
        }
      }
    }
   

4. 保存配置文件：按Ctrl+X，输入Y确认，再按Enter关闭编辑器。

3. 重启服务并验证NVIDIA模型

1. 执行以下命令重启OpenClaw服务：

    # 停止服务
    moltbot gateway stop
    # 等待2秒确保完全停止
    sleep 2
    # 启动服务
    moltbot gateway start
    # 验证服务状态
    moltbot status
   

   若输出「Gateway is running」，说明服务重启成功。
2. 执行模型连通性探测（可能产生少量调用，免费额度内无需担心）：

    moltbot models status --probe
   

   若所有配置的NVIDIA模型均显示「ok」状态，说明对接成功。

（六）步骤6：功能验证（必做）

通过3个维度测试，确保OpenClaw与免费模型正常工作：

1. 基础对话测试：访问http://你的公网IP:18789，进入Web聊天界面，输入「介绍一下你使用的大模型」，若返回当前模型名称（如NVIDIA提供的MiniMax M2.1），说明对话功能正常。
2. 文本生成测试：输入「生成一份个人办公自动化日程模板」，若能生成结构清晰、内容合理的模板，说明文本生成能力正常。
3. 模型切换测试：故意输入错误的OpenCode API Key，重启服务后发送指令，若系统自动切换至NVIDIA模型并响应，说明fallback策略生效。

四、进阶优化：提升使用体验（含代码命令）

（一）多API Key循环使用（解决额度限制）

若单个OpenCode或NVIDIA账号额度有限，可配置多个API Key自动循环：

1. 新建API Key管理文件：

    nano ~/.openclaw/api_keys.json
   

2. 写入多个API Key（示例）：

    {
        
      "opencode_keys": [
        "sk-MVnUT2iCNV8nFWPZ",
        "sk-XXXXXXXXXXXXXXXX",
        "sk-YYYYYYYYYYYYYYYY"
      ],
      "nvidia_keys": [
        "nvapi-wSP0TjSf_5d3n",
        "nvapi-XXXXXXXXXXXX",
        "nvapi-YYYYYYYYYYYY"
      ]
    }
   

3. 编写简单切换脚本（auto_switch_key.sh）：

    #!/bin/bash
    # 随机选择一个OpenCode Key
    OPENCODE_KEY=$(jq -r '.opencode_keys[random%length]' ~/.openclaw/api_keys.json)
    # 随机选择一个NVIDIA Key
    NVIDIA_KEY=$(jq -r '.nvidia_keys[random%length]' ~/.openclaw/api_keys.json)
    # 更新配置文件
    sed -i "s|\"apiKey\": \".*\"|\"apiKey\": \"$OPENCODE_KEY\"|" ~/.openclaw/openclaw.json
    sed -i "s|\"apiKey\": \"nvapi-.*\"|\"apiKey\": \"$NVIDIA_KEY\"|" ~/.openclaw/openclaw.json
    # 重启服务
    moltbot gateway restart
    echo "API Key已切换，服务重启成功"
   

4. 赋予脚本执行权限并运行：

    chmod +x auto_switch_key.sh
    ./auto_switch_key.sh
   

   可设置定时任务，每天自动切换API Key：

    # 每天凌晨3点执行切换
    crontab -e
    # 添加以下内容
    0 3 * * * /root/.openclaw/auto_switch_key.sh
   

（二）日志监控与问题排查

1. 实时查看OpenClaw运行日志：

    tail -f /tmp/openclaw/openclaw-$(date +%Y-%m-%d).log
   

2. 自动诊断配置问题：

    moltbot doctor
   

   该命令会检测配置文件语法错误、API Key有效性、模型连通性等，输出详细排查建议。

（三）扩展技能安装（丰富功能）

OpenClaw支持插件式技能扩展，安装常用办公技能：

# 安装PDF处理技能
moltbot skills install pdf-processor
# 安装网页数据提取技能
moltbot skills install web-scraper
# 安装邮件管理技能
moltbot skills install email-manager
# 查看已安装技能
moltbot skills list --installed

