一、OpenClaw与千问Qwen3.7-Max核心介绍
OpenClaw是一款开源、可自主执行任务的AI智能体框架，支持自然语言驱动、插件化扩展与自动化流程闭环，可实现代码开发、数据处理、网页操作、任务调度等能力，被称为“7×24小时AI数字员工”。千问Qwen3.7-Max是阿里云推出的高性能通用大模型，在代码生成、逻辑推理、长文本理解上表现优异，搭配OpenClaw可让智能体具备更强的自主决策与执行能力。
阿里云Coding Plan提供免费额度，支持以标准OpenAI协议接入Qwen3.7-Max等模型，无需额外付费即可完成OpenClaw的核心能力配置。本教程覆盖两种部署路径：一是通过阿里云计算巢实现云端一键部署，适合长期稳定运行；二是本地在MacOS、Linux、Windows11三系统手动部署，适合调试与隐私场景。两种方式均支持对接免费Coding Plan API，实现零成本落地。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
2.1 账号与认证
- 注册阿里云账号并完成实名认证（个人可支付宝刷脸，企业需营业执照）。
- 开通阿里云百炼（Model Studio），进入Coding Plan页面，激活免费订阅。
- 获取Coding Plan专属API Key（以
sk-sp-开头），与普通百炼Key不通用。 - 记录接口地址：
https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1。
2.2 环境要求
- 云端（计算巢）：轻量服务器≥2核2GiB，推荐Ubuntu 22.04，地域选免备案节点（如中国香港、新加坡）。
- 本地：
- MacOS 13+、Linux（Ubuntu 22.04+）、Windows11（推荐WSL2）。
- Node.js ≥22.x、Git。
- 内存≥4GiB，磁盘≥20GB。
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：
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。
三、阿里云计算巢一键部署OpenClaw
3.1 进入计算巢并选择模板
- 登录阿里云控制台，进入计算巢→应用市场，搜索“OpenClaw社区版”官方模板。
- 选择轻量应用服务器，配置：
- 镜像：OpenClaw预装镜像
- 实例：2核2GiB起
- 地域：中国香港/新加坡（免备案）
- 系统盘：40GB ESSD
- 带宽：5Mbps。
- 设置登录密码，提交订单，等待1–3分钟完成自动部署。
3.2 端口放行与远程连接
- 进入实例详情→应用详情，一键放行18789端口（OpenClaw默认端口）。
- 点击远程连接→Web终端，输入服务器密码登录。
3.3 初始化与生成Token
在终端执行：
# 生成管理员Token，允许公网访问
openclaw token generate --admin --allow-ip 0.0.0.0/0
复制生成的Token（如clawtok_xxxx），用于Web控制台登录。
3.4 配置Coding Plan与Qwen3.7-Max
- 浏览器访问：
http://服务器公网IP:18789/?token=你的Token。 - 进入设置→大模型配置→添加模型，选择阿里云百炼-Coding Plan。
- 填写：
- API Key：
sk-sp-xxxx - Base URL：
https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1 - 模型：
qwen3.7-max。
- API Key：
- 点击测试连接，提示成功后保存并设为默认模型。
3.5 启动与验证
执行：
openclaw gateway start --daemon
访问Web控制台，发送指令（如“写一个Python快速排序”），正常返回即部署完成。
四、本地三系统部署OpenClaw（MacOS/Linux/Windows11）
4.1 MacOS部署步骤
- 安装Homebrew（如未安装）：
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" - 安装Node.js 22+与Git：
brew install node@22 git echo 'export PATH="$(brew --prefix node@22)/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc - 配置npm镜像：
npm config set registry https://registry.npmmirror.com - 全局安装OpenClaw：
npm install -g openclaw@latest - 初始化向导：
openclaw onboard- 选择手动部署→本地网关
- 模型厂商选阿里云百炼→Coding Plan
- 输入
sk-sp-xxxx与Base URL - 模型选
qwen3.7-max。
