阿里云+本地零基础保姆级部署OpenClaw｜三维记忆架构配置+千问/Coding Plan API+常见问题解答-阿里云开发者社区

2026年，AI智能体的核心竞争力已从单一任务执行升级为“持续记忆与自主进化”。OpenClaw（原Clawdbot）作为开源AI自动化框架的代表，突破性地采用“形式-功能-动态”三维记忆架构，通过Token-level（符号记忆）、Parametric（权重记忆）、Latent（向量记忆）三种物理形式，实现事实存储、经验积累与上下文管理的全场景覆盖。搭配阿里云千问大模型或免费Coding Plan API，可让智能体真正“记住”用户偏好、任务经验与知识规则，彻底摆脱传统LLM的“无状态困境”。

本文基于2026年OpenClaw最新稳定版（v2026.4.3），完整覆盖2026年阿里云部署、本地MacOS/Linux/Windows11部署、阿里云千问大模型API配置、免费Coding Plan API配置、三维记忆架构搭建、记忆生命周期管理、常见问题解答七大核心模块，所有代码命令可直接复制执行，确保零基础用户按步骤完成部署与配置，解锁具备持续记忆能力的AI智能体。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。
OpenClaw部署教程图1.png

一、核心前置认知（2026年必看）

（一）OpenClaw记忆系统核心框架

OpenClaw的记忆系统严格遵循《Memory in the Age of AI Agents》提出的“形式-功能-动态”三维分类体系，解决了传统“长短期记忆”二分法的局限性，其核心逻辑可概括为：

形式（Forms）：记忆的物理存储方式，包括Token-level（文本文件）、Parametric（模型权重）、Latent（向量数据库）三类；
功能（Functions）：记忆的核心用途，分为事实记忆（静态知识）、经验记忆（交互经验）、工作记忆（动态上下文）；
动态（Dynamics）：记忆的生命周期管理，涵盖记忆形成、演化（巩固/遗忘/更新）与检索全流程。

OpenClaw默认采用混合记忆架构：以Token-level记忆（Markdown文件）为基础，Latent记忆（SQLite向量索引）为检索核心，Parametric记忆（模型微调）为效率补充，三者协同实现“可解释、可扩展、高效率”的记忆能力。

（二）记忆文件核心布局

OpenClaw的记忆数据存储于工作空间目录（默认~/.openclaw/workspace），核心文件结构如下：

~/.openclaw/workspace/
├── MEMORY.md          # 长期记忆（事实、偏好、规则，手动整理）
├── memory/             # 短期记忆目录
│   ├── 2026-03-28.md  # 每日日志（自动生成，仅追加）
│   └── 2026-03-27.md
├── ERRORS.md           # 经验记忆（错误轨迹记录）
├── LEARNINGS.md        # 经验记忆（解决方法积累）
└── FEATURE_REQUESTS.md # 经验记忆（迭代需求清单）

长期记忆：MEMORY.md存储用户偏好、核心规则等需持久保留的信息，仅在私人会话中加载；
短期记忆：memory/YYYY-MM-DD.md存储日常交互、临时上下文，会话启动时自动加载今日与昨日日志；
经验记忆：通过ERRORS/LEARNINGS/FEATURE_REQUESTS.md记录任务轨迹，支持智能体自主学习与迭代。

（三）部署与配置核心前提

注册阿里云账号完成实名认证（云端部署必备），可正常购买轻量服务器实例；
本地设备满足最低配置：MacOS 13+、Linux（Ubuntu 22.04+/CentOS 8+）、Windows11 22H2+，内存≥4GiB，存储≥20GiB；
访问登录阿里云百炼大模型服务平台，获取千问API-Key或Coding Plan免费API-Key；
本地/云端环境已安装Node.js 22+（LTS版本最佳）、Git（获取资源必备）；
关键信息记录：阿里云公网IP、API-Key、管理员Token、记忆配置参数，避免丢失。

