【喂饭级图文教程】OpenClaw 阿里云、本地部署集成大模型Ollama/Qwen3.5/百炼 API 步骤流程及常见问题解答

2026年，AI代理工具的部署逻辑已从“单一云端依赖”转向“云端+本地双轨模式”。OpenClaw（曾用名Clawdbot）作为开源AI代理框架，既支持对接阿里云百炼等云端免费API，也能通过Ollama部署本地大模型，完美解决两类核心需求：一是担心云端API泄露核心数据的隐私安全诉求；二是频繁调用导致token消耗过高的成本控制需求。

尤其Qwen3.5系列小模型发布后，本地部署门槛大幅降低——Qwen3.5 9B（俗称“小钢炮”）仅需消费级显卡即可流畅运行，无需专业AI计算卡，让普通用户也能享受“本地私有AI”的便利。本文基于实测经验，整合三大核心内容：一是2026年OpenClaw全平台部署流程（阿里云+MacOS+Linux+Windows11）；二是阿里云百炼免费API配置与Ollama本地模型搭建（以Qwen3.5为例）；三是新手高频问题解答，所有代码可直接复制执行，助力零基础用户1-2小时内完成“云端+本地”双部署，兼顾隐私、成本与实用性。阿里云部署 OpenClaw 全网最简单，只需两步，详情👉访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。

一、核心认知：OpenClaw双部署模式的适配逻辑

（一）两种部署模式对比与选择建议

OpenClaw支持“云端API对接”与“本地模型部署”两种核心方式，新手可根据场景灵活切换：

建议：日常轻量任务用阿里云百炼API，核心数据处理或高频调用场景切换至Ollama本地模型，兼顾效率与安全。

（二）Qwen3.5模型硬件需求明细

本地部署的核心前提是硬件达标，Qwen3.5 8B/9B模型的硬件需求随量化精度变化，新手可按实际需求选择：

注：Qwen3-VL 8B（多模态版本）因包含视觉编码器，内存/显存需求需额外增加20-30%；无独立显卡的设备可选择CPU运行，但响应速度较慢，仅建议应急使用。

（三）前置准备（必做，避免部署中断）

1. 账号与凭证准备

• 阿里云账号：注册阿里云账号 并完成实名认证，用于开通阿里云百炼免费API；
• 辅助工具：Chrome/Edge浏览器、SSH终端（FinalShell，阿里云部署用）、VS Code（文本编辑）、加密记事本（存储API密钥）；
• 安装包：Ollama客户端（适配Windows10+/MacOS/Linux）、Qwen3.5模型（Ollama可自动拉取，无需手动下载）。

2. 设备与环境要求

• 云端部署：阿里云服务器（推荐Ubuntu 22.04 LTS，2vCPU+4GiB内存+40GiB ESSD）；
• 本地部署：Windows11/10、MacOS 12+、Linux（Ubuntu 22.04+），硬件需满足Qwen3.5模型最低要求；
• 核心依赖：Node.js≥v22.0.0、Python≥3.9（OpenClaw运行依赖）、Docker（可选，优化模型运行效率）；
• 网络要求：阿里云服务器优先选择中国香港地域（免备案），本地设备需确保网络通畅（用于拉取Ollama客户端与模型文件）。

二、2026年OpenClaw全平台部署流程（零基础友好）

（一）阿里云部署（云端API对接首选）

适合需要便捷访问、无硬件限制的场景，支持7×24小时运行，新手30分钟可完成。

新手零基础阿里云上部署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。

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。

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。

  1. 服务器选购与基础配置

1. 服务器选购：

   • 访问阿里云轻量应用服务器控制台，选择“Ubuntu 22.04 LTS”系统镜像；
   • 核心配置：2vCPU+4GiB内存+40GiB ESSD+200Mbps带宽，地域选择中国香港（免备案），付费类型选“包年包月”；
   • 提交订单后，等待实例状态变为“运行中”，记录公网IP、登录账号（默认root）与密码。

