OpenClaw可视化多Agent管理指南｜开源仪表盘部署+阿里云/本地搭建运维+API配置指南-阿里云开发者社区

2026年，OpenClaw（Clawdbot）的生态已形成多场景、多机器人协同运行的格局，不少用户同时部署多个机器人，分别对接不同平台、绑定不同模型、执行不同任务。但多机器人管理的痛点也随之凸显：模型绑定混乱、服务状态难监控、token消耗无统计、技能管理分散，传统命令行运维方式已难以应对。

开源项目OpenClaw-bot-review的出现，为多机器人管理提供了可视化解决方案——这款无需数据库的轻量仪表盘，可直接读取OpenClaw配置文件与会话数据，实现机器人状态、模型列表、会话记录、技能管理、统计分析的一站式管控，甚至加入趣味化像素人互动功能，让枯燥的运维工作更具趣味性。本文结合2026年最新版本，完整拆解该仪表盘的部署使用、OpenClaw全平台部署流程、阿里云百炼免费API配置方法，梳理多机器人管理的高频问题，形成“部署-配置-管控-运维”的完整方案，全程不含营销词汇，兼顾实用性与可操作性。阿里云上OpenClaw极速一键部署最简单，步骤详情访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。

一、OpenClaw-bot-review仪表盘核心价值与功能解析

这款开源仪表盘的核心优势在于“轻量无依赖、可视化直观、功能全覆盖”，无需额外配置数据库，直接读取OpenClaw原生配置文件与会话数据，一分钟即可启动，完美解决多机器人管理的六大核心痛点：

1. 机器人总览：全局状态一目了然

以卡片墙形式展示所有已部署机器人，每个卡片清晰标注机器人名称、专属emoji、绑定模型、对接平台（飞书、Discord等）、会话统计数据与Gateway健康状态，无需逐一登录容器或查看配置文件，即可快速掌握所有机器人的运行情况，避免因服务异常未及时发现导致任务中断。

2. 模型管理：统一管控与连通性测试

整合所有已配置的模型服务提供商（provider）与具体模型，详细列出每个模型的上下文窗口大小、最大输出token数、推理能力支持等关键参数。支持一键测试模型连通性，无需执行命令行即可验证API配置是否有效，解决多模型切换后难以快速排查连接问题的痛点。

3. 会话管理：全量记录与用量统计

按机器人分类展示所有历史会话，自动识别私聊、群聊、定时任务等会话类型，清晰统计每条会话的token消耗情况。支持会话检索与筛选，便于追溯任务执行记录、核对资源消耗，避免因多机器人并发运行导致token用量失控。

4. 统计面板：数据可视化分析

以SVG图表形式直观展示token消耗趋势与平均响应时间，支持按天、周、月切换时间维度，帮助用户掌握资源使用规律，合理规划免费额度或付费套餐，避免超额扣费。同时，响应时间统计可反映模型与机器人的运行效率，为优化配置提供数据支撑。

5. 技能管理：集中管控与快速筛选

整合所有已安装的技能（内置技能、扩展技能、自定义技能），支持按名称、类型、状态筛选，无需进入容器目录即可查看技能安装情况。支持快速启用/禁用技能，简化多机器人技能配置的重复操作，提升运维效率。

6. 告警中心：异常及时预警

支持自定义告警规则，包括模型不可用、机器人无响应、token消耗超标等场景，告警信息可通过飞书等渠道推送，实现异常情况的及时发现与处理，减少因服务中断导致的任务损失，尤其适合7×24小时运行的自动化任务。

7. 趣味互动：像素办公室功能

这一特色功能将每个机器人转化为像素办公室中的动画角色，机器人运行时会呈现走路、坐下、互动等动态效果，让原本枯燥的运维工作变得生动有趣，同时也能通过角色状态直观判断机器人是否正常运行（角色静止可能意味着服务异常）。

此外，仪表盘还支持中英文切换与深色/浅色主题切换，适配不同用户的使用习惯，细节设计贴合实际需求，体现了开发者对OpenClaw使用场景的深度理解。

二、2026年OpenClaw全平台部署流程（含仪表盘适配）

无论是云端多机器人部署还是本地单机器人使用，稳定的OpenClaw运行环境是仪表盘正常工作的基础。以下提供阿里云及本地多系统的OpenClaw部署流程，所有配置均适配仪表盘数据读取需求：