二、2026年阿里云部署OpenClaw（新手首选，10分钟完成）

阿里云部署适合长期稳定运行、多设备访问场景，依托轻量应用服务器的预置镜像，自动集成记忆插件与向量索引功能，无需手动配置复杂环境。

（一）阿里云轻量服务器部署全流程

阿里云用户零基础部署 OpenClaw 喂饭级步骤流程

第一步：点击打开访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面。

第二步：打开选择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。

步骤1：购买轻量应用服务器

登录阿里云控制台，进入「轻量应用服务器」页面，点击「创建实例」；
配置核心参数（新手直接照搬）：
- 镜像：选择「应用镜像→OpenClaw(Clawdbot) 2026.4.3 官方版」（预置记忆插件与SQLite向量扩展）；
- 实例规格：2vCPU+4GiB内存+40GiB ESSD系统盘（满足记忆检索与模型推理需求）；
- 地域：选择杭州/上海/北京（国内节点，低延迟）；
- 登录方式：设置密码登录（含大小写、数字、特殊符号）；
- 购买时长：按需求选择月付/年付，新用户享专属优惠；
点击「确认购买」，完成支付，等待实例创建（1-3分钟）；
复制实例公网IP，保存至记事本（后续访问与配置必备）。

步骤2：端口放通（必做，Web访问与记忆同步核心）

进入实例「防火墙」页面，点击「添加规则」；
配置规则：协议TCP，端口18789（OpenClaw默认端口），授权对象0.0.0.0/0（测试阶段），点击「确定」；

验证端口放通（阿里云Web终端执行）：

# 查看防火墙规则，确认18789端口已放通
firewall-cmd --list-ports | grep 18789
# 输出18789/tcp即为成功

步骤3：初始化OpenClaw与记忆系统

进入实例「远程连接→Web终端」，输入服务器密码登录；

执行以下命令，完成初始化并启动服务：

# 进入OpenClaw安装目录
cd /opt/openclaw
# 初始化配置（自动启用记忆插件与向量索引）
openclaw init --memory-enable
# 启动服务（后台运行，支持记忆实时同步）
openclaw start --daemon --gateway 18789
# 生成管理员Token（Web控制台登录必备）
openclaw token generate --admin --allow-ip 0.0.0.0/0

验证记忆系统状态：

# 查看记忆插件状态
openclaw plugins list | grep memory-core
# 查看向量索引存储路径
openclaw config get agents.defaults.memorySearch.store.path

访问Web控制台：浏览器输入http://你的公网IP:18789?token=生成的Token，进入管理界面。

（二）阿里云部署避坑指南

坑1：内存不足导致记忆检索卡顿
- 避坑：选择≥4GiB内存实例，记忆向量索引与模型推理需同时占用内存；
坑2：端口未放通无法访问控制台
- 避坑：严格按步骤放通18789端口，执行firewall-cmd --add-port=18789/tcp --permanent永久生效；
坑3：Token丢失无法登录
- 避坑：生成Token后立即保存，丢失可执行openclaw token generate --admin重新生成；
坑4：记忆文件权限不足无法写入
- 避坑：赋予工作空间目录读写权限，执行chmod -R 755 ~/.openclaw/workspace。

三、本地MacOS/Linux/Windows11部署OpenClaw（2026最新）

本地部署适合数据隐私敏感、离线使用场景，支持三大系统，流程统一，仅命令略有差异。

（一）本地部署通用前置准备

安装Node.js 22+：官网下载对应系统安装包，完成安装；
安装Git：官网下载安装，用于获取OpenClaw资源；

配置国内npm镜像（加速依赖下载）：

# 全局配置国内镜像
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
# 验证配置
npm config get registry

验证依赖安装：

# 验证Node.js版本（≥22.0.0）
node -v
# 验证Git安装
git --version

（二）MacOS本地部署（Intel/M芯片通用）

打开终端，执行以下命令安装OpenClaw：

# 全局安装OpenClaw 2026.4.3
npm install -g openclaw@latest
# 初始化配置（启用记忆系统与向量索引）
openclaw init --memory-enable
# 启动服务（后台运行）
openclaw start --daemon
# 生成管理员Token
openclaw token generate --admin

