一、前言
AI Agent 作为智能化任务调度、自主执行、多能力协同的技术形态，在2026年已经广泛应用于自动化办公、智能任务流、模型调度、业务流程编排等场景。OpenClaw 是一款开源轻量化 AI Agent 调度框架，具备多模型接入、任务分发、会话管理、权限管控、插件扩展等能力，凭借部署灵活、资源占用低、拓展性强的特点，成为个人开发者与中小企业搭建私有化智能体服务的常用选择。
阿里云计算巢是面向应用快速部署、托管运行的云原生服务，依托阿里云底层算力、网络、存储、安全能力，支持各类应用一键部署、弹性扩缩、运维托管，无需使用者深度掌握服务器运维、环境搭建、负载均衡等专业技能，大幅降低应用上云门槛。将 OpenClaw AI Agent 部署在阿里云计算巢环境中，既可以发挥计算巢免运维、弹性伸缩、安全防护的优势，又能快速搭建可稳定对外提供服务的 AI 智能体集群，适配测试、正式上线、多用户访问等不同场景。
本文结合2026年阿里云计算巢标准使用规范，以分步实操的形式，完整讲解从前期账号与环境准备、计算巢资源规划、环境依赖配置、源码上传、项目部署、参数配置、服务启动、功能调试到日常运维的全流程。文中包含完整的终端执行指令、配置文件代码、脚本示例，全程不使用外部链接、表格与图片，无营销相关内容，零基础使用者按照步骤依次操作，即可完成 OpenClaw 在计算巢平台的完整落地，同时掌握基础的服务调试、故障排查与运行管理方法。阿里云部署AI Agent：OpenClaw/Hermes Agent全网最简单，只需两步，详情👉访问阿里云OpenClaw/Hermes一键部署专题页面 了解。
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二、部署前置准备工作
在正式开始部署操作前，需要完成阿里云账号准备、计算巢基础认知、软硬件环境规划、本地工具准备四项工作，提前规避权限不足、资源规格不匹配、工具缺失等问题，保障后续流程顺畅执行。
2.1 阿里云账号与权限说明
使用阿里云计算巢部署应用，首先需要完成账号登录与基础权限确认。当前账号需具备计算巢应用创建、资源申请、服务部署、配置编辑、日志查看等权限，个人主账号默认拥有全部权限；企业子账号需要由管理员提前分配计算巢相关操作权限，避免出现操作受限、无法创建实例等问题。同时账号需完成实名认证，这是使用阿里云主流云服务的基础要求。
2.2 计算巢资源规格规划
结合 OpenClaw 的运行特性，根据使用场景选择对应的资源配置，分为测试场景与正式生产场景两类。纯功能测试、个人单机使用，选择入门级算力规格即可满足运行需求；面向多用户并发访问、多任务同时调度、外接大模型插件的生产环境，需要提升硬件配置保障稳定性。操作系统统一选择主流 Linux 发行版本，适配 OpenClaw 底层技术栈。
网络层面，计算巢实例默认配置公网访问能力，部署完成后可通过公网地址访问服务接口；内网隔离场景可关闭公网IP，仅允许阿里云内网资源相互调用。同时计算巢内置安全组规则，默认开放应用常用端口，后续可根据服务端口手动补充放行规则。
2.3 本地辅助工具准备
在本地电脑或远程终端中，需要提前安装配套工具，用于文件传输、代码编辑、指令执行，必备工具包含 Git、文本编辑器、远程文件传输工具以及命令行终端。Git 用于拉取 OpenClaw 开源源码，文本编辑器用于编写和修改各类配置文件，终端用于执行脚本、调试接口、查看运行状态。
2.4 统一环境版本要求
OpenClaw 基于 Node.js 生态开发，因此计算巢运行环境必须匹配指定软件版本，这是服务正常启动的核心前提。要求 Node.js 版本为 18.x 及以上长期支持版本，搭配配套 npm 包管理工具，版本无需刻意追求最新，保证兼容性即可。低版本 Node.js 会出现语法解析失败、第三方模块加载异常、服务启动崩溃等问题，部署前务必完成环境校验。
零基础部署AI Agent：OpenClaw/Hermes Agent喂饭级步骤流程
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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(或Hermes Agent)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/Hermes：单击执行命令，生成访问OpenClaw/Hermes的Token。
- 访问控制页面：单击打开网站页面可进入OpenClaw/Hermes对话页面。
阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：
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- 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。
三、阿里云计算巢实例创建与基础环境初始化
本节讲解在计算巢平台创建应用实例、初始化操作系统、安装基础软件、配置系统环境的完整步骤，是部署 OpenClaw 的基础载体搭建环节。
3.1 进入计算巢控制台并创建实例
登录阿里云对应管理控制台，进入计算巢服务页面，选择创建全新应用实例。根据规划选择实例地域、操作系统、硬件规格、公网访问策略，确认配置后提交创建请求。计算巢会自动完成虚拟机初始化、系统安装、基础网络配置，整个过程由平台自动化执行，等待数分钟即可完成实例创建。
