2026年阿里云及本地部署OpenClaw(原Clawdbot)教程:+多Agent配置无冲突和问题排查

简介: 在2026年AI智能体深度应用的趋势下,OpenClaw(原Clawdbot)凭借强大的任务执行能力与高度可扩展性,成为个人开发者与团队协作的核心工具。但实际使用中,用户常面临两大痛点:一是部署方式选择困惑,二是多任务并行时单Agent难以满足需求,且多个Agent易出现端口冲突、配置混乱等问题。

在2026年AI智能体深度应用的趋势下,OpenClaw(原Clawdbot)凭借强大的任务执行能力与高度可扩展性,成为个人开发者与团队协作的核心工具。但实际使用中,用户常面临两大痛点:一是部署方式选择困惑,二是多任务并行时单Agent难以满足需求,且多个Agent易出现端口冲突、配置混乱等问题。

本文整合全网实测经验与官方最新指南,详细拆解2026年阿里云与本地超简单部署流程,同时提供三种多Agent无冲突配置方案(端口隔离、Profiles隔离、Docker容器化),所有代码命令均可直接复制执行,兼顾部署便捷性与多场景使用需求,让用户轻松实现“主Agent处理核心任务、辅助Agent自动化办公、测试Agent验证新功能”的高效协作模式。阿里云上OpenClaw一键极速部署最简单,步骤详情 访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。
OpenClaw1.png
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一、核心认知:部署模式与多Agent配置价值

(一)部署模式对比与选择

部署模式 核心优势 适用场景
阿里云部署 7×24小时稳定运行、多用户协同、无需占用本地资源 团队协作、长期任务、公网访问需求
本地部署 数据私有化存储、零服务器成本、断网可用 个人办公、敏感数据处理、离线使用场景

(二)多Agent配置的核心价值

传统单Agent模式存在明显局限:所有任务共享配置与端口,启动新任务需中断当前进程,无法实现多场景并行。而多Agent配置可实现:

  • 独立隔离:每个Agent拥有专属端口、配置文件与工作空间,互不干扰;
  • 并行高效:主Agent处理代码生成、辅助Agent执行自动化测试、测试Agent验证新模型,同时推进多任务;
  • 灵活管理:可独立重启、升级单个Agent,配置更改不影响其他实例;
  • 环境适配:不同Agent可适配不同模型与技能,精准匹配场景需求。

二、2026年阿里云OpenClaw超简单部署步骤(5分钟上手)

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
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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。

阿里云提供预置应用镜像,无需复杂环境配置,直接对接大模型算力,新手也能快速完成部署。

步骤1:选购阿里云轻量应用服务器

  1. 注册并登录阿里云账号,完成个人实名认证(支付宝刷脸即时生效);
  2. 访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面,点击【一键购买并部署】;
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  3. 核心参数配置(默认已适配,无需修改):
    • 地域:选择海外免备案地域(美国弗吉尼亚/中国香港/新加坡),国内地域(除香港)联网功能受限;
    • 镜像:默认选中“OpenClaw(Moltbot)专属镜像”,预装所有运行依赖;
    • 实例规格:推荐2vCPU+4GiB内存,满足多Agent同时运行;学生用户可选择9.9元尝鲜套餐;
    • 购买时长:月付(56元/月起)或年付(68元/年起,新人专享);
  4. 支付订单,等待实例创建完成(约3分钟,状态显示“运行中”即可)。

步骤2:配置百炼API-Key与端口放通

  1. 访问登录阿里云百炼大模型服务平台,进入【密钥管理】页面,点击【创建API-Key】,复制生成的Access Key ID与Access Key Secret(仅生成时可完整查看,妥善保存);
  2. 访问阿里云轻量应用服务器控制台,找到目标实例,点击【应用详情】;
  3. 端口放通:点击【防火墙一键放行】,自动放通18789-18799端口段(适配多Agent配置);
  4. 远程登录服务器,执行阿里云专属配置命令:
    # 阿里云OpenClaw一键配置,替换为自己的Access Key
    openclaw aliyun configure --access-key 你的AccessKeyID --secret-key 你的AccessKeySecret
    

步骤3:启动服务并验证

  1. 执行启动命令并生成访问Token:
    # 启动主Agent(默认端口18789)
    systemctl start openclaw
    # 设置开机自启
    systemctl enable openclaw
    # 生成并查看访问Token
    openclaw dashboard --no-open
    