验证记忆系统初始化：

# 检查记忆文件是否生成
ls ~/.openclaw/workspace
# 输出应包含MEMORY.md与memory目录

访问Web控制台：浏览器输入http://localhost:18789?token=生成的Token。

（三）Linux本地部署（Ubuntu/CentOS通用）

终端执行以下命令（Ubuntu系统）：

# 安装依赖
sudo apt update && sudo apt install -y nodejs npm git
# 安装OpenClaw
npm install -g openclaw@latest
# 初始化并启动（启用记忆系统）
openclaw init --memory-enable
openclaw start --daemon

CentOS系统替换依赖安装命令：
```
sudo yum install -y nodejs npm git
```

（四）Windows11本地部署（PowerShell执行）

以管理员身份打开PowerShell，解锁执行策略：

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
# 输入Y确认

执行安装命令：

# 安装OpenClaw
npm install -g openclaw@latest
# 初始化配置（启用记忆系统）
openclaw init --memory-enable
# 启动服务
openclaw start --daemon
# 生成Token
openclaw token generate --admin

访问Web控制台：http://localhost:18789?token=生成的Token。

（五）本地部署验证

执行以下命令，确认服务与记忆系统正常运行：

# 查看服务状态
openclaw status
# 测试记忆写入功能
openclaw memory write --content "用户偏好：回答简洁，代码用Python" --file MEMORY.md
# 验证记忆读取
openclaw memory read --file MEMORY.md

四、大模型API配置（阿里云千问+Coding Plan免费版）

OpenClaw的记忆系统需搭配大模型实现信息提取、语义检索与经验总结，支持阿里云千问（效果最佳）与Coding Plan免费版（低成本），二选一即可。

（一）阿里云千问大模型API配置

步骤1：获取千问API凭证

访问登录阿里云百炼大模型服务平台，完成实名认证；
进入「密钥管理」，点击「创建API-Key」，复制Access Key ID与Access Key Secret（仅显示一次）；
选择模型：qwen3.5-plus（免费额度充足，支持语义嵌入与记忆检索）。

步骤2：配置千问API（代码命令直接复制）

进入OpenClaw配置目录（本地/阿里云通用）：

# MacOS/Linux/阿里云
cd ~/.openclaw
# Windows11
cd C:\Users\你的用户名\.openclaw

编辑配置文件openclaw.json：

# MacOS/Linux/阿里云
nano openclaw.json
# Windows11
notepad openclaw.json

添加千问API与记忆配置（替换为自己的凭证）：

{
     
"model": {
     
 "provider": "aliyun-qwen",
 "api_key": "你的Access Key ID",
 "secret": "你的Access Key Secret",
 "model_name": "qwen3.5-plus",
 "base_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
 "max_tokens": 2048,
 "temperature": 0.7
},
"agents": {
     
 "defaults": {
     
   "workspace": "~/.openclaw/workspace",
   "memorySearch": {
     
     "enabled": true,
     "store": {
     
       "path": "~/.openclaw/memory/{agentId}.sqlite"
     },
     "embedding": {
     
       "provider": "aliyun-qwen",
       "model": "qwen-embedding-v1"
     }
   },
   "compaction": {
     
     "memoryFlush": {
     
       "enabled": true,
       "softThresholdTokens": 4000
     }
   }
 }
},
"port": 18789
}

重启服务使配置生效：

openclaw restart
# 验证模型与记忆配置
openclaw model test && openclaw memory test

（二）Coding Plan免费大模型API配置

步骤1：获取Coding Plan凭证

访问登录阿里云百炼大模型服务平台，进入「Coding Plan」专区，注册免费套餐；
进入「API管理」，创建API-Key，复制专属API-Key（格式为sk-sp-xxx）；
记录API地址：https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1。

步骤2：配置Coding Plan API

编辑openclaw.json，添加以下配置（替换为自己的API-Key）：

{
     
"model": {
     
 "provider": "coding-plan",
 "api_key": "你的Coding Plan API-Key",
 "model_name": "coding-plan-free",
 "base_url": "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1",
 "max_tokens": 1024,
 "temperature": 0.8
},
"agents": {
     