2. 端口放行与环境准备：

# 1. SSH登录服务器（替换为你的公网IP）
ssh root@你的服务器公网IP

# 2. 一键放行核心端口
sudo apt install ufw -y
sudo ufw allow 22/tcp  # SSH连接端口
sudo ufw allow 18789/tcp  # OpenClaw核心端口
sudo ufw allow 443/tcp  # API调用端口
sudo ufw enable
sudo ufw status  # 显示“ALLOW”即为成功

# 3. 更新系统依赖并安装核心工具
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install curl git npm python3-pip -y

# 4. 升级Node.js至22.0.0（系统自带版本过低）
sudo npm install -g n && sudo n 22.0.0

# 5. 配置npm国内镜像，加速安装
npm config set registry https://registry.npmmirror.com

2. OpenClaw安装与初始化

# 1. 一键安装OpenClaw（官方脚本，自动适配环境）
npm install -g openclaw@latest

# 2. 初始化配置并安装守护进程（后台稳定运行）
openclaw onboard --install-daemon

# 交互配置步骤（新手直接按提示操作）
# 1. 接受风险提示（输入Yes）
# 2. 选择AI模型提供商：暂时选择“Custom Provider”（后续配置百炼API）
# 3. 选择交互渠道：推荐Telegram或飞书（按需选择）
# 4. 配置网关端口：默认18789（直接回车）
# 5. 初始技能选择：输入“No”（后续按需安装）

# 3. 生成访问令牌（登录控制台需用，复制保存）
openclaw token generate

# 4. 查看令牌并保存
cat ~/.openclaw/openclaw.json | grep '"token"' | awk -F'"' '{print $4}'

# 5. 启动服务并设置开机自启
sudo systemctl enable openclaw
sudo systemctl start openclaw

3. 部署验证

• 浏览器输入 http://服务器公网IP:18789/?token=你的Token，能正常进入对话界面即为部署成功；
• 命令行验证：curl http://localhost:18789/health，返回{"status":"healthy"}即为正常。

（二）本地部署（Windows11+MacOS+Linux）

1. Windows11部署（本地模型搭建首选）

系统要求：Windows11/10 64位，硬件满足Qwen3.5最低配置

# 1. 以管理员身份打开PowerShell（右键开始菜单选择）
# 2. 解决执行策略限制（避免脚本无法运行）
Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser RemoteSigned -Force

# 3. 安装核心依赖（Node.js 22+、Python 3.9、Git）
winget install OpenJS.NodeJS.LTS --version 22.2.0
winget install Python.Python.3.9
winget install Git.Git

# 4. 配置npm国内镜像，加速OpenClaw安装
npm config set registry https://registry.npmmirror.com

# 5. 一键安装OpenClaw
npm install -g openclaw@latest

# 6. 初始化配置并安装守护进程
openclaw onboard --install-daemon

# 交互步骤：
# 1. 接受风险提示（输入Yes）
# 2. 选择交互渠道：按常用平台选择（如飞书、Discord）
# 3. 暂时跳过模型配置（后续对接Ollama/百炼API）
# 4. 保留默认端口18789

# 7. 生成访问令牌
openclaw token generate

# 8. 查看令牌（复制用于登录控制台）
type %USERPROFILE%\.openclaw\openclaw.json | findstr "token"

关键配置（必做）：

• 将C:\Users\你的用户名\.openclaw添加到Windows Defender排除列表，避免被误判为病毒；
• 若出现“权限不足”报错，执行icacls %USERPROFILE%\.openclaw /grant:r 你的用户名:(F)赋予完全控制权限。

访问方式：浏览器输入 http://localhost:18789/?token=你的Token，能正常进入对话界面即为成功。

2. MacOS部署（体验最佳，推荐）

系统要求：MacOS 12+（M系列/Intel芯片），硬件满足Qwen3.5最低配置

# 1. 打开终端（Cmd + Space输入“Terminal”）
# 2. 安装Homebrew（国内用户用镜像加速）
/bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)"

# 3. 安装核心依赖（Node.js 22、Python 3.9、Git）
brew install node@22 python@3.9 git

# 4. 配置Node.js环境变量（确保全局可调用）
echo 'export PATH="/usr/local/opt/node@22/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