（一）阿里云部署（多机器人协同首选）

阿里云部署支持多容器并行运行，适合部署多个机器人分别执行不同任务，仪表盘可通过配置路径统一管控所有机器人。

阿里云用户零基础部署 OpenClaw 喂饭级步骤流程

第一步：打开访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面，找到并点击【一键购买并部署】。

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。

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：

创建API-Key，推荐访问订阅阿里云百炼Coding Plan，阿里云百炼Coding Plan每天两场抢购活动，从按tokens计费升级为按次收费，可以进一步节省费用！

购买后，在控制台生成API Key。注：这里复制并保存好你的API Key，后面要用。
回到轻量应用服务器-控制台，单击服务器卡片中的实例 ID，进入服务器概览页。
在服务器概览页面单击应用详情页签，进入服务器详情页面。
端口放通在OpenClaw使用步骤区域中，单击端口放通下的执行命令，可开放获取OpenClaw 服务运行端口的防火墙。
这里系统会列出我们第一步中创建的阿里云百炼 Coding Plan的API Key，直接选择就可以。
获取访问地址单击访问 Web UI 面板下的执行命令，获取 OpenClaw WebUI 的地址。

远程登录与系统初始化

# 远程连接阿里云服务器
ssh root@你的公网IP

# 系统更新，确保基础环境最新
yum update -y  # Alibaba Cloud Linux/CentOS系统
# apt update && apt upgrade -y  # Ubuntu系统

安装容器环境

# 一键安装Docker
curl -fsSL https://get.docker.com | bash

# 启动Docker并设置开机自启
systemctl daemon-reload
systemctl enable docker
systemctl start docker

# 验证Docker安装成功
docker --version

# 为每个机器人创建独立目录（示例创建2个机器人）
mkdir -p /opt/openclaw/bot1/{
   config,skills,logs,workspace,memory}
mkdir -p /opt/openclaw/bot2/{
   config,skills,logs,workspace,memory}

# 赋予目录读写权限
chmod -R 777 /opt/openclaw

拉取镜像与启动多容器

# 拉取2026年稳定版OpenClaw镜像
docker pull openclaw/openclaw:2026-latest

# 启动机器人1（对接飞书，执行定时任务）
docker run -d \
  --name openclaw-bot1 \
  --restart always \
  -p 18789:18789 \
  -v /opt/openclaw/bot1/config:/app/config \
  -v /opt/openclaw/bot1/skills:/app/skills \
  -v /opt/openclaw/bot1/logs:/app/logs \
  -v /opt/openclaw/bot1/workspace:/app/workspace \
  -v /opt/openclaw/bot1/memory:/app/memory \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  -e SANDBOX_MODE=true \
  openclaw/openclaw:2026-latest

# 启动机器人2（对接Discord，执行数据抓取任务）
docker run -d \
  --name openclaw-bot2 \
  --restart always \
  -p 18790:18789 \
  -v /opt/openclaw/bot2/config:/app/config \
  -v /opt/openclaw/bot2/skills:/app/skills \
  -v /opt/openclaw/bot2/logs:/app/logs \
  -v /opt/openclaw/bot2/workspace:/app/workspace \
  -v /opt/openclaw/bot2/memory:/app/memory \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  -e SANDBOX_MODE=true \
  openclaw/openclaw:2026-latest

初始化与配置共享（适配仪表盘）

# 进入每个容器执行初始化
docker exec -it openclaw-bot1 bash
openclaw init --full
exit

docker exec -it openclaw-bot2 bash
openclaw init --full
exit

# 创建配置共享目录，便于仪表盘统一读取
ln -s /opt/openclaw/bot1/config /opt/openclaw/shared/config-bot1
ln -s /opt/openclaw/bot2/config /opt/openclaw/shared/config-bot2