 "defaults": {
     
   "workspace": "~/.openclaw/workspace",
   "memorySearch": {
     
     "enabled": true,
     "store": {
     
       "path": "~/.openclaw/memory/{agentId}.sqlite"
     },
     "embedding": {
     
       "provider": "coding-plan",
       "model": "qwen-embedding-v1"
     }
   },
   "compaction": {
     
     "memoryFlush": {
     
       "enabled": true,
       "softThresholdTokens": 4000
     }
   }
 }
},
"port": 18789
}

重启服务并验证：

openclaw restart
openclaw model test && openclaw memory test
# 输出“模型调用成功”与“记忆系统正常”即为完成

五、OpenClaw三维记忆架构实战配置

OpenClaw的记忆系统默认启用混合架构，用户可根据场景需求调整配置，以下为核心记忆功能的实战配置指南。

（一）Token-level记忆配置（文本文件）

Token-level记忆通过Markdown文件存储显式信息，支持手动编辑与自动写入，配置重点在于定义记忆写入规则：

编辑openclaw.json，添加记忆写入规则：

{
     
"agents": {
     
 "defaults": {
     
   "memory": {
     
     "writeRules": [
       {
     
         "trigger": "用户提到偏好",
         "action": "写入MEMORY.md",
         "format": "- {time}: {content}"
       },
       {
     
         "trigger": "任务执行失败",
         "action": "写入ERRORS.md",
         "format": "- {time}: 任务[{task}]失败，原因：{reason}"
       },
       {
     
         "trigger": "日常交互上下文",
         "action": "写入memory/YYYY-MM-DD.md",
         "format": "### {time}\n用户：{user_msg}\nAI：{ai_msg}\n"
       }
     ]
   }
 }
}
}

手动写入长期记忆（终端执行）：

# 写入用户偏好
openclaw memory write --content "喜欢深色主题，代码带详细注释" --file MEMORY.md
# 写入错误记录
openclaw memory write --content "任务[生成报表]失败，原因：未找到数据源文件" --file ERRORS.md

读取记忆内容：

# 读取长期记忆
openclaw memory read --file MEMORY.md
# 搜索记忆（支持关键词匹配）
openclaw memory search --query "用户偏好"

（二）Latent记忆配置（向量索引）

Latent记忆通过SQLite向量索引实现语义检索，默认启用sqlite-vec扩展，配置重点在于优化嵌入模型与检索策略：

配置向量检索参数（编辑openclaw.json）：

{
     
"agents": {
     
 "defaults": {
     
   "memorySearch": {
     
     "enabled": true,
     "topK": 5,
     "similarityThreshold": 0.7,
     "embedding": {
     
       "chunkSize": 512,
       "overlap": 100
     },
     "retrievalStrategy": "hybrid" // 混合检索（向量+关键词）
   }
 }
}
}

topK: 检索返回最相关的5条记忆；
similarityThreshold: 相似度阈值0.7，低于该值的记忆不返回；
chunkSize: 文本切分长度512token，平衡检索精度与效率；
retrievalStrategy: 混合检索模式，结合向量语义匹配与关键词匹配。

重建向量索引（新增记忆后执行）：

openclaw memory index --rebuild
# 验证索引状态
openclaw memory index --status

语义检索实战：

# 检索与“代码注释”相关的记忆
openclaw memory search --query "代码注释要求" --semantic
# 检索与“报表生成”相关的错误记录
openclaw memory search --query "报表生成失败" --file ERRORS.md --semantic

（三）记忆生命周期管理配置

记忆的动态管理包括自动巩固、遗忘与更新，配置重点在于设置生命周期规则：

配置记忆演化规则（编辑openclaw.json）：

{
     
"agents": {
     
 "defaults": {
     
   "memory": {
     
     "evolution": {
     
       "consolidation": {
     
         "schedule": "daily", // 每日巩固
         "action": "总结memory/YYYY-MM-DD.md到LEARNINGS.md"
       },
       "forgetting": {
     
         "expireDays": 90, // 90天未访问记忆自动衰减
         "minImportance": 0.3 // 重要性评分低于0.3的记忆自动删除
       },
       "update": {
     