# 5. 一键安装OpenClaw
npm install -g openclaw@latest

# 6. 初始化配置并安装守护进程
openclaw onboard --install-daemon

# 交互步骤：
# 1. 接受风险提示（输入Yes）
# 2. 选择交互渠道：推荐iMessage（苹果生态无缝联动）
# 3. 暂时跳过模型配置
# 4. 保留默认端口18789

# 7. 启动服务（后台运行）
nohup openclaw gateway start > ~/.openclaw/logs/gateway.log 2>&1 &

# 8. 生成访问令牌
openclaw token generate

M系列芯片避坑：若安装失败，执行arch -arm64 brew install node@22，指定ARM架构安装依赖，避免Rosetta 2转译兼容性问题。

访问方式：浏览器输入 http://localhost:18789/?token=你的Token。

3. Linux部署（Ubuntu/Debian，稳定性强）

系统要求：Ubuntu 22.04+/Debian 11+，硬件满足Qwen3.5最低配置

# 1. 更新系统依赖
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 2. 安装核心依赖
sudo apt install curl git npm python3-pip -y

# 3. 升级Node.js至22.0.0
sudo npm install -g n && sudo n 22.0.0

# 4. 配置npm国内镜像
npm config set registry https://registry.npmmirror.com

# 5. 一键安装OpenClaw
npm install -g openclaw@latest

# 6. 初始化配置并安装守护进程
openclaw onboard --install-daemon

# 7. 启动服务并设置开机自启
sudo systemctl enable openclaw
sudo systemctl start openclaw

# 8. 生成访问令牌
openclaw token generate

访问方式：浏览器输入 http://localhost:18789/?token=你的Token。

三、免费大模型配置（阿里云百炼+Ollama本地模型）

（一）方案1：阿里云百炼API配置（云端便捷版）

1. API密钥获取步骤

1. 登录阿里云官网，访问登录阿里云百炼大模型服务平台；
2. 点击“开通服务”，阅读并同意服务协议，新用户自动领取90天免费额度（可在“费用管理”中查看）；
3. 进入“密钥管理”页面，点击“创建Access Key”，完成身份验证（短信/扫码）后，生成Access Key ID和Access Key Secret；
4. 复制并保存密钥（仅创建时可完整查看Access Key Secret，丢失需重新创建）；
5. 开启“消费限额”（推荐）：进入“费用管理”→“消费限额”，设置每月最大消费额度，避免超额计费。

2. OpenClaw对接阿里云百炼API（全环境通用）

# 1. 配置百炼API密钥（替换为你的凭证）
openclaw config set models.providers.bailian.accessKeyId "你的Access Key ID"
openclaw config set models.providers.bailian.accessKeySecret "你的Access Key Secret"

# 2. 配置国内接口地址（降低延迟）
openclaw config set models.providers.bailian.baseUrl "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"

# 3. 设置默认模型（推荐qwen3.5，免费额度足够使用）
openclaw config set models.default "qwen3.5"

# 4. 配置超时时间与优化参数
openclaw config set models.providers.bailian.timeout 60000
openclaw config set models.providers.bailian.skillCooperation true

# 5. 重启服务生效（不同环境重启命令）
# 阿里云/Linux
sudo systemctl restart openclaw
openclaw gateway restart

# MacOS
pkill -f openclaw && nohup openclaw gateway start > ~/.openclaw/logs/gateway.log 2>&1 &

# Windows11（PowerShell）
stop-process -name openclaw -force
start /b openclaw gateway start > %USERPROFILE%\.openclaw\logs\gateway.log 2>&1