（二）Windows11本地部署

Windows11部署适合个人用户或单机器人使用，仪表盘可直接读取本地配置文件，步骤简洁易操作。

启用WSL2

# 以管理员权限打开PowerShell，启用WSL2
wsl --install

# 重启电脑，完成WSL2配置

安装Docker与拉取镜像

# 启动Docker Desktop（需提前从官网下载安装）

# 拉取OpenClaw稳定版镜像
docker pull openclaw/openclaw:2026-latest

# 创建本地持久化目录
mkdir -p $HOME/OpenClaw/{
   config,skills,logs,workspace,memory}

启动容器与初始化

# 启动容器
docker run -d `
  --name openclaw `
  --restart always `
  -p 18789:18789 `
  -v $HOME/OpenClaw/config:/app/config `
  -v $HOME/OpenClaw/skills:/app/skills `
  -v $HOME/OpenClaw/logs:/app/logs `
  -v $HOME/OpenClaw/workspace:/app/workspace `
  -v $HOME/OpenClaw/memory:/app/memory `
  -e TZ=Asia/Shanghai `
  openclaw/openclaw:2026-latest

# 进入容器初始化
docker exec -it openclaw bash
openclaw init --full

（三）MacOS本地部署

MacOS部署适配Intel与M系列芯片，运行稳定，仪表盘可通过本地路径直接读取配置数据。

安装依赖环境

# 安装Homebrew（已安装可跳过）
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# 安装Docker
brew install docker
open -a Docker

# 等待Docker启动完成

# 创建本地持久化目录
mkdir -p ~/OpenClaw/{
   config,skills,logs,workspace,memory}

# 拉取OpenClaw镜像
docker pull openclaw/openclaw:2026-latest

启动容器与初始化

# 启动容器
docker run -d \
  --name openclaw \
  --restart always \
  -p 18789:18789 \
  -v ~/OpenClaw/config:/app/config \
  -v ~/OpenClaw/skills:/app/skills \
  -v ~/OpenClaw/logs:/app/logs \
  -v ~/OpenClaw/workspace:/app/workspace \
  -v ~/OpenClaw/memory:/app/memory \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  openclaw/openclaw:2026-latest

# 进入容器初始化
docker exec -it openclaw bash
openclaw init --full

（四）Linux本地部署（Ubuntu/Debian）

Linux部署适合技术用户，运行效率高，支持多机器人本地部署与仪表盘统一管控。

安装Docker环境

# 系统更新
apt update && apt upgrade -y

# 安装Docker
curl -fsSL https://get.docker.com | bash

# 启动Docker并设置开机自启
systemctl enable docker
systemctl start docker

# 创建多机器人持久化目录
mkdir -p /opt/openclaw/{
   bot1,bot2}/{
   config,skills,logs,workspace,memory}
chmod -R 777 /opt/openclaw

# 拉取镜像
docker pull openclaw/openclaw:2026-latest

# 启动机器人1
docker run -d \
  --name openclaw-bot1 \
  --restart always \
  -p 18789:18789 \
  -v /opt/openclaw/bot1/config:/app/config \
  -v /opt/openclaw/bot1/skills:/app/skills \
  -v /opt/openclaw/bot1/logs:/app/logs \
  -v /opt/openclaw/bot1/workspace:/app/workspace \
  -v /opt/openclaw/bot1/memory:/app/memory \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  openclaw/openclaw:2026-latest

# 启动机器人2
docker run -d \
  --name openclaw-bot2 \
  --restart always \
  -p 18790:18789 \
  -v /opt/openclaw/bot2/config:/app/config \
  -v /opt/openclaw/bot2/skills:/app/skills \
  -v /opt/openclaw/bot2/logs:/app/logs \
  -v /opt/openclaw/bot2/workspace:/app/workspace \
  -v /opt/openclaw/bot2/memory:/app/memory \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  openclaw/openclaw:2026-latest

# 初始化所有机器人
docker exec -it openclaw-bot1 bash -c "openclaw init --full"
docker exec -it openclaw-bot2 bash -c "openclaw init --full"