         "mode": "versioned" // 版本化更新，保留历史记录
       }
     }
   }
 }
}
}

手动触发记忆巩固：

# 总结今日记忆到LEARNINGS.md
openclaw memory consolidate --source memory/$(date +%Y-%m-%d).md --target LEARNINGS.md

主动遗忘指定记忆：

# 根据关键词删除记忆
openclaw memory forget --query "旧版报表生成方法"
# 删除过期记忆（90天以上）
openclaw memory forget --expired 90

（四）经验记忆与自主学习配置

OpenClaw通过ERRORS/LEARNINGS/FEATURE_REQUESTS.md实现经验积累，支持智能体自主迭代：

配置自主学习规则（编辑openclaw.json）：

{
     
"agents": {
     
 "defaults": {
     
   "selfLearning": {
     
     "enabled": true,
     "trigger": "每日23:00",
     "action": [
       "总结ERRORS.md中的共性问题",
       "生成解决方案写入LEARNINGS.md",
       "提出优化建议写入FEATURE_REQUESTS.md"
     ]
   }
 }
}
}

查看自主学习结果：

openclaw memory read --file LEARNINGS.md
openclaw memory read --file FEATURE_REQUESTS.md

六、2026年常见问题解答（全场景覆盖）

（一）部署类问题

问题：启动OpenClaw提示“Node.js版本过低”

解决方案：升级Node.js至22+ LTS版本：

# MacOS/Linux
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash -
sudo apt install -y nodejs
# Windows11
npm install -g n
n 22

问题：Web控制台无法访问，提示“无法连接”
- 解决方案：核对公网IP/本地IP与端口，确保18789端口已放通，重启服务：
```
openclaw restart
```

问题：本地部署提示“sqlite-vec扩展缺失”

解决方案：安装sqlite-vec扩展：

# MacOS（brew）
brew install sqlite-vec
# Linux（Ubuntu）
sudo apt install libsqlite3-vec0

（二）大模型API配置类问题

问题：千问API调用失败，提示“凭证无效”
- 解决方案：核对Access Key ID与Secret，确保无空格/遗漏，重新生成API-Key并配置；若为Coding Plan，确认API-Key为专属格式（sk-sp-xxx）。
问题：向量嵌入失败，提示“模型不支持”
- 解决方案：指定支持嵌入的模型，修改embedding.model为qwen-embedding-v1：
```
"embedding": {
       
"provider": "aliyun-qwen",
"model": "qwen-embedding-v1"
}
```

（三）记忆系统类问题

问题：记忆检索结果不准确

解决方案：调整相似度阈值与检索策略，重建向量索引：

# 降低相似度阈值至0.6
openclaw config set agents.defaults.memorySearch.similarityThreshold 0.6
# 重建索引
openclaw memory index --rebuild

问题：记忆文件无法写入，提示“权限不足”

解决方案：赋予工作空间目录读写权限：

# MacOS/Linux/阿里云
chmod -R 755 ~/.openclaw/workspace
# Windows11（PowerShell）
icacls "C:\Users\你的用户名\.openclaw\workspace" /grant Everyone:F

问题：会话压缩后丢失重要记忆

解决方案：启用记忆刷新功能，压缩前自动写入持久记忆：

{
       
"agents": {
       
"defaults": {
       
 "compaction": {
       
   "memoryFlush": {
       
     "enabled": true,
     "softThresholdTokens": 4000,
     "prompt": "会话即将压缩，将重要信息写入MEMORY.md"
   }
 }
}
}
}

（四）通用问题

问题：如何备份记忆数据

解决方案：

# 备份所有记忆文件
cp -r ~/.openclaw/workspace ~/.openclaw/workspace-backup-$(date +%Y%m%d)
# 备份向量索引
cp ~/.openclaw/memory ~/.openclaw/memory-backup-$(date +%Y%m%d)

问题：如何更新OpenClaw至最新版本

解决方案：

npm update -g openclaw@latest
openclaw plugins update --all
openclaw restart

七、总结

2026年，OpenClaw的三维记忆架构彻底解决了AI智能体的“健忘”痛点，通过Token-level、Parametric、Latent三种记忆形式的协同，实现了事实存储、经验积累与上下文管理的全场景覆盖。本文完整覆盖阿里云+本地全平台部署、大模型配置、记忆系统搭建、生命周期管理等核心环节，所有代码命令可直接复制执行，零基础用户也能快速搭建具备持续记忆能力的AI智能体。