  2. 复制输出的访问链接(格式:http://服务器公网IP:18789/?token=xxx),在浏览器中打开;
  3. 输入Token登录Web控制台,发送指令“帮我生成一段Python求和代码”,能正常返回结果即部署成功。

三、2026年本地部署OpenClaw超简单流程(Windows系统)

本地部署实现数据私有化,适合个人用户,搭配多Agent配置可满足多样化任务需求。

(一)前期准备

  1. 硬件要求:内存≥16GB,NVIDIA GPU显存≥8GB(推荐RTX 4060/5060),SSD剩余空间≥20GB;
  2. 软件要求:Windows 10 64位及以上系统,Node.js(≥18.0.0),PowerShell(管理员模式);
  3. 环境验证:
    # 检查Node.js版本(需≥18.0.0)
    node --version
    # 检查npm版本(需≥8.0.0)
    npm --version
    
    若未安装Node.js,前往官网下载LTS版本,安装时勾选“Add to PATH”自动配置环境变量。

(二)核心部署步骤

  1. 一键安装OpenClaw:

    # npm全局安装OpenClaw(最新稳定版)
    npm install -g openclaw
    # 验证安装成功(显示版本号即生效)
    openclaw --version
    

    若提示“权限不足”,执行npm install -g openclaw --unsafe-perm强制安装。

  2. 配置大模型(以阿里云百炼为例):

    # 启动交互式配置向导
    openclaw onboard
    

    按提示选择模型提供商为“Aliyun Bailian”,输入百炼API-Key与Access Key Secret,完成配置后记录生成的管理员Token。

  3. 启动主Agent并验证:

    # 启动主Agent(默认端口18789)
    openclaw tui
    

    启动成功后,输入指令“在桌面创建名为OpenClaw_Test的文件夹”,能正常执行即部署成功。

四、多Agent无冲突配置三大方案(2026最新版)

方案A:端口隔离(简单直接,⭐⭐推荐)

核心思路:为每个Agent分配不同端口,避免冲突,无需额外配置文件,立即可用。

适用场景

快速测试、临时多任务并行、学习调试环境,适合不想管理复杂配置的用户。

6步配置教程

  1. 查看默认端口配置:

    # 查看默认端口配置
    cat ~/.openclaw/openclaw.json | grep -A 5 "gateway"
    

    输出示例:

    {
         
    "gateway": {
         
     "port": 18789,
     "bind": "lan",
     ...
    }
    }
    
  2. 端口分配规划(避免冲突):

  • 主Agent:18789(默认端口,日常开发调试)
  • 辅助Agent:18790(自动化任务)
  • 测试Agent:18791(模型测试与新功能验证)
  • 备用Agent:18792(临时任务)
    注意:避免使用18780-18788端口,可能被其他服务占用。
  1. 启动主Agent(默认端口):
    ```bash

    方法1:直接启动(前台运行)

    cd ~/.openclaw
    openclaw

方法2:后台启动(不占用终端)

nohup openclaw > /tmp/openclaw-main.log 2>&1 &

方法3:系统服务启动(适合Linux)

systemctl start openclaw-gateway


4. 验证主Agent:
```bash
# 查看进程状态
ps aux | grep openclaw
# 测试服务可用性
curl http://localhost:18789/api/health
# 查看日志
tail -f /tmp/openclaw-main.log
  1. 启动辅助Agent与测试Agent:
    ```bash

    启动辅助Agent(端口18790,后台运行)

    nohup openclaw --port 18790 > /tmp/openclaw-helper.log 2>&1 &

启动测试Agent(端口18791,后台运行)

nohup openclaw --port 18791 > /tmp/openclaw-test.log 2>&1 &

验证多个Agent状态

curl http://localhost:18790/api/health
curl http://localhost:18791/api/health


6. 多Agent管理脚本(一键启动/停止)
创建主Agent启动脚本(launch-main-agent.sh):
```bash
#!/bin/bash
echo "🚀 启动主Agent(端口18789)..."
cd ~/.openclaw
nohup openclaw > /tmp/openclaw-main.log 2>&1 &
echo "✅ 主Agent启动成功,日志路径:/tmp/openclaw-main.log"
echo "停止命令:pkill -f 'openclaw.*18789'"

创建辅助Agent启动脚本(launch-helper-agent.sh):