实例创建完成后，平台会展示实例基本信息、远程连接地址、默认登录账号与密码，记录相关信息，用于后续远程登录操作。
3.2 远程连接计算巢实例
通过终端工具使用远程连接指令登录计算巢 Linux 实例，执行以下通用连接命令，将地址与端口替换为平台展示的实际信息：
# 远程登录计算巢云实例
ssh 登录用户名@实例公网地址 -p 端口号
首次登录会出现密钥确认提示，输入 yes 确认，之后填写登录密码即可进入系统终端。登录成功后，建议首先执行系统更新指令，同步系统基础组件：
# CentOS 系列系统更新
sudo yum update -y
# Ubuntu 系列系统更新
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
3.3 安装核心依赖软件
登录实例终端后，依次安装 Git、Node.js、npm 三大核心软件，首先安装 Git 工具：
# CentOS 安装 Git
sudo yum install git -y
# Ubuntu 安装 Git
sudo apt install git -y
Git 安装完成后，执行指令校验版本，确认安装有效：
git --version
接下来安装 Node.js 与 npm，为了保证版本达标，使用版本管理工具完成安装配置：
# 全局安装 Node 版本管理工具
sudo npm install -g n
# 安装并切换至长期支持版本
sudo n lts
安装完成后，退出当前终端并重新登录，使环境变量生效，再次执行版本校验指令：
node -v
npm -v
若输出版本号在 18.x 及以上，代表基础运行环境全部准备完毕。
四、OpenClaw 源码获取、目录规划与依赖安装
环境初始化完成后，开始拉取 OpenClaw 源码、规划项目存放目录、安装项目专属依赖包，这是应用部署的核心环节。
4.1 规划项目部署目录
为了方便后期运维、文件管理、版本迭代，在系统中创建统一的项目根目录，避免文件散乱存放：
# 创建专属部署目录
mkdir -p /usr/local/openclaw-agent
# 进入新建目录
cd /usr/local/openclaw-agent
4.2 拉取 OpenClaw 完整源码
在当前目录下，使用 Git 工具克隆项目源码，执行克隆指令：
# 克隆 OpenClaw 源码仓库
git clone openclaw-source-repo
# 进入项目根目录
cd openclaw-source-repo
# 查看目录文件列表，校验源码完整性
ls -la
如果实例网络访问外部仓库存在延迟或连接失败，可提前在本地将源码打包为压缩文件，通过文件传输工具上传至计算巢实例，再执行解压操作：
# 解压源码压缩包
unzip openclaw.zip
# 进入解压后的项目目录
cd openclaw
4.3 安装项目第三方依赖
进入项目根目录后，执行依赖安装指令，自动下载项目运行所需的所有第三方模块、插件与工具包：
# 安装项目全部运行依赖
npm install
若下载速度较慢、出现网络超时问题，可以切换为国内镜像源加速下载：
# 配置 npm 镜像源
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
# 重新执行依赖安装
npm install
等待所有依赖安装完成，终端无报错信息即代表该步骤执行成功。如果出现模块缺失、版本冲突报错，可先清理本地缓存后重试：
# 清理 npm 本地缓存
npm cache clean --force
npm install
五、OpenClaw 核心配置文件编写与参数调整
源码与依赖准备完成后，需要修改项目核心配置文件，根据计算巢实例的网络、端口、运行模式、数据库规则调整参数，适配云环境运行要求。项目主配置文件为根目录下的 config.js，使用系统自带文本编辑器打开文件：
vim config.js
5.1 基础全局配置代码示例
以下为适配阿里云计算巢环境的标准配置内容，包含服务端口、运行环境、日志级别、跨域、数据库、并发数等核心参数，可直接写入配置文件：
module.exports = {
// 服务监听端口，确保计算巢安全组已放行该端口
serverPort: 3000,
// 运行模式，线上环境设置为生产模式
runMode: "production",
// 日志输出等级，生产环境降低日志输出量
logLevel: "warn",
// 开启跨域访问，支持外部系统调用接口
enableCors: true,
// 服务最大并发连接数，根据实例配置调整
maxConcurrent: 25,
// 接口请求超时时间，单位毫秒
requestTimeout: 240000,
// 数据库配置，单机部署使用内置轻量化数据库
database: {
dbType: "sqlite",
dataPath: "./data/storage.db"
},
// 静态资源与路由配置
routePrefix: "/api"
};
参数修改完成后，保存并退出编辑器。其中 serverPort 为服务对外提供访问的端口，需要牢记该端口号，后续需在计算巢安全组中添加放行规则，否则外部无法访问服务。