（二）方案2：Ollama+Qwen3.5本地模型部署（隐私安全版）

以Windows11为例，详细讲解Ollama安装、Qwen3.5模型部署及OpenClaw对接流程，MacOS/Linux操作类似。

1. Ollama客户端安装

1. 下载Ollama客户端（无需额外网址，通过命令行一键安装）：

   # Windows11 PowerShell（管理员模式）
   irm https://ollama.com/install.ps1 | iex
   

2. 双击安装包，按默认配置完成安装（自动安装至C盘，过程中若提示缺少Microsoft Visual C++组件，点击“确定”自动补装）；
3. 安装完成后，启动Ollama客户端，点击左上角图标展开列表，选择“Settings”进入设置页面；
4. 开启“Expose Ollama to the network”开关（允许OpenClaw访问本地模型API），无需其他配置，关闭页面即可。

2. 拉取并启动Qwen3.5模型

1. 打开命令提示符（CMD）或PowerShell，执行以下命令拉取模型（以INT4量化版为例，性价比最高）：

# 拉取Qwen3.5 8B INT4量化版（显存需求~4-5GB）
ollama run qwen:8b-q4_0

# 若硬件达标，可选择更高精度版本
# ollama run qwen:8b-q8_0（INT8量化，显存需求~8-10GB）
# ollama run qwen:8b（FP16高精度，显存需求~16GB）

1. 首次运行会自动下载模型文件（约4-8GB，取决于量化版本），等待下载完成后，终端会显示“>>>”提示符，说明模型启动成功；
2. 测试模型：输入帮我生成一份2026年4月工作计划，模型返回结构化回复即为正常。

3. OpenClaw对接Ollama本地模型（全环境通用）

# 1. 配置Ollama本地API地址（默认端口11434）
openclaw config set models.providers.ollama.baseUrl "http://localhost:11434/api/generate"

# 2. 设置默认模型（与Ollama启动的模型一致）
openclaw config set models.default "ollama:qwen:8b-q4_0"

# 3. 配置超时时间（本地模型响应较慢，适当延长）
openclaw config set models.providers.ollama.timeout 120000

# 4. 重启服务生效（不同环境重启命令同上文）

4. 验证对接效果

1. 登录OpenClaw Web控制台，输入测试指令：帮我分析本地“销售数据.xlsx”文件，生成简单的数据分析报告；
2. 若模型正常读取文件并返回报告，说明对接成功；
3. 命令行验证：openclaw cli -c "用Markdown格式列出3个本地模型的优势"，返回结构化回复即为配置无误。

（三）两种配置避坑要点

1. 阿里云百炼API避坑

1. 坑1：密钥复制错误→逐字符核对Access Key ID与Secret，避免多余空格或换行，区分两者切勿混淆；
2. 坑2：接口地址错误→国内部署必须使用指定地址，否则调用超时；
3. 坑3：免费额度耗尽→登录百炼控制台查看，及时切换至Ollama本地模型；
4. 坑4：服务未重启→配置后必须重启OpenClaw，否则配置不生效。

2. Ollama本地模型避坑

1. 坑1：硬件不达标→按量化版本选择模型，避免显存/内存不足导致模型崩溃，可通过任务管理器监控资源占用；
2. 坑2：未开启网络访问→必须在Ollama设置中打开“Expose Ollama to the network”，否则OpenClaw无法调用；
3. 坑3：模型名称不一致→OpenClaw配置的模型名称需与Ollama启动的模型完全一致（如“qwen:8b-q4_0”）；
4. 坑4：下载模型超时→检查网络通畅性，若多次失败，可更换网络环境（如手机热点）；
5. 坑5：CPU运行卡顿→无独立显卡时模型会通过CPU运行，响应速度较慢，建议仅用于应急，优先升级硬件。

四、新手高频问题解答

（一）部署类问题

1. 问题1：OpenClaw启动后提示“端口被占用”？

   • 解决方案：Windows执行netstat -ano | findstr "18789"，Mac/Linux执行lsof -i:18789，终止占用进程后重启服务。

2. 问题2：Mac M系列芯片安装Ollama失败？

   • 原因：Rosetta 2转译兼容性问题；
   • 解决方案：执行arch -arm64 brew install ollama指定ARM架构安装，或从官网下载对应架构的安装包手动安装。