#!/bin/bash
echo "🚀 启动辅助Agent(端口18790)..."
cd ~/.openclaw
nohup openclaw --port 18790 > /tmp/openclaw-helper.log 2>&1 &
echo "✅ 辅助Agent启动成功,日志路径:/tmp/openclaw-helper.log"
echo "停止命令:pkill -f 'openclaw.*18790'"

设置脚本可执行权限:

chmod +x launch-main-agent.sh launch-helper-agent.sh

优缺点

  • 优点:简单直接、无需额外配置、立即可用、支持同时运行多个Agent;
  • 缺点:需手动管理端口号、配置共享(如模型参数)、无独立工作空间。

方案B:Profiles隔离(完全隔离,⭐⭐⭐推荐)

核心思路:为每个Agent创建独立配置文件(Profile),包含专属端口、工作空间、日志目录与缓存,实现完全隔离,适合长期稳定运行。

适用场景

生产环境、开发/测试分离、不同用途Agent长期运行(如工作Agent与自动化Agent)。

6步配置教程

  1. 创建Profiles目录:

    # 创建Profiles目录
    mkdir -p ~/.openclaw/profiles
    # 查看目录
    ls -la ~/.openclaw/profiles
    
  2. 创建主Agent Profile(main-profile.json):

    {
         
    "meta": {
         
     "name": "主Agent",
     "description": "日常开发与调试",
     "version": "1.0",
     "createdAt": "2026-02-27"
    },
    "gateway": {
         
     "port": 18789,
     "bind": "lan",
     "controlUi": {
         
       "enabled": true,
       "allowInsecureAuth": true
     }
    },
    "agents": {
         
     "defaults": {
         
       "workspace": "~/.openclaw/workspace/main",
       "model": {
         
         "primary": "zai/glm-4.7"
       },
       "maxConcurrent": 4,
       "subagents": {
         
         "maxConcurrent": 8
       }
     },
     "compaction": {
         
       "mode": "safeguard",
       "compactAfter": "12h"
     }
    },
    "skills": {
         
     "install": {
         
       "nodeManager": "npm"
     }
    }
    }
    
  3. 创建辅助Agent Profile(helper-profile.json):

    {
         
    "meta": {
         
     "name": "辅助Agent",
     "description": "自动化任务与办公协作",
     "version": "1.0",
     "createdAt": "2026-02-27"
    },
    "gateway": {
         
     "port": 18790,
     "bind": "lan"
    },
    "agents": {
         
     "defaults": {
         
       "workspace": "~/.openclaw/workspace/helper",
       "model": {
         
         "primary": "zai/glm-4.6v"
       },
       "maxConcurrent": 4,
       "subagents": {
         
         "maxConcurrent": 4
       }
     },
     "compaction": {
         
       "mode": "aggressive",
       "compactAfter": "6h"
     }
    }
    }
    
  4. 创建测试Agent Profile(test-profile.json):

    {
         
    "meta": {
         
     "name": "测试Agent",
     "description": "模型测试与新功能验证",
     "version": "1.0",
     "createdAt": "2026-02-27"
    },
    "gateway": {
         
     "port": 18791,
     "controlUi": {
         
       "enabled": false
     }
    },
    "agents": {
         
     "defaults": {
         
       "workspace": "~/.openclaw/workspace/test",
       "model": {
         
         "primary": "zai/glm-4-flash"
       },
       "maxConcurrent": 2,
       "subagents": {
         
         "maxConcurrent": 2
       }
     },
     "compaction": {
         
       "mode": "minimal",
       "compactAfter": "1h"
     }
    }
    }
    
  5. 创建Profile切换脚本(switch-profile.sh):
    ```bash

    !/bin/bash

    PROFILE_NAME=$1

检查参数

if [ -z "$PROFILE_NAME" ]; then
echo "❌ 请指定Profile名称:main/helper/test"
exit 1
fi

PROFILE_FILE="~/.openclaw/profiles/${PROFILE_NAME}-profile.json"

检查Profile文件是否存在

if [ ! -f "$PROFILE_FILE" ]; then
echo "❌ Profile文件不存在:$PROFILE_FILE"
exit 1
fi

echo "🔄 切换到${PROFILE_NAME} Profile..."

