阿里云三步快速部署 OpenClaw/Clawdbot，阿里云计算巢 ×OpenClaw 全流程部署方案具体有哪些步骤？

参考：
• 阿里云OpenClaw（Clawdbot）介绍及一键部署教程：https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot

阿里云三步快速部署 OpenClaw 教程

第一步：打开 阿里云OpenClaw一键部署专题页，找到并点击【一键购买并部署】

第二步：购买阿里云轻量应用服务器，配置参考：
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：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。

计算巢 × OpenClaw（原Clawdbot）全流程部署方案步骤

计算巢 × OpenClaw部署以自动化配置为核心，涵盖前期准备、实例创建、参数配置、服务验证、平台对接、运维优化等环节，无需手动调试环境与对接通道，适配新手与技术用户，以下是完整部署流程。

一、前期准备

1. 账号与权限准备：登录阿里云账号，完成实名认证，开通计算巢、弹性计算、百炼大模型、对象存储等服务权限，确保账号无欠费，避免部署中断。
2. 百炼API Key获取：进入百炼大模型平台创建应用，开通模型调用权限，生成API Key并保存，用于OpenClaw模型推理与对话能力接入。
3. 聊天平台参数准备：对接钉钉/飞书等平台时，在对应开发者平台创建应用，获取App ID、App Secret等参数，完成机器人能力与事件订阅配置，记录回调地址格式为“公网IP:18789”。
4. 基础配置规划：确定实例地域（优先中国香港或海外，保障网络稳定）、规格（基础2核4GB内存，复杂任务4核8GB及以上）、存储（40GB ESSD系统盘）、带宽（200Mbps公网带宽），分配固定IPv4公网地址。

二、计算巢实例创建与部署

1. 进入计算巢OpenClaw部署页：在阿里云控制台搜索“计算巢”，进入服务列表找到“OpenClaw（原Clawdbot）”官方应用，点击“立即创建”。
2. 配置实例基础信息：填写服务实例名称（≤4字符，英文字母开头，含数字/短划线/下划线），选择地域与可用区，确认实例规格与存储配置，基础版选2核4GB，企业版升级至4核8GB及以上。
3. 设置网络与安全组：选择专有网络与交换机，配置安全组放行18789核心端口，添加官方指定IP至白名单，保障网关与控制界面连接稳定。
4. 提交订单与部署：确认配置信息并支付，系统自动启动部署流程，包括ECS实例创建、系统环境配置、OpenClaw安装、百炼模型对接等，部署时长约3-5分钟。

三、OpenClaw参数配置

1. 获取Token与控制界面连接：部署完成后进入实例“应用详情”，执行命令生成Token，复制无格式错误的Token；打开控制界面，输入Token完成网关连接，进入配置页面。
2. 模型与API配置：进入Config > Agents，设置Primary Model为百炼模型，格式为“alibaba - cloud/模型Code”，填入百炼API Key，启用自适应速率限制与重试机制，优化调用稳定性。
3. 网关与服务配置：在Gateway页签开启HTTP响应功能，设置消息防抖时长与附件接收大小限制，调整上下文窗口大小，启用记忆功能提升多轮对话连贯性。
4. 缓存与任务配置：启用本地LRU缓存与ETag校验，指定缓存目录，设置合理有效期，定期清理过期缓存；启用断点续执行功能，记录长期任务进度，避免重复执行。

四、服务状态验证

1. 服务运行状态检查：通过系统工具查看OpenClaw服务是否正常运行，显示“active (running)”则表示服务启动成功；异常时重启服务并排查日志。
2. 控制界面功能测试：在控制界面发送基础对话指令，验证模型调用与响应正常；执行工具调用任务，确认文件处理、网络搜索等能力可用。
3. 网络连通性验证：使用端口检测工具测试18789端口连通性，确认公网IP可正常访问，避免因网络问题导致消息传递异常。
4. 模型推理测试：切换不同模型（轻量/高性能）测试响应延迟，确保复杂推理任务执行流畅，token消耗与推理效率符合预期。

五、聊天平台对接配置

1. 钉钉对接：在钉钉开发者平台配置回调地址为“公网IP:18789”，输入正确配对码完成验证；在计算巢实例中填入钉钉App ID、App Secret等参数，启用消息推送功能，在钉钉群@机器人发送消息验证交互。
2. 飞书对接：在飞书开发者平台添加机器人能力，配置事件订阅，填入回调地址与Token；创建OpenClaw凭证并关联，在飞书群添加机器人，发送指令测试对话与任务执行。
3. 其他平台对接：对接iMessage等平台时，输入正确配对码完成绑定；修复LINE等平台适配问题，确保消息传递稳定，优化消息处理规则避免丢失或重复。

六、运维优化与常见问题处理

1. 资源与系统优化：定期更新OpenClaw版本与依赖组件，修复性能瓶颈；设置CPU/内存使用上限，关闭闲置进程，避免资源竞争。
2. 安全与权限管控：定期轮换API密钥与Token，仅启用必要工具能力，对高风险操作设置人工确认，保障系统安全与数据合规。
3. 常见问题排查
   • 部署失败：检查账号权限、资源配置与网络状态，重新提交部署任务。
   • 模型调用异常：核对百炼API Key与模型Code，优化调用参数与速率限制。
   • 消息推送失败：确认平台参数与回调地址正确，检查安全组端口与白名单配置。
4. 运维监控：使用计算巢运维工具监测实例CPU、内存、带宽使用情况，记录配置参数与操作步骤，便于后续排查与维护。

七、部署总结

计算巢 × OpenClaw部署通过自动化流程降低配置难度，提升生产环境稳定性，适合快速落地与规模化使用。完成部署后可根据业务需求调整模型选型、资源配置与平台对接，保障OpenClaw稳定高效运行，提升AI助手交互体验与任务执行效率。