5.2 高级扩展配置（AI Agent 专属）
如果需要对接外部大模型、开启任务调度、插件管理等 AI Agent 扩展能力，在配置文件中追加对应模块配置：
// 大模型对接配置
modelConfig: {
enableModelProxy: true,
defaultModel: "general-llm",
proxyTimeout: 180000
},
// 任务调度配置
taskSchedule: {
enableSchedule: true,
maxTaskQueue: 50,
taskInterval: 1000
}
该部分配置用于强化 OpenClaw 的 AI Agent 调度能力，根据实际业务需求选择开启或关闭。
5.3 安全组端口放行配置
返回计算巢控制台，找到当前运行的实例，进入安全组配置页面，添加入方向放行规则，协议选择 TCP，端口填写配置文件中设置的 serverPort，授权范围可根据使用需求设置为全部公网IP或指定IP段，配置完成后规则即时生效。
六、服务启动、进程托管与常驻运行配置
计算巢环境作为线上运行环境，不建议使用前台临时启动模式，需要配置进程后台常驻、异常自动重启、开机自启，保证 OpenClaw 服务长期稳定运行。这里使用 pm2 进程管理工具实现托管运行。
6.1 安装进程管理工具 pm2
在项目终端中执行指令，全局安装 pm2：
npm install -g pm2
# 校验 pm2 安装状态
pm2 --version
6.2 后台启动 OpenClaw 服务
进入项目根目录，使用 pm2 启动项目，并设置进程名称，方便后续管理：
# 使用 pm2 后台启动服务，命名为 openclaw-agent
pm2 start npm --name "openclaw-agent" -- run start
启动成功后，终端会输出进程启动信息，代表服务已在后台运行。
6.3 设置开机自启与进程守护
配置实例重启后服务自动运行，同时开启进程异常重启功能：
# 生成开机自启配置
pm2 startup
# 保存当前进程列表至开机自启项
pm2 save
# 开启进程异常自动重启
pm2 startup
6.4 常用运维操作指令
日常管理服务时，使用以下指令完成进程查看、日志查看、重启、停止等操作：
# 查看所有 pm2 托管进程
pm2 list
# 查看 OpenClaw 实时运行日志
pm2 logs openclaw-agent
# 重启服务
pm2 restart openclaw-agent
# 停止服务
pm2 stop openclaw-agent
# 查看进程资源占用情况
pm2 monit
七、服务连通性测试与 AI Agent 功能验证
服务启动完成后，分本地测试与公网测试两步验证服务是否正常运行，同时测试 AI Agent 基础调度、接口调用等核心功能。
7.1 本地接口连通性测试
在计算巢实例终端内，使用 curl 指令访问健康检查接口，验证服务本地运行状态：
# 本地访问健康检测接口
curl http://127.0.0.1:3000/api/health
接口返回正常状态数据，代表服务本地启动无异常。
7.2 公网访问测试
切换至本地终端，使用实例公网地址发起访问请求，验证公网连通性，将地址替换为计算巢实例实际公网IP：
curl http://实例公网IP:3000/api/health
公网能够正常返回数据，说明端口放行、网络路由全部正常。
7.3 AI Agent 基础功能测试
调用 OpenClaw 任务调度接口，测试智能体基础执行能力，执行以下测试指令：
# 发起基础任务调用测试
curl -X POST http://实例公网IP:3000/api/task/create -H "Content-Type: application/json" -d '{"taskType":"chat","content":"测试OpenClaw AI Agent运行状态"}'
接口正常返回任务执行结果，代表 AI Agent 核心调度、交互功能运行正常，整套部署流程正式完成。
八、Token 权限配置（AI Agent 访问管控）
为了保障线上服务安全，避免非法访问与资源滥用，OpenClaw 支持 Token 访问鉴权配置，在项目根目录创建 token_config.json 配置文件，实现访问权限与调用配额管控。
8.1 创建并编辑 Token 配置文件
# 进入项目根目录
cd /usr/local/openclaw-agent/openclaw-source-repo
# 创建 Token 配置文件
touch token_config.json
# 编辑配置文件
vim token_config.json
8.2 Token 配置代码示例
[
{
"accessToken": "oc-2026-cloud-n123456",
"userRemark": "常规访问账号",
"status": true,
"dailyLimit": 2000,
"ipWhiteList": [],
"allowApi": ["/api/task/*", "/api/health"]
},
{
"accessToken": "oc-admin-cloud-789xyz",
"userRemark": "管理员账号",
"status": true,