三、OpenClaw-bot-review仪表盘全平台部署流程

仪表盘支持直接部署与Docker部署两种方式，适配不同用户的使用习惯，部署后可自动读取OpenClaw配置数据，无需额外复杂配置。

（一）直接部署（适合本地使用）

安装Git与Node.js

# Windows11（PowerShell）
winget install Git.Git
winget install OpenJS.NodeJS

# MacOS
brew install git node

# Linux（Ubuntu/Debian）
apt install -y git nodejs npm

克隆仓库与安装依赖

# 克隆仓库
git clone https://github.com/xmanrui/OpenClaw-bot-review.git
cd OpenClaw-bot-review

# 安装依赖
npm install

启动仪表盘

# 启动开发服务器
npm run dev

访问与配置

# 浏览器访问
http://localhost:3000

# 若OpenClaw配置目录非默认路径，需设置环境变量（示例）
# Windows11
$env:OPENCLAW_HOME="$HOME/OpenClaw"
npm run dev

# MacOS/Linux
export OPENCLAW_HOME=~/OpenClaw
npm run dev

（二）Docker部署（适合多机器人管控、长期运行）

构建镜像与启动容器

# 克隆仓库
git clone https://github.com/xmanrui/OpenClaw-bot-review.git
cd OpenClaw-bot-review

# 构建镜像
docker build -t openclaw-dashboard .

# 启动容器（默认路径）
docker run -d \
  --name openclaw-dashboard \
  --restart always \
  -p 3000:3000 \
  openclaw-dashboard

# 自定义配置路径（多机器人共享目录）
docker run -d \
  --name openclaw-dashboard \
  --restart always \
  -p 3000:3000 \
  -e OPENCLAW_HOME=/opt/openclaw/shared \
  -v /opt/openclaw/shared:/opt/openclaw/shared \
  openclaw-dashboard

访问仪表盘

http://localhost:3000  # 本地部署
http://公网IP:3000    # 阿里云部署（需开放3000端口）

（三）仪表盘使用基础操作

首次访问：无需登录，直接进入总览页面，系统自动扫描配置目录下的所有机器人数据；
模型测试：在“模型列表”页面点击对应模型的“测试连通性”按钮，快速验证API配置；
会话筛选：在“会话管理”页面按机器人名称、会话类型、时间范围筛选目标会话；
告警配置：进入“告警中心”，设置触发条件（如token日消耗超过10000）与通知渠道（飞书）；
主题切换：点击页面右上角图标，切换中英文或深色/浅色主题；
像素办公室：进入“趣味互动”页面，查看机器人对应的像素角色动态，判断服务运行状态。

四、阿里云百炼Coding Plan免费API配置（适配多机器人）

多机器人运行需依赖稳定的模型API，阿里云百炼免费额度可满足日常使用需求，以下提供单机器人与多机器人共享API的配置方法：

1. 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；
完成实名认证后，领取90天免费额度；
创建API Key（以sk-sp-开头），记录API Key与基础地址。

2. 单机器人API配置

# 进入目标机器人容器
docker exec -it openclaw-bot1 bash

# 编辑配置文件
nano /app/config/openclaw.json

3. 单机器人完整配置示例

{
   
  "model": {
   
    "provider": "alibaba-cloud",
    "apiKey": "你的sk-sp-开头API Key",
    "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    "defaultModel": "bailian/qwen-turbo",
    "parameters": {
   
      "temperature": 0.3,
      "maxTokens": 4096,
      "stream": true
    }
  },
  "skills": {
   
    "autoLoad": true,
    "safeMode": true
  },
  "agent": {
   
    "maxSteps": 30,
    "autoRepair": true,
    "memoryType": "long-term"
  },
  "security": {
   
    "apiKeyProtection": true,
    "disableDangerousCommands": true,
    "sandboxEnabled": true
  }
}

4. 多机器人共享API配置（避免重复配置）

# 创建共享配置文件
mkdir -p /opt/openclaw/shared/config-template
nano /opt/openclaw/shared/config-template/openclaw.json

# 写入共享模型配置
{
   
  "model": {
   
    "provider": "alibaba-cloud",
    "apiKey": "你的sk-sp-开头API Key",
    "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    "defaultModel": "bailian/qwen-turbo",
    "parameters": {
   