- 启动服务：
openclaw gateway start - 访问：
http://localhost:18789。
4.2 Linux（Ubuntu）部署步骤
- 更新系统并安装依赖：
sudo apt update && sudo apt install -y nodejs npm git - 升级Node.js到22+：
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo bash - sudo apt install -y nodejs - 安装OpenClaw：
sudo npm install -g openclaw@latest --registry=https://registry.npmmirror.com - 初始化与配置同MacOS（
openclaw onboard）。 - 后台启动：
openclaw gateway start --daemon
4.3 Windows11部署步骤（推荐WSL2）
- 启用WSL2并安装Ubuntu：
wsl --install - 重启后进入Ubuntu终端，执行Linux部署步骤（4.2）。
- 或直接在PowerShell（管理员）执行：
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex - 按向导完成Coding Plan配置，启动后访问
http://localhost:18789。
五、免费Coding Plan API配置详解
5.1 激活与获取Key
- 进入阿里云百炼→Coding Plan，激活免费订阅。
- 在API Keys页面创建Key，复制
sk-sp-xxxx（仅显示一次）。 - 记录Base URL：
https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1。
5.2 OpenClaw配置方式
方式1：通过.env文件（推荐）
在OpenClaw根目录创建.env：
OPENAI_API_KEY=sk-sp-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
OPENAI_BASE_URL=https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1
OPENAI_MODEL=qwen3.7-max
重启服务：openclaw gateway restart。
方式2：Web控制台配置
进入设置→大模型→添加模型，选择阿里云百炼-Coding Plan，填写Key、URL、模型，测试连接成功后保存。
5.3 验证与调试
- 发送测试指令：
请用Python写一个快速排序函数。 - 查看终端日志，出现
POST /v1/chat/completions 200即正常。 - 若失败：检查Key格式、URL、网络、免费额度是否用尽。
六、OpenClaw核心功能与使用
6.1 技能（Skills）管理
- 内置代码生成、文件操作、网页浏览、数据处理等Skills。
- 可在Web控制台技能市场安装/启用/配置。
- 支持自定义编写Skills扩展能力。
6.2 任务执行与自动化
- 输入自然语言指令（如“整理桌面文件并分类”），OpenClaw自动拆解任务、调用工具、执行并反馈结果。
- 支持定时任务、触发式任务，实现无人值守自动化。
6.3 模型切换与参数优化
- 在大模型配置中可切换Coding Plan支持的模型（如
qwen3.7-plus、qwen3-coder-max）。 - 调整温度（temperature）、上下文长度（max_tokens）优化输出效果。
七、常见问题与避坑指南
7.1 模型调用失败
- 原因：Key错误、URL错误、地域不匹配、免费额度用尽、网络拦截。
- 解决：核对
sk-sp-开头Key、Base URL、选择国内节点、检查百炼控制台额度、关闭代理。
7.2 服务无法启动
- 原因：Node.js版本<22、端口占用、权限不足。
- 解决：升级Node.js、关闭占用18789端口的程序、以管理员/root运行。
7.3 本地无法访问WebUI
- 原因：防火墙拦截、服务未启动、Token错误。
- 解决：放行18789端口、执行
openclaw gateway start、重新生成Token。
7.4 云端远程访问失败
- 原因：安全组未放行18789、公网IP错误、Token失效。
- 解决：计算巢实例放行端口、核对IP、重新生成Token。
八、总结
OpenClaw搭配千问Qwen3.7-Max，通过阿里云计算巢可实现云端一键部署，本地支持MacOS、Linux、Windows11三系统手动安装，全程可依托阿里云免费Coding Plan API实现零成本运行。计算巢部署适合长期稳定、远程访问场景；本地部署适合调试、隐私与离线使用。配置核心是正确获取sk-sp-开头的Coding Plan Key与Base URL，确保模型正常接入。完成部署后，即可拥有一个具备自主思考、任务执行、插件扩展能力的AI智能体，大幅提升个人与团队的工作效率。