"dailyLimit": 10000,
"ipWhiteList": [],
"allowApi": ["*"]
}
]
配置完成后，重载权限规则使其生效：
curl http://127.0.0.1:3000/api/admin/reload-token
8.3 带 Token 的接口调用测试
curl -X POST http://实例公网IP:3000/api/task/create -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer oc-2026-cloud-n123456" -d '{"taskType":"chat","content":"带Token权限测试"}'
携带合法 Token 可正常调用接口，无 Token 或 Token 错误则请求被拦截，权限配置生效。
九、常见故障排查与解决方案
9.1 依赖安装失败、模块加载报错
问题表现：执行 npm install 报错，服务启动提示模块不存在。
解决方式：检查 Node.js 版本是否为 18.x 及以上；切换国内镜像源；清理 npm 缓存后重新安装依赖。
9.2 服务启动提示端口被占用
问题表现：日志显示指定端口已被其他进程占用。
解决方式：查找占用端口的进程并终止，或修改 config.js 中的端口参数，同步更新计算巢安全组放行端口。
# 查找占用3000端口的进程
netstat -tulpn | grep 3000
# 终止进程
kill -9 进程ID
9.3 本地可访问，公网无法连接
问题表现：实例内部测试正常，外部公网访问超时。
解决方式：检查计算巢安全组规则，确认对应端口已放行；检查系统本地防火墙，添加端口放行规则。
9.4 服务意外停止、自动重启失效
问题表现：服务运行一段时间后异常退出，无法自动恢复。
解决方式：检查 pm2 进程守护配置，重新执行 pm2 startup 与 pm2 save；查看服务运行日志，定位代码或资源异常问题。
9.5 Token 鉴权不生效
问题表现：未携带 Token 依然可以访问接口。
解决方式：检查 token_config.json 文件语法是否规范；执行重载接口刷新配置；确认鉴权功能已在主配置文件中开启。
十、计算巢环境运维与优化建议
10.1 数据与配置备份
定期备份项目配置文件、数据库文件、Token 权限文件，防止实例异常导致数据丢失，可编写简易备份脚本：
#!/bin/bash
# OpenClaw 数据备份脚本
BACKUP_DIR="/usr/local/backup/openclaw"
mkdir -p $BACKUP_DIR
cp -r /usr/local/openclaw-agent/openclaw-source-repo/config.js $BACKUP_DIR
cp -r /usr/local/openclaw-agent/openclaw-source-repo/token_config.json $BACKUP_DIR
cp -r /usr/local/openclaw-agent/openclaw-source-repo/data $BACKUP_DIR
echo "数据备份完成"
将脚本添加至系统定时任务，实现自动定期备份。
10.2 资源监控优化
结合计算巢自带的资源监控功能，实时查看实例 CPU、内存、带宽使用率，当资源占用持续偏高时，及时调整实例规格或优化 AI Agent 任务并发数。
10.3 版本迭代管理
定期拉取项目最新源码更新版本，修复已知漏洞、获取新功能，更新前先停止服务，更新依赖后再重新启动：
cd /usr/local/openclaw-agent/openclaw-source-repo
git pull
npm install
pm2 restart openclaw-agent
10.4 访问安全优化
长期对外提供服务时，严格使用 Token 鉴权，针对重要管理员接口配置 IP 白名单；定期轮换访问 Token，降低密钥泄露风险；关闭不必要的高危接口，遵循最小权限原则。
十一、总结
本文完整梳理了2026年阿里云计算巢环境下部署 OpenClaw AI Agent 的全流程，从前期账号权限、资源规划、工具准备，到计算巢实例创建、系统环境初始化、源码拉取、依赖安装、核心配置编写、服务常驻运行、功能验证、权限管控，再到故障排查、日常运维与优化技巧，形成一套完整、可落地的实操体系。
阿里云计算巢简化了云服务器的底层运维工作，让使用者无需花费大量精力处理硬件、网络、集群扩容等问题，而 OpenClaw 作为轻量化 AI Agent 调度框架，部署简单、配置灵活、拓展能力强，二者结合能够快速搭建稳定可用的云端智能体服务。整套部署流程中，Node.js 版本匹配、安全组端口放行、配置文件语法、进程托管是最容易出现问题的环节，严格按照文中指令与配置模板执行，能够有效规避大部分故障。
无论是个人搭建测试型 AI Agent 服务，还是中小企业部署面向团队使用的任务调度系统，该套方案都可以满足需求。在正式上线后，配合 Token 权限管控、数据定时备份、资源监控、版本迭代等运维手段，能够保障服务长期稳定运行。熟练掌握这套部署流程后，也可以基于计算巢的弹性能力，结合 OpenClaw 的插件拓展功能，持续丰富 AI Agent 的应用场景，充分发挥云原生架构与智能体技术的结合价值。