五、常见问题排查与解决方案

（一）问题1：OpenCode模型调用失败，提示“API Key无效”

排查原因

1. API Key输入错误或已过期；
2. 服务器地域与OpenCode API节点通信受阻。

   解决方案

3. 重新核对API Key，确保无多输、漏输字符，过期则重新生成；
4. 执行以下命令测试网络连通性：

    curl -I https://opencode.ai/zen/v1/chat/completions
   

   若返回401状态码，说明网络可达，需检查API Key；若返回超时，切换服务器地域（如中国香港→新加坡）。

（二）问题2：NVIDIA模型配置后无法识别

排查原因

1. 配置文件语法错误（少引号、逗号）；
2. baseUrl填写错误。

   解决方案

3. 执行moltbot doctor，根据报错提示修复配置文件语法；
4. 确认baseUrl为https://integrate.api.nvidia.com/v1，无拼写错误。

（三）问题3：服务启动失败，提示“端口被占用”

排查原因

18789端口被其他进程占用。

解决方案

1. 查找占用端口的进程：

    netstat -tulpn | grep 18789
   

2. 终止占用进程（假设PID为1234）：

    kill -9 1234
   

3. 重启OpenClaw服务：

    moltbot gateway start
   

（四）问题4：模型切换失败，fallback策略未生效

排查原因

1. fallback列表中模型ID填写错误；
2. 部分模型未被成功配置。

   解决方案

3. 核对配置文件中模型ID与moltbot models list输出一致；
4. 确保fallback列表中的所有模型均已完成API Key配置与连通性验证。

六、运维建议与安全防护

（一）安全防护重点

1. 妥善保管API Key：避免明文暴露在代码或配置文件中，定期更换（每3个月一次）；
2. 限制服务器访问：稳定使用后，将防火墙18789端口的授权对象改为个人IP，减少安全风险；
3. 定期更新OpenClaw：获取安全补丁与功能优化：

    moltbot gateway stop
    npm install -g moltbot@latest
    moltbot gateway start
   

（二）资源与费用管理

1. 监控服务器资源使用：

    top -b -n 1 | grep -E 'CPU|MEM'
   

   若CPU/内存使用率长期超过80%，升级服务器配置；
2. 清理冗余日志：定期删除过期日志文件，释放磁盘空间：

    rm -rf /tmp/openclaw/openclaw-2026-01-*.log
   

3. 闲置处理：长期不使用时，在阿里云控制台停止实例，停止后不再收取运行费用（磁盘存储费用正常收取）。

（三）模型选型建议

根据任务复杂度灵活选择模型，长文档任务优先使用Kimi K2.5 Free，快速响应需求优先使用MiniMax M2.1。

七、总结

2026年阿里云轻量应用服务器部署OpenClaw的核心优势在于“预置镜像+低门槛配置”，结合OpenCode与NVIDIA的免费大模型渠道，彻底解决了Token消耗过快的痛点。本文详细拆解了从服务器创建、基础配置到免费模型对接的全流程，包含50+条可直接复制的代码命令，覆盖API Key获取、配置文件修改、服务重启、功能验证等关键环节，同时提供了多API Key循环、模型 fallback 等进阶优化方案，确保用户零成本、稳定使用OpenClaw的自动化能力。

通过本次部署，用户可获得24小时在线的AI助手，实现文档处理、日程管理、多语言沟通等自动化任务，无需担心Token费用问题。后续使用中，若遇到模型额度耗尽、服务异常等情况，可参考问题排查部分快速解决，或通过moltbot doctor命令自动诊断。对于进阶用户，还可深入研究OpenClaw的开源特性，自定义技能插件，进一步拓展使用场景。

依托阿里云的稳定云端环境与免费大模型的成本优势，OpenClaw已成为个人与轻量团队提升效率的必备工具，无需专业开发背景，即可轻松解锁AI自动化办公的全新体验。