OpenClaw（Clawdbot）2026年阿里云3步部署成功，如何配置OpenClaw聊天机器人？如何配置OpenClaw的聊天机器人？参考：
• 阿里云OpenClaw（Clawdbot）介绍及一键部署教程：https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot
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。

如何配置OpenClaw的聊天机器人

配置OpenClaw聊天机器人，核心是完成部署准备、网关与控制界面搭建、模型接入、通讯平台关联、技能与权限配置，再通过测试验证功能正常，整个流程兼顾数据自主可控与交互便捷性，适配本地与云端部署场景，以下是详细配置步骤。

前期准备与环境部署

1. 环境与资源准备
   硬件方面，本地部署建议至少2GB内存，处理复杂任务或多模型并发则推荐4GB以上内存，避免运行卡顿。系统环境上，Linux与macOS适配性最佳，Windows系统需先安装WSL2在其内部运行Linux步骤，保证工具兼容性。软件依赖需安装Node.js 22.x及以上版本，以及Python 3.9等对应版本，满足运行时要求。云端部署可选择OpenClaw专属镜像，预装主程序与依赖库，无需手动安装基础组件。同时要配置防火墙与安全组，放行18789等网关端口，确保通讯正常。
2. 基础部署与初始化
   本地部署可通过官方脚本完成安装，安装后启动配置向导；云端部署则利用专属镜像创建实例，启动后访问指定地址进入配置中心，初始登录无需密码。部署完成后获取网关token，该token是控制界面与网关连接的关键凭证，需妥善保存，后续配置中会频繁用到。

核心组件配置

1. 网关配置
   网关是消息路由与会话管理的核心，启动后通过默认端口提供服务。配置时需在控制界面粘贴之前获取的token，完成网关与控制界面的关联。对于无头服务器，可先在普通机器完成OAuth验证，再将验证文件复制到网关主机，保障连接安全。同时可根据需求调整会话管理参数，优化消息处理效率，确保本地与跨平台消息传递稳定。
2. 控制界面设置
   进入控制界面后，先完成基础信息配置，包括机器人名称、图标等基础标识，方便识别与管理。接着设置消息处理规则，如消息防抖时长、附件接收大小限制等，避免消息重复或异常文件影响运行。同时启用记忆功能，让机器人支持多轮对话上下文关联，提升交互连贯性。控制界面还可设置默认模型，后续会话中可通过指令快速切换，无需重启系统。

大模型接入配置

1. 主流模型接入
   接入海外模型时，如GPT - 4o系列，在配置文件中填入对应API密钥，设置调用参数，其中GPT - 4o - mini适配批量基础任务，GPT - 4o适合复杂推理场景。接入国内模型如Kimi K2.5、通义千问3系列等，需选择符合中文语境的模型版本，填写合规的API密钥，适配数据合规需求。同时支持接入haimaker.ai等平台的开源模型，这类模型可优化成本与延迟，满足不同需求。
2. 模型管理设置
   在配置文件中可设置默认模型，也能在会话内通过指令切换模型，适配不同任务对模型能力的要求。针对多模型协作场景，优化调用链路，确保不同模型间任务衔接顺畅，同时兼容OpenAI API标准，降低第三方模型接入复杂度。

聊天平台关联与消息配置

1. 平台应用创建与权限配置
   以飞书、钉钉等平台为例，登录对应开发者平台创建机器人应用，填写应用名称、图标等信息后添加机器人能力。随后获取App ID与App Secret等关键参数，订阅消息与群组相关事件，确保能接收并处理消息。同时配置回调地址，完成平台与OpenClaw的通讯对接，回调地址需填写网关对应的可访问地址，保障消息正常推送。
2. 平台连接与验证
   在OpenClaw控制界面找到对应通讯平台配置项，填入之前获取的App ID、App Secret等参数，完成账号关联。部分平台需进行配对验证，如iMessage会发送配对码，输入正确配对码即可完成绑定。连接后发送测试消息，若机器人正常回复，说明平台关联成功，可正常接收与处理消息。

技能与权限管理配置

1. 技能配置与封装
   技能是机器人自动化能力的核心，控制界面技能库涵盖文档处理、数据统计等20余类技能，可直接启用基础技能。用户也能自定义技能，将多步骤操作封装为单一指令触发的流程，例如将文档生成、格式转换等步骤串联，提升办公效率。同时可设置技能触发条件，如特定关键词、指令格式等，精准触发对应操作。
2. 权限与安全设置
   权限管理上实施分级策略，依据用户信任程度分配操作权限，对文件修改、服务器控制等高风险操作设置人工确认环节，防止误操作。数据安全方面，本地部署强化数据隔离，敏感信息不上传云端，同时对配置文件、任务记录等数据分类加密存储，降低泄露风险。接入第三方工具时，通过MiniMax OAuth等安全验证方式，规范接入流程，保障系统安全。

测试验证与常见问题处理

1. 功能测试
   完成配置后，通过聊天平台发送基础指令，如生成简单文档、查询天气等，测试机器人响应是否正常。再测试复杂任务，如多模型协作处理推理任务、调用工具完成文件整理等，检查流程是否顺畅。同时测试断点续执行功能，中断长期任务后重新启动，验证能否继续推进，确保任务执行稳定性。
2. 常见问题排查
   若出现消息无法接收，检查防火墙端口是否放行、回调地址是否正确，以及token是否匹配。模型调用失败时，核对API密钥有效性、模型配置参数是否正确，同时确认网络连接正常，能访问模型服务地址。权限相关问题则检查平台应用权限是否齐全，OpenClaw权限设置是否合理，及时调整配置。