OpenClaw是一款开源、模型无关的AI智能体执行网关,可灵活接入各类大模型服务,实现自然语言驱动的任务自动化。在阿里云ECS上部署OpenClaw并配置百炼APIkey,能快速搭建稳定、高效的AI服务环境,适合个人开发者、初创企业快速上手。本教程从ECS实例创建、环境配置、OpenClaw部署,到百炼APIkey获取与配置,提供零基础、保姆级全流程指导,确保新手也能顺利完成部署。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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一、前置准备:账号与环境要求
1. 账号准备
- 阿里云账号:注册并完成实名认证,确保账号无欠费、无风控限制。
- 百炼(Model Studio)服务:开通百炼大模型服务,订阅Token Plan或Coding Plan套餐,获取APIkey权限。
2. 环境要求
- ECS实例配置:推荐2核4GB内存、5Mbps带宽、40GB ESSD云盘,系统选择Ubuntu 22.04 LTS或Alibaba Cloud Linux 3(64位)。
- 端口开放:安全组放行22(SSH)、18789(OpenClaw服务)、1878(控制台)端口。
- 工具准备:SSH连接工具(Xshell、FinalShell或阿里云Workbench)、文本编辑器(Vim、Nano)。
二、步骤一:创建并配置阿里云ECS实例
1. 购买ECS实例
- 登录阿里云ECS控制台,点击「创建实例」。
- 选择付费模式:按量付费(测试)或包年包月(长期)。
- 地域与可用区:选择国内(如华东1-上海)或海外节点(如中国香港)。
- 实例规格:搜索「ecs.e-c1m2.large」或「ecs.t6」,选择2核4GB配置。
- 镜像:公共镜像→Ubuntu→22.04 LTS 64位。
- 系统盘:ESSD Entry,40GB。
- 登录凭证:推荐创建SSH密钥对(.pem文件),或设置密码登录。
- 实例名称:填写「openclaw-server」,确认配置并创建实例。
2. 安全组配置(关键)
- 进入ECS实例详情页,点击「安全组」→「配置规则」。
- 添加入方向规则:
- 端口22:允许SSH连接,来源0.0.0.0/0(或限定IP)。
- 端口18789:OpenClaw服务端口,来源0.0.0.0/0。
- 端口1878:OpenClaw控制台端口,来源0.0.0.0/0。
- 保存规则,确保端口开放成功。
3. 连接ECS实例
- 方式1(密钥对):使用Xshell导入.pem私钥,连接公网IP,用户名为root。
- 方式2(密码):输入
ssh root@公网IP,输入密码登录。 - 方式3(Workbench):ECS控制台→「远程连接」→「Workbench」一键登录。
三、步骤二:ECS服务器基础环境配置
1. 更新系统依赖
# Ubuntu系统
apt update && apt upgrade -y
# Alibaba Cloud Linux 3系统
yum update -y
2. 安装Docker(容器化部署,推荐)
# 安装Docker
apt install docker.io -y
# 启动并设置开机自启
systemctl start docker && systemctl enable docker
# 验证安装
docker --version
3. 安装Docker Compose(可选,用于复杂部署)
apt install docker-compose -y
docker-compose --version
四、步骤三:部署OpenClaw服务
方案A:Docker一键部署(新手首选,5分钟完成)
- 拉取OpenClaw官方镜像并启动容器:
docker run -d \ -p 18789:18789 \ -p 1878:1878 \ --name openclaw \ --restart always \ openclaw/openclaw:latest
- 参数说明:
-d后台运行,-p端口映射,--restart always开机自启。
- 验证容器运行状态:
显示「Up」状态则部署成功。docker ps | grep openclaw
方案B:手动脚本部署(自定义配置)
执行官方安装脚本:
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash脚本自动检测环境、安装Node.js及依赖。
初始化OpenClaw:
openclaw onboard按提示选择「YES」→「手动配置」→「本地网关」→「默认工作区」。
五、步骤四:获取阿里云百炼APIkey
1. 登录百炼控制台
访问阿里云百炼(Model Studio),使用阿里云账号登录。
2. 订阅套餐(必做)
- Token Plan团队版:适合通用AI服务,按Token计费。
- Coding Plan:适合代码生成,Lite版7.9元首月,Pro版39.9元首月。
3. 创建APIkey
- 进入「密钥管理」→「API Keys」→「创建API Key」。
- 归属业务空间:保持默认。
- 描述:填写「OpenClaw专用」,方便识别。
- 权限:选择「全部」。
- 点击「确定」,生成以
sk-开头的APIkey(仅显示一次,立即复制保存)。
4. 记录关键信息
- Token Plan Base URL:
https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1。 - Coding Plan Base URL:
https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1。 - APIkey:
sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx。
六、步骤五:配置百炼APIkey到OpenClaw
1. 进入OpenClaw配置目录
# Docker部署
docker exec -it openclaw bash
cd ~/.openclaw/
# 手动部署
cd ~/.openclaw/
2. 编辑配置文件openclaw.json
vim openclaw.json
3. 添加百炼模型配置(Token Plan示例)
在models.providers中添加以下内容,替换YOUR_API_KEY:
"models": {
"mode": "merge",
"providers": {
"bailian-token-plan": {
"baseUrl": "https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
"apiKey": "YOUR_API_KEY",
"api": "openai-completions",
"models": [
{
"id": "qwen3.7-max", "name": "qwen3.7-max"},
{
"id": "qwen3.7-plus", "name": "qwen3.7-plus"}
]
}
}
}
4. 保存并退出
按Esc→输入:wq→回车保存。
5. 重启OpenClaw服务
# Docker部署
docker restart openclaw
# 手动部署
openclaw gateway restart
七、步骤六:验证部署与APIkey配置
1. 访问OpenClaw控制台
浏览器输入:http://ECS公网IP:1878,进入OpenClaw Web控制台。
2. 测试模型调用
- 在控制台选择「百炼-qwen3.7-max」模型。
- 输入测试指令(如「你好」),发送请求。
- 成功返回结果则APIkey配置正确,服务运行正常。
3. 命令行验证(可选)
curl http://localhost:18789/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3.7-max",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
}'
返回JSON格式响应则验证通过。
八、常见问题与避坑指南
1. 端口无法访问
- 检查ECS安全组是否放行18789、1878端口。
- 检查服务器防火墙(ufw/firewalld)是否开放端口。
- 确认ECS公网IP正确,无网络限制。
2. APIkey配置失败
- 核对Base URL与APIkey是否正确,无空格、无遗漏。
- 确认百炼套餐已订阅,APIkey权限正常。
- 重启OpenClaw服务后重试。
3. 服务启动失败
- 检查ECS内存≥2GB,低于2GB会导致启动失败。
- 查看Docker日志:
docker logs openclaw,排查错误信息。 - 重新拉取镜像:
docker pull openclaw/openclaw:latest。
4. 模型调用报错
- 确认百炼账号无欠费,Token/调用次数充足。
- 核对模型名称(如qwen3.7-max)是否正确。
- 检查网络连接,确保ECS可访问百炼服务。
九、总结
本教程完整覆盖阿里云ECS部署OpenClaw及百炼APIkey配置的全流程,从实例创建、环境搭建、服务部署到APIkey获取与验证,每一步均提供详细命令与操作指引,新手可直接复制执行。通过Docker一键部署,5分钟即可完成OpenClaw服务搭建,配置百炼APIkey后即可接入通义千问3.7等大模型,实现AI任务自动化。后续可根据需求扩展模型、优化配置,打造个性化AI服务环境。