建议新手优先选择阿里云轻量服务器部署（长期稳定、多设备访问），搭配阿里云千问大模型（语义嵌入与检索效果最佳），从配置Token-level与Latent记忆入手，逐步实现记忆的自动化管理。随着使用熟练度提升，可扩展Parametric记忆（模型微调），让智能体将高频知识内化为权重，进一步提升推理效率。通过合理配置记忆规则与检索策略，OpenClaw将真正成为“记住你的偏好、积累你的经验、适配你的习惯”的专属AI助手。

阿里云+本地零基础保姆级部署OpenClaw｜三维记忆架构配置+千问/Coding Plan API+常见问题解答

一、核心前置认知（2026年必看）

（一）OpenClaw记忆系统核心框架

（二）记忆文件核心布局

（三）部署与配置核心前提

二、2026年阿里云部署OpenClaw（新手首选，10分钟完成）

（一）阿里云轻量服务器部署全流程

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：

步骤1：购买轻量应用服务器

步骤2：端口放通（必做，Web访问与记忆同步核心）

步骤3：初始化OpenClaw与记忆系统

（二）阿里云部署避坑指南

三、本地MacOS/Linux/Windows11部署OpenClaw（2026最新）

（一）本地部署通用前置准备

（二）MacOS本地部署（Intel/M芯片通用）

（三）Linux本地部署（Ubuntu/CentOS通用）

（四）Windows11本地部署（PowerShell执行）

（五）本地部署验证

四、大模型API配置（阿里云千问+Coding Plan免费版）

（一）阿里云千问大模型API配置

步骤1：获取千问API凭证

步骤2：配置千问API（代码命令直接复制）

（二）Coding Plan免费大模型API配置

步骤1：获取Coding Plan凭证

步骤2：配置Coding Plan API

五、OpenClaw三维记忆架构实战配置

（一）Token-level记忆配置（文本文件）

（二）Latent记忆配置（向量索引）

（三）记忆生命周期管理配置

（四）经验记忆与自主学习配置

六、2026年常见问题解答（全场景覆盖）

（一）部署类问题

（二）大模型API配置类问题

（三）记忆系统类问题

（四）通用问题

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

阿里云+本地零基础保姆级部署OpenClaw｜三维记忆架构配置+千问/Coding Plan API+常见问题解答

一、核心前置认知（2026年必看）

（一）OpenClaw记忆系统核心框架

（二）记忆文件核心布局

（三）部署与配置核心前提

二、2026年阿里云部署OpenClaw（新手首选，10分钟完成）

（一）阿里云轻量服务器部署全流程

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：

步骤1：购买轻量应用服务器

步骤2：端口放通（必做，Web访问与记忆同步核心）

步骤3：初始化OpenClaw与记忆系统

（二）阿里云部署避坑指南

三、本地MacOS/Linux/Windows11部署OpenClaw（2026最新）

（一）本地部署通用前置准备

（二）MacOS本地部署（Intel/M芯片通用）

（三）Linux本地部署（Ubuntu/CentOS通用）

（四）Windows11本地部署（PowerShell执行）

（五）本地部署验证

四、大模型API配置（阿里云千问+Coding Plan免费版）

（一）阿里云千问大模型API配置

步骤1：获取千问API凭证

步骤2：配置千问API（代码命令直接复制）

（二）Coding Plan免费大模型API配置

步骤1：获取Coding Plan凭证

步骤2：配置Coding Plan API

五、OpenClaw三维记忆架构实战配置

（一）Token-level记忆配置（文本文件）

（二）Latent记忆配置（向量索引）

（三）记忆生命周期管理配置

（四）经验记忆与自主学习配置

六、2026年常见问题解答（全场景覆盖）

（一）部署类问题

（二）大模型API配置类问题

（三）记忆系统类问题

（四）通用问题

七、总结

热门文章

最新文章

相关电子书