如何解决阿里云OpenClaw部署中的常见问题？
参考：
• 阿里云OpenClaw（Clawdbot）详细介绍及一键部署教程：https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot
• 阿里云轻量服务器：https://www.aliyun.com/product/swas
• 阿里云百炼：https://www.aliyun.com/product/bailian

阿里云OpenClaw（原Clawdbot）部署常见问题解决指南

阿里云OpenClaw部署常见问题集中在部署失败、服务连接异常、模型调用失效、平台对接故障、性能瓶颈等场景，以下按问题类型提供排查步骤与解决方法，兼顾轻量应用服务器与计算巢部署环境，保障部署流程顺畅与服务稳定运行。

一、部署阶段问题及解决

（一）实例创建失败

1. 常见原因：账号未实名认证、服务权限未开通、资源配置不足、地域/可用区售罄、账号欠费。
2. 解决步骤
   • 完成账号实名认证，开通计算巢、弹性计算、百炼大模型等服务权限，确保账号无欠费。
   • 检查实例规格是否符合要求（基础2核4GB内存），更换地域/可用区，优先选择资源充足的区域。
   • 若为计算巢部署，核对是否已开通对象存储等依赖服务，重新提交部署订单。

（二）环境依赖缺失/版本不兼容

1. 常见原因：Node.js版本低于22、Python依赖库缺失、系统组件未安装，导致服务启动失败。
2. 解决步骤
   • SSH登录服务器，检查Node.js版本，低于22则升级至对应版本。
   • 执行依赖安装命令，补全缺失的系统扩展与Python库，重启OpenClaw服务。
   • 轻量应用服务器部署优先选择官方专属镜像，避免手动配置环境导致依赖问题。

（三）安全组/防火墙端口未放行

1. 常见原因：未放行18789（核心端口）、80（回调端口），或未添加官方白名单IP。
2. 解决步骤
   • 云安全组添加TCP 18789、80端口入方向规则，测试阶段来源设为“0.0.0.0/0”，稳定后改为官方白名单IP（121.40.82.220、47.97.73.42等）。
   • 系统防火墙（ufw/iptables）同步放行核心端口，关闭非必要端口，重启防火墙服务。
   • 计算巢部署时核对实例“网络配置”，确保安全组规则正确应用。

二、服务连接与Token相关问题及解决

（一）控制界面连接超时

1. 常见原因：Token错误、18789端口未放行、公网IP无法访问、服务未正常启动。
2. 解决步骤
   • 进入实例“应用详情”，执行命令重新生成Token，确保复制无格式错误。
   • 用端口检测工具验证18789端口连通性，异常时重启服务并排查安全组/防火墙规则。
   • 检查服务状态，显示“active (running)”则正常，异常时查看日志定位启动失败原因。

（二）Token认证失败

1. 常见原因：Token过期、配置错误、百炼API Key无效、网关连接异常。
2. 解决步骤
   • 重新生成Token并更新配置，确保Token无空格、换行等格式问题。
   • 核对百炼API Key有效性，重新创建并填入配置页面，启用重试机制。
   • 计算巢部署时在凭据管理页面编辑OpenClaw配置，更新Token后保存测试。

三、模型调用与推理问题及解决

（一）百炼模型调用无响应

1. 常见原因：API Key错误、模型权限未开通、速率限制触发、网络问题。
2. 解决步骤
   • 确认百炼API Key正确，开通对应模型调用权限，检查模型Code格式（如“alibaba - cloud/模型Code”）。
   • 启用自适应速率限制，调整请求频率，避免触发调用上限。
   • 切换地域（优先中国香港或海外），保障模型推理网络稳定。

（二）模型推理延迟高/响应异常

1. 常见原因：实例规格过低、模型选择不当、缓存未启用。
2. 解决步骤
   • 基础版升级至4核8GB内存，复杂推理任务选择高性能实例规格。
   • 轻量任务选用轻量模型，复杂任务切换至高性能模型，测试响应延迟。
   • 启用本地LRU缓存与ETag校验，设置合理缓存有效期，定期清理过期缓存。

四、聊天平台对接问题及解决

（一）钉钉/飞书消息推送失败

1. 常见原因：回调地址错误、App ID/App Secret配置错误、事件订阅未开启、AI卡片模板问题。
2. 解决步骤
   • 回调地址格式设为“公网IP:18789”，在平台开发者页面完成验证，填入正确配对码。
   • 核对App ID、App Secret等参数，启用消息推送与事件订阅功能。
   • 钉钉对接时重新创建AI卡片（不使用预设模板），更新模板ID并打开对应权限。

（二）机器人无响应/交互异常

1. 常见原因：凭证配置错误、Token不匹配、消息防抖设置不合理。
2. 解决步骤
   • 在平台开发者后台更新OpenClaw凭证（正确Token）与平台凭证。
   • 调整控制界面消息防抖时长，避免重复消息触发，启用上下文记忆功能提升连贯性。
   • 测试群聊@机器人发送指令，确认消息传递与响应正常。

五、性能与运维问题及解决

（一）服务运行卡顿/资源占用过高

1. 常见原因：实例规格不足、闲置进程过多、缓存未清理、模型推理任务过重。
2. 解决步骤
   • 升级实例规格（4核8GB及以上），设置CPU/内存使用上限，关闭非必要进程。
   • 定期清理缓存目录，启用断点续执行功能，避免重复执行长期任务。
   • 切换轻量模型处理简单任务，分流高性能模型负载。

（二）服务频繁重启/崩溃

1. 常见原因：依赖库版本冲突、系统组件缺失、日志未开启、磁盘空间不足。
2. 解决步骤
   • 检查依赖库版本，升级至兼容版本，安装缺失的系统扩展。
   • 开启服务日志，定位崩溃原因，针对性修复配置或代码问题。
   • 扩展系统盘容量（建议40GB ESSD），避免磁盘满导致服务异常。

六、通用排查与优化建议

1. 日志排查：启用OpenClaw与系统日志，按时间戳定位问题，重点关注启动日志、模型调用日志、网络通信日志。
2. 规则备份：定期备份安全组与防火墙规则，出现配置错误时快速恢复。
3. 权限管控：定期轮换API Key与Token，仅开放必要权限，避免非授权访问。
4. 定期更新：更新OpenClaw版本与依赖组件，修复已知漏洞与性能问题。

总结

解决阿里云OpenClaw部署问题需遵循“先排查基础配置，再定位功能模块，最后优化性能”的逻辑，优先处理账号权限、端口放行、Token配置等基础问题，再解决模型调用与平台对接故障，结合运维优化保障服务长期稳定运行，适配个人与企业级部署场景。