停止当前Agent

pkill -f openclaw
sleep 2

复制Profile到配置文件

cp "$PROFILE_FILE" ~/.openclaw/openclaw.json

创建独立工作空间

WORKSPACE=$(jq -r '.agents.defaults.workspace' ~/.openclaw/openclaw.json)
mkdir -p "$WORKSPACE"

启动新Agent

cd ~/.openclaw
openclaw &

echo "✅ Profile切换完成"
PORT=$(jq -r '.gateway.port' ~/.openclaw/openclaw.json)
echo "🌐 控制面板:http://localhost:$PORT"


设置脚本可执行权限:
```bash
chmod +x switch-profile.sh
  1. 启动不同Profile的Agent:
    ```bash

    启动主Agent

    ./switch-profile.sh main

启动辅助Agent(需新终端执行)

./switch-profile.sh helper

启动测试Agent(需新终端执行)

./switch-profile.sh test


#### 优缺点
- 优点:完全隔离配置与工作空间、独立日志与缓存、支持不同模型与技能、适合长期运行;
- 缺点:需管理多个配置文件、切换Agent需重启、占用更多磁盘空间。

### 方案C:Docker容器化(高级隔离,⭐⭐⭐推荐)
核心思路:每个Agent运行在独立Docker容器中,实现完全隔离的运行环境,支持不同版本OpenClaw并行,适合复杂部署与团队协作。

#### 适用场景
团队协作、CI/CD集成、复杂多环境部署、需要完全隔离的生产环境。

#### 6步配置教程
1. 安装Docker与Docker Compose:
```bash
# 更新包管理器
apt-get update

# 安装Docker
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sh get-docker.sh

# 安装Docker Compose
curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/latest/download/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

# 验证安装
docker --version
docker-compose --version

# 启动Docker服务
systemctl enable docker
systemctl start docker
  1. 创建Docker Compose配置文件(docker-compose.yml):
    ```yaml
    version: '3.8'

services:

主Agent服务

openclaw-main:
container_name: openclaw-main
image: openclaw/openclaw:latest
restart: unless-stopped
ports:

  - "18789:18789"
volumes:
  - openclaw-main-workspace:/root/.openclaw/workspace
  - openclaw-main-logs:/root/.openclaw/logs
  - openclaw-main-cache:/root/.openclaw/cache
environment:
  - NODE_ENV=production
  - OPENCLAW_PORT=18789
  - OPENCLAW_BIND=lan
  - OPENCLAW_WORKSPACE=/root/.openclaw/workspace
  - OPENCLAW_CONTROL_UI_ENABLED=true
networks:
  - openclaw-network
command: >
  sh -c "
    echo '🚀 启动主Agent...' &&
    node /usr/lib/node_modules/openclaw/dist/entry.js
  "

辅助Agent服务

openclaw-helper:
container_name: openclaw-helper
image: openclaw/openclaw:latest
restart: unless-stopped
ports:

  - "18790:18790"
volumes:
  - openclaw-helper-workspace:/root/.openclaw/workspace
  - openclaw-helper-logs:/root/.openclaw/logs
  - openclaw-helper-cache:/root/.openclaw/cache
environment:
  - NODE_ENV=production
  - OPENCLAW_PORT=18790
  - OPENCLAW_BIND=lan
  - OPENCLAW_WORKSPACE=/root/.openclaw/workspace/helper
  - OPENCLAW_CONTROL_UI_ENABLED=true
networks:
  - openclaw-network
command: >
  sh -c "
    echo '🚀 启动辅助Agent...' &&
    node /usr/lib/node_modules/openclaw/dist/entry.js
  "

测试Agent服务

openclaw-test:
container_name: openclaw-test
image: openclaw/openclaw:latest
restart: unless-stopped
ports:

  - "18791:18791"
volumes:
  - openclaw-test-workspace:/root/.openclaw/workspace
  - openclaw-test-logs:/root/.openclaw/logs
  - openclaw-test-cache:/root/.openclaw/cache
environment:
  - NODE_ENV=test
  - OPENCLAW_PORT=18791
  - OPENCLAW_BIND=lan
  - OPENCLAW_WORKSPACE=/root/.openclaw/workspace/test
  - OPENCLAW_CONTROL_UI_ENABLED=false
networks:
  - openclaw-network
command: >
  sh -c "
    echo '🧪 启动测试Agent...' &&
    node /usr/lib/node_modules/openclaw/dist/entry.js
  "

volumes:
openclaw-main-workspace:
openclaw-helper-workspace:
openclaw-test-workspace:
openclaw-main-logs:
openclaw-helper-logs:
openclaw-test-logs:
openclaw-main-cache:
openclaw-helper-cache:
openclaw-test-cache:

networks:
openclaw-network:
driver: bridge


3. 创建Docker管理脚本
启动所有Agent脚本(start-all-agents.sh):
```bash
#!/bin/bash
echo "🚀 启动所有OpenClaw Agent(Docker)..."
cd ~/.openclaw/docker
docker-compose up -d
echo "✅ 所有Agent启动成功"
echo "📊 Agent列表:"
echo "  主Agent:http://0.0.0.0:18789"
echo "  辅助Agent:http://0.0.0.0:18790"
echo "  测试Agent:http://0.0.0.0:18791"

停止特定Agent脚本(stop-agent.sh):

#!/bin/bash
AGENT=$1
if [ -z "$AGENT" ]; then
  echo "❌ 请指定Agent名称:openclaw-main/openclaw-helper/openclaw-test"
  exit 1
fi
cd ~/.openclaw/docker
docker-compose stop $AGENT
echo "✅ Agent $AGENT 已停止"

设置脚本可执行权限:

chmod +x start-all-agents.sh stop-agent.sh
  1. 启动与管理Docker Agent:
    ```bash

    启动所有Agent

    ./start-all-agents.sh

查看Agent状态

docker-compose ps

查看主Agent日志

docker-compose logs -f openclaw-main

启动单个Agent

docker-compose up -d openclaw-main

停止单个Agent

./stop-agent.sh openclaw-test


5. 进入容器调试:
```bash
# 进入主Agent容器
docker-compose exec openclaw-main bash

# 进入辅助Agent容器
docker-compose exec openclaw-helper bash
  1. 资源清理:
    ```bash

    停止所有Agent

    docker-compose down

停止所有Agent并删除数据卷(谨慎使用)