      "temperature": 0.3,
      "maxTokens": 4096,
      "stream": true
    }
  }
}

# 每个机器人配置文件引用共享模型配置
docker exec -it openclaw-bot1 bash
nano /app/config/openclaw.json

在机器人配置文件中添加引用：

{
   
  "extends": "/opt/openclaw/shared/config-template/openclaw.json",
  "skills": {
   
    "autoLoad": true,
    "safeMode": true
  },
  "agent": {
   
    "maxSteps": 30,
    "autoRepair": true
  }
}

5. 配置生效与验证

# 重启所有机器人容器
docker restart openclaw-bot1 openclaw-bot2

# 通过仪表盘验证：进入“模型列表”页面，测试模型连通性

五、高频问题与解决方案

1. 仪表盘无法读取机器人数据

核心原因：配置路径设置错误、目录权限不足、OpenClaw配置文件格式错误；
解决方案：
1. 确认仪表盘的OPENCLAW_HOME环境变量指向正确的OpenClaw配置目录；
2. 赋予配置目录读写权限，chmod -R 777 /opt/openclaw/shared；
3. 检查OpenClaw配置文件是否为标准JSON格式，可使用在线工具校验；
4. 重启仪表盘容器，docker restart openclaw-dashboard。

2. 模型测试显示连通性失败

核心原因：API Key错误、配置格式错误、免费额度耗尽、网络不通；
解决方案：
1. 核对API Key，确保无空格、换行或拼写错误；
2. 检查配置文件中的baseUrl是否正确（阿里云百炼固定为https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1）；
3. 登录阿里云百炼控制台，查看免费额度使用情况；
4. 阿里云部署需确保服务器可访问公网，本地部署检查网络通畅性。

3. 多机器人启动后端口冲突

核心原因：多个容器映射相同的主机端口；
解决方案：
1. 启动容器时指定不同的主机端口，如-p 18789:18789、-p 18790:18789；
2. 查看端口占用情况，netstat -tuln | grep 18789（Linux/MacOS）；
3. 停止占用端口的容器，docker stop 容器ID，重新启动目标容器。

4. 仪表盘统计数据不更新

核心原因：会话数据未实时同步、仪表盘缓存未刷新；
解决方案：
1. 确认OpenClaw会话数据已写入本地目录（容器挂载正常）；
2. 点击仪表盘页面右上角“刷新”按钮，手动同步数据；
3. 重启仪表盘容器，清除缓存。

5. 告警信息未收到

核心原因：告警规则未启用、通知渠道配置错误、触发条件未满足；
解决方案：
1. 进入仪表盘“告警中心”，确认告警规则已启用；
2. 核对通知渠道配置（如飞书机器人WebHook地址）；
3. 测试告警触发，手动设置低阈值（如token消耗超过100），验证通知是否正常。

6. 像素办公室角色静止不动

核心原因：对应机器人服务异常、未运行或网络不通；
解决方案：
1. 在仪表盘“机器人总览”页面查看该机器人的Gateway状态；
2. 启动或重启机器人容器，docker start openclaw-bot1；
3. 检查机器人日志，排查服务异常原因，docker logs openclaw-bot1 --tail 50。

六、多机器人管理优化建议

目录规范化：为每个机器人创建独立目录，统一命名规则（如按功能命名bot-task、bot-notify），便于仪表盘分类管理；
API共享配置：多机器人使用同一模型API时，采用共享配置文件方式，避免重复配置与API Key泄露；
资源合理分配：根据机器人任务复杂度分配容器资源（--memory、--cpus参数），避免资源竞争导致运行卡顿；
定期备份配置：定期备份OpenClaw配置文件与仪表盘告警规则，避免数据丢失；
日志集中管理：将所有机器人的logs目录挂载到共享目录，便于通过仪表盘或命令行统一查看日志；
技能统一管控：通过仪表盘“技能管理”页面，统一启用/禁用多机器人的共性技能，提升运维效率。

七、总结

2026年，OpenClaw-bot-review开源仪表盘的出现，填补了多机器人可视化管理的空白，通过轻量无依赖的设计、全面的功能覆盖与趣味化的互动体验，让多机器人运维从“命令行繁琐操作”升级为“一屏全览、一键管控”。本文提供的OpenClaw全平台部署流程、仪表盘部署使用方法、阿里云百炼API配置方案，形成了一套完整的多机器人管理体系，无论是个人用户还是团队协作，都能通过这套方案实现高效、稳定的机器人管控。