3. 问题3：阿里云部署后无法访问OpenClaw控制台？

   • 解决方案：检查18789端口是否放行，执行sudo ufw status确认；核对服务器公网IP与Token，确保输入正确。

4. 问题4：Windows11安装Ollama提示“缺少组件”？

   • 原因：缺少Microsoft Visual C++ 2015-2022 Redistributable组件；
   • 解决方案：按提示自动安装组件，若安装失败，手动下载并安装对应组件。

（二）模型配置类问题

1. 问题1：阿里云百炼API调用提示“密钥无效”？

   • 解决方案：逐字符核对API密钥，删除多余空格；登录百炼控制台，确认密钥未过期、未被禁用，若丢失，重新创建密钥。

2. 问题2：OpenClaw无法调用Ollama本地模型？

   • 解决方案：① 检查Ollama是否已启动，模型是否正常运行；② 确认“Expose Ollama to the network”开关已开启；③ 核对OpenClaw配置的API地址与模型名称是否正确；④ 关闭防火墙或添加OpenClaw与Ollama的访问权限。

3. 问题3：Qwen3.5模型运行卡顿，频繁崩溃？

   • 解决方案：① 降低量化精度（如从INT8改为INT4）；② 关闭其他占用显存/内存的程序（如游戏、视频软件）；③ 检查显卡驱动是否更新，更新至最新版本；④ 若硬件未达标，更换更低参数的模型（如Qwen3.5 4B）。

4. 问题4：如何在云端API与本地模型之间切换？

   • 解决方案：修改OpenClaw模型配置并重启服务即可，示例命令：

# 切换至阿里云百炼API
openclaw config set models.default "qwen3.5"
openclaw gateway restart

# 切换至Ollama本地模型
openclaw config set models.default "ollama:qwen:8b-q4_0"
openclaw gateway restart

（三）其他问题

1. 问题1：忘记OpenClaw访问令牌？

   • 解决方案：执行openclaw token generate重新生成，或查看配置文件：cat ~/.openclaw/openclaw.json | grep "token"（Mac/Linux）、type %USERPROFILE%\.openclaw\openclaw.json | findstr "token"（Windows）。

2. 问题2：本地模型如何离线运行？

   • 解决方案：首次启动模型时会自动下载完整文件，后续无网络环境下，直接启动Ollama并运行模型即可，无需再次下载。

3. 问题3：如何卸载Ollama及本地模型？

   • 解决方案：① 卸载Ollama客户端（Windows在控制面板操作，Mac/Linux执行brew uninstall ollama）；② 删除模型文件（Windows路径：C:\Users\你的用户名\.ollama\models，Mac/Linux路径：~/.ollama/models）。

五、总结

2026年，OpenClaw的“云端+本地”双部署模式，完美解决了隐私安全与成本控制的核心诉求——阿里云百炼API提供零门槛便捷体验，Ollama+Qwen3.5实现本地私有AI部署，新手可根据场景灵活切换，兼顾效率与安全。

本文通过完整的全平台部署流程、两种模型配置步骤与高频问题解答，助力零基础用户快速落地，核心要点总结：

1. 部署选择：阿里云适合便捷访问、长期运行，本地部署适合隐私敏感、高频调用场景；
2. 模型配置：阿里云百炼API核心是正确填写密钥与接口地址，Ollama本地模型关键是硬件达标与网络访问开启；
3. 避坑核心：确保依赖版本达标（Node.js≥22.0.0）、端口放行、模型名称与配置一致，硬件不足时选择低量化精度模型；
4. 核心价值：无需专业技术，即可实现“云端便捷用+本地安全用”的双重体验，让AI代理工具真正适配多样化需求。

通过本文的流程与技巧，你可快速解锁OpenClaw的双部署能力，无论是日常轻量任务还是核心数据处理，都能找到合适的解决方案，兼顾隐私、成本与实用性。