docker-compose down -v
```

优缺点

  • 优点:完全隔离运行环境、独立网络与文件系统、支持不同版本OpenClaw、便于团队协作与CI/CD集成、环境一致性保证;
  • 缺点:需掌握Docker基础、占用更多系统资源、学习曲线较陡。

五、多Agent配置常见问题排查

(一)端口冲突问题

现象:启动Agent时提示“port is already in use”;
解决方案:

  1. 查看端口占用情况:netstat -tuln | grep :18
  2. 停止占用端口的进程:pkill -f "openclaw.*端口号"
  3. 更换未被占用的端口(18789-18799范围内)。

(二)Profile切换失败

现象:切换Profile后Agent无法启动;
解决方案:

  1. 检查Profile文件格式是否正确(JSON语法无错误);
  2. 确保工作空间目录有读写权限:chmod -R 755 ~/.openclaw/workspace
  3. 手动删除旧配置缓存:rm -rf ~/.openclaw/cache

(三)Docker容器启动失败

现象:docker-compose ps显示容器状态为“exited”;
解决方案:

  1. 查看容器日志:docker-compose logs 容器名称
  2. 检查端口是否被占用,更换映射端口;
  3. 重新拉取镜像:docker pull openclaw/openclaw:latest

(四)Agent之间配置干扰

现象:修改一个Agent配置后,其他Agent配置也发生变化;
解决方案:

  1. 端口隔离方案:避免共享配置文件,每个Agent启动时指定独立参数;
  2. 优先使用Profiles隔离或Docker容器化方案,实现完全配置隔离。

六、总结与方案选择建议

2026年OpenClaw的双部署模式与多Agent配置方案,彻底解决了单Agent运行局限,满足不同用户的多样化需求:

  • 个人用户/快速测试:选择本地部署+方案A(端口隔离),简单高效,无需复杂配置;
  • 个人长期使用/多场景分离:选择本地部署+方案B(Profiles隔离),完全隔离配置,稳定可靠;
  • 团队协作/生产环境:选择阿里云部署+方案C(Docker容器化),环境一致,便于管理与扩展。

通过本文提供的超简单部署流程与多Agent配置方案,用户可轻松实现“主Agent+辅助Agent+测试Agent”的协同运行,大幅提升任务处理效率。后续可根据实际需求,为不同Agent配置专属模型与技能,进一步挖掘OpenClaw的自动化能力,适配办公、开发、测试等多元场景。

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人工智能 自然语言处理 监控
OpenClaw skills重构量化交易逻辑:部署+AI全自动炒股指南(2026终极版)
2026年,AI Agent领域最震撼的突破来自OpenClaw(原Clawdbot)——这个能自主规划、执行任务的智能体,用50美元启动资金创造了48小时滚雪球至2980美元的奇迹,收益率高达5860%。其核心逻辑堪称教科书级:每10分钟扫描Polymarket近千个预测市场,借助Claude API深度推理,交叉验证NOAA天气数据、体育伤病报告、加密货币链上情绪等多维度信息,捕捉8%以上的定价偏差,再通过凯利准则将单仓位严格控制在总资金6%以内,实现低风险高频套利。
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2天前
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人工智能 JSON JavaScript
手把手教你用 OpenClaw + 飞书,打造专属 AI 机器人
手把手教你用 OpenClaw(v2026.2.22-2)+ 飞书,10分钟零代码搭建专属AI机器人!内置飞书插件,无需额外安装;支持Claude等主流模型,命令行一键配置。告别复杂开发,像聊同事一样自然对话。
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手把手教你用 OpenClaw + 飞书,打造专属 AI 机器人
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2天前
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人工智能 网络安全 数据安全/隐私保护
Docker部署OpenClaw(Clawdbot)攻略+阿里云部署OpenClaw 2026版教程
OpenClaw(前身为Clawdbot、Moltbot)作为一款高性能的AI代理平台,凭借自然语言驱动的任务自动化、多平台无缝协作、轻量化容器化架构等核心优势,成为2026年办公自动化、智能协作、跨端指令执行的主流工具,可实现邮件处理、日程管理、航班值机、多IM平台消息联动等丰富功能,无需复杂开发即可快速搭建专属AI助手。Docker作为轻量级容器化技术,能完美解决OpenClaw部署过程中的环境冲突、依赖配置、跨平台兼容等问题,实现一键搭建、快速启动、灵活迁移的部署体验。
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30天前
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人工智能 自然语言处理 Shell
🦞 如何在 OpenClaw (Clawdbot/Moltbot) 配置阿里云百炼 API
本教程指导用户在开源AI助手Clawdbot中集成阿里云百炼API,涵盖安装Clawdbot、获取百炼API Key、配置环境变量与模型参数、验证调用等完整流程,支持Qwen3-max thinking (Qwen3-Max-2026-01-23)/Qwen - Plus等主流模型,助力本地化智能自动化。
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🦞 如何在 OpenClaw (Clawdbot/Moltbot) 配置阿里云百炼 API
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4天前
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存储 人工智能 BI
2026年OpenClaw(Clawdbot)极简部署:接入小红书全自动运营,一个人=一支团队
2026年的小红书运营赛道,AI自动化工具已成为核心竞争力。OpenClaw(原Clawdbot)凭借“Skill插件化集成、全流程自动化、跨平台联动”的核心优势,彻底颠覆传统运营模式——从热点追踪、文案创作、封面设计到自动发布、账号互动,仅需一句自然语言指令,即可实现全链路闭环。而阿里云作为OpenClaw官方推荐的云端部署载体,2026年推出专属秒级部署方案,预装全套运行环境与小红书运营插件,让零基础用户也能10分钟完成部署,轻松拥有7×24小时在线的“专属运营团队”。
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8天前
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人工智能 自然语言处理 安全
2026年OpenClaw Skills安装指南:Top20必装清单+阿里云上部署实操(附代码命令)
OpenClaw(原Clawdbot)的强大之处,不仅在于其开源免费的AI执行引擎核心,更在于其庞大的Skills生态——截至2026年2月,官方技能市场ClawHub已收录1700+各类技能插件,覆盖办公自动化、智能交互、生活服务等全场景。但对新手而言,面对海量技能往往无从下手,盲目安装不仅导致功能冗余,还可能引发权限冲突与安全风险。
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5天前
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人工智能 JavaScript API
2026年Windows系统本地部署OpenClaw指南:附阿里云简易部署OpenClaw方案,零技术基础也能玩转AI助手
在AI办公自动化全面普及的2026年,OpenClaw(原Clawdbot、Moltbot)凭借“自然语言指令操控、多任务自动化执行、多工具无缝集成”的核心优势,成为个人与轻量办公群体打造专属AI助手的首选。它彻底打破了传统AI“只会对话不会执行”的局限——“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”则可灵活接入通义千问、OpenAI等云端API,或利用本地GPU运行模型,真正实现“聊天框里办大事”。
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