在开源 AI 助手越来越普及的今天，OpenClaw 凭借轻量化、可扩展、全本地化运行的特点，成为个人搭建专属智能助手的热门选择。而阿里云百炼作为国内稳定可靠的大模型服务平台，提供了标准 OpenAI 兼容接口，让 OpenClaw 无需复杂适配就能直接使用通义千问系列模型。
本文将用最简洁、可直接落地的步骤，带你完成 OpenClaw 与阿里云百炼的完整对接。
1. 前期准备
在开始配置前，需要准备好以下内容：
- 已安装 Node.js 22 及以上版本
- 登录阿里云账号并开通百炼大模型服务
- 已创建并获取百炼 API-KEY
- 记录兼容模式接口地址：
https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
2. 安装 OpenClaw
OpenClaw 支持跨平台一键安装，适合大多数操作系统。
macOS / Linux
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
Windows (PowerShell)
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex
npm 全局安装
npm install -g openclaw@latest
pnpm全局安装
pnpm add -g openclaw@latest
安装完成后，基础命令即可使用。
3. 安全配置 API 密钥
为避免密钥硬编码在配置文件中泄露，建议将密钥写入系统环境变量。
以 Linux/macOS 为例：
echo "export DASHSCOPE_API_KEY='你的API密钥'" >> ~/.zshrc source ~/.zshrc
验证是否生效：
echo $DASHSCOPE_API_KEY
4. 修改 OpenClaw 配置文件
配置文件通常位于：
~/.openclaw/openclaw.json
你可以直接使用下面适配阿里云百炼的配置模板。
推荐模型：qwen-plus（通用场景）
{ "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "bailian/qwen-plus" } } }, "models": { "mode": "merge", "providers": { "bailian": { "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", "apiKey": "${DASHSCOPE_API_KEY}", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "qwen-plus", "name": "通义千问 Plus", "contextWindow": 1024000, "maxTokens": 32000 } ] } } } }
高性能模型：qwen3-max（复杂推理）
{ "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "bailian/qwen3-max-2026-01-23" } } }, "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 思考版", "contextWindow": 262144, "maxTokens": 65536 } ] } } } }
5. 启动与验证
修改配置后重启网关服务：
openclaw gateway restart
查看已加载模型：
openclaw models list
测试模型连通性：
openclaw models status --probe
直接对话测试：
openclaw agent --message "你好，请介绍一下阿里云百炼"
出现正常回复即代表配置成功。
6. 常见问题与优化建议
- 接口报错：检查 baseUrl 是否为 compatible-mode 地址
- 密钥无效：确认 API Key 权限、地域是否正确
- 配置不生效：使用
clawdbot doctor自动检测 JSON 格式错误 - 延迟优化：优先选择北京、上海等就近地域
7. 总结
OpenClaw + 阿里云百炼的组合，让普通人也能快速拥有一个本地可控、能力强大的 AI 助手。整个部署过程无需编程基础，复制配置即可运行，既适合日常效率工具，也可用于自动化脚本、知识库问答、设备控制等扩展场景。