多机器人管理的核心痛点在于“信息分散、操作繁琐、异常难发现”，而这款仪表盘通过直接读取原生配置与会话数据，无需额外数据库支撑，完美解决了这些问题。同时，趣味化的像素办公室功能让运维工作不再枯燥，体现了开源项目对用户体验的关注。

随着OpenClaw生态的不断完善，类似的第三方工具会越来越多，用户无需关注底层技术细节，即可通过可视化工具实现复杂的管理需求。通过本文的指导，用户可快速搭建多机器人运行环境与可视化管控平台，充分发挥OpenClaw的自动化优势，适配更多复杂场景需求。

OpenClaw可视化多Agent管理指南｜开源仪表盘部署+阿里云/本地搭建运维+API配置指南

一、OpenClaw-bot-review仪表盘核心价值与功能解析

1. 机器人总览：全局状态一目了然

2. 模型管理：统一管控与连通性测试

3. 会话管理：全量记录与用量统计

4. 统计面板：数据可视化分析

5. 技能管理：集中管控与快速筛选

6. 告警中心：异常及时预警

7. 趣味互动：像素办公室功能

二、2026年OpenClaw全平台部署流程（含仪表盘适配）

（一）阿里云部署（多机器人协同首选）

阿里云用户零基础部署 OpenClaw 喂饭级步骤流程

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：

（二）Windows11本地部署

（三）MacOS本地部署

（四）Linux本地部署（Ubuntu/Debian）

三、OpenClaw-bot-review仪表盘全平台部署流程

（一）直接部署（适合本地使用）

（二）Docker部署（适合多机器人管控、长期运行）

（三）仪表盘使用基础操作

四、阿里云百炼Coding Plan免费API配置（适配多机器人）

1. 获取API Key

2. 单机器人API配置

3. 单机器人完整配置示例

4. 多机器人共享API配置（避免重复配置）

5. 配置生效与验证

五、高频问题与解决方案

1. 仪表盘无法读取机器人数据

2. 模型测试显示连通性失败

3. 多机器人启动后端口冲突

4. 仪表盘统计数据不更新

5. 告警信息未收到

6. 像素办公室角色静止不动

六、多机器人管理优化建议

七、总结

热门文章

最新文章

相关电子书

探索云世界

热门

云计算

大数据

云原生

人工智能

数据库

开发与运维

活动广场

任务中心

训练营

直播

乘风者计划

下载

镜像站

技术资料

OpenClaw可视化多Agent管理指南｜开源仪表盘部署+阿里云/本地搭建运维+API配置指南

一、OpenClaw-bot-review仪表盘核心价值与功能解析

1. 机器人总览：全局状态一目了然

2. 模型管理：统一管控与连通性测试

3. 会话管理：全量记录与用量统计

4. 统计面板：数据可视化分析

5. 技能管理：集中管控与快速筛选

6. 告警中心：异常及时预警

7. 趣味互动：像素办公室功能

二、2026年OpenClaw全平台部署流程（含仪表盘适配）

（一）阿里云部署（多机器人协同首选）

阿里云用户零基础部署 OpenClaw 喂饭级步骤流程

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：

（二）Windows11本地部署

（三）MacOS本地部署

（四）Linux本地部署（Ubuntu/Debian）

三、OpenClaw-bot-review仪表盘全平台部署流程

（一）直接部署（适合本地使用）

（二）Docker部署（适合多机器人管控、长期运行）

（三）仪表盘使用基础操作

四、阿里云百炼Coding Plan免费API配置（适配多机器人）

1. 获取API Key

2. 单机器人API配置

3. 单机器人完整配置示例

4. 多机器人共享API配置（避免重复配置）

5. 配置生效与验证

五、高频问题与解决方案

1. 仪表盘无法读取机器人数据

2. 模型测试显示连通性失败

3. 多机器人启动后端口冲突

4. 仪表盘统计数据不更新

5. 告警信息未收到

6. 像素办公室角色静止不动

六、多机器人管理优化建议

七、总结

热门文章

最新文章

相关电子书