大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。这里提供最前沿的Ai技术和互联网信息。



在AI自动化工具快速迭代的2026年，OpenClaw（前身为Clawdbot、曾用名Moltbot）凭借开源属性、多场景适配及灵活的模型调用能力，成为个人与轻量团队打造专属智能助手的热门选择。以往用户部署后常受限于默认国际模型，而2026年的优化版本支持接入国内主流大模型，通过简单命令即可完成配置，大幅提升中文场景下的交互体验与功能适配性。本文整合官方最新指南与实操经验，详细拆解OpenClaw的一键部署流程（含阿里云等主流云平台方案），并重点讲解国内13家主流大模型的接入步骤，同时提供通用配置模板与问题排查方案，确保不同技术基础的用户都能顺利落地。

GPT plus 代充 只需 145

一、核心认知：部署与模型接入的基础逻辑
在启动操作前，需先明确OpenClaw的部署本质与模型接入的核心原理，避免后续配置踩坑。OpenClaw作为AI代理与自动化平台，其核心功能依赖“运行环境+大模型能力+通信通道”三大模块：运行环境提供程序执行载体，大模型负责自然语言理解与任务规划，通信通道则实现多工具（如、钉钉）的交互衔接。此次教程的核心是“先完成部署搭建基础环境，再通过API配置接入目标大模型”，两者结合才能让OpenClaw具备完整的智能执行能力。
从部署载体来看，OpenClaw支持云服务器与本地设备两种方式：云服务器部署（如阿里云轻量应用服务器）依托云端算力，可实现7×24小时不间断运行，且无需手动配置复杂依赖，适合零基础用户与需要长期运行自动化任务的场景；本地部署则数据存储在本地设备，适合对隐私敏感但无需跨设备访问的用户，但需手动处理Node.js等依赖安装，且受设备性能限制。
模型接入的关键在于“兼容OpenAI协议”——国内多数主流大模型均提供兼容该协议的接口，OpenClaw通过配置baseUrl（模型接口地址）、apiKey（授权凭证）与models（模型列表）三大参数，即可实现与目标模型的对接。无论是深度求索、通义千问等独立大模型厂商，还是硅基流动等AI基础设施平台，接入逻辑均遵循这一标准，仅需根据不同厂商的参数要求调整配置内容。
二、前置准备：部署与模型接入的必备条件
无论选择何种部署方式或接入哪个大模型，以下基础准备需提前完成，确保后续流程顺畅：
（一）环境与载体准备

1. 部署载体选择：

• 云服务器部署（推荐）：优先选择2vCPU+2GiB内存以上配置，如阿里云轻量应用服务器，默认地域推荐海外/港澳台（如中国香港、新加坡，免ICP备案），国内地域（如杭州、北京）需完成备案后才能正常访问。
• 本地部署：需确保设备满足CPU≥2核、内存≥2GiB、存储≥40GB，且Node.js版本≥22（部分功能依赖该版本核心特性），Windows用户建议安装WSL2以提升兼容性。

1. 工具准备：

• 终端工具：Windows用PowerShell（管理员模式），macOS/Linux用系统自带终端，用于执行部署与配置命令；
• 浏览器：推荐Chrome/Edge最新版，用于访问OpenClaw配置页面与大模型平台；
• 记事本：用于保存apiKey、服务器公网IP等核心凭证，避免配置时反复查找。

1. 大模型APIKey：这是接入模型的核心授权凭证，需在对应厂商平台注册账号并完成实名认证（个人用户通常10分钟内可完成，企业用户需1-3个工作日审核），然后在“密钥管理”页面创建并复制apiKey。国内主流大模型的apiKey获取地址后续会详细列出，建议提前收藏对应平台链接。
2. 云服务器相关凭证（若选择云部署）：如阿里云账号（需完成实名认证）、服务器公网IP（部署后用于访问OpenClaw配置页面），新用户可在云平台领取试用额度，降低测试成本。
3. 通信通道Token（可选）：若需通过、钉钉等工具与OpenClaw交互，需提前准备对应平台的Token（如钉钉APP KEY、机器人Token），可在部署完成后补充配置。

• OpenClaw版本：需确保为2026年1月后更新的版本（推荐v2026.1.25及以上），旧版本可能存在模型接入兼容性问题，可通过openclaw –version命令查看当前版本，低于要求则执行npm update -g openclaw升级。
• 模型协议兼容性：确认目标大模型支持OpenAI协议（多数国内厂商均已支持，可在官网文档中查询），避免选择仅提供专属SDK的模型（需额外开发适配，新手不推荐）。

三、第一步：OpenClaw一键部署全流程（阿里云方案为例）
阿里云作为主流云平台，提供OpenClaw专属预置镜像，可跳过手动安装依赖的步骤，零基础用户也能在10分钟内完成部署，具体步骤如下：
（一）云服务器实例创建与镜像部署

1. 进入专属部署页面：登录阿里云控制台，直接 访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面，或通过“产品→人工智能→OpenClaw云服务”进入部署页面，点击“立即购买”跳转至配置界面。
   阿里云OpenClaw一键部署专题页面：https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot
   

1. 核心参数配置：

• 镜像选择：切换至“应用镜像”分类，搜索“OpenClaw（原Moltbot/Clawdbot）”，选中官方认证镜像（2026年默认版本为v2026.1.25，基于Alibaba Cloud Linux 3构建，已预装Node.js 22、Python 3.9及所有核心依赖）。
  

• 实例规格：默认2vCPU+2GiB内存+40GiB ESSD系统盘+200Mbps带宽，满足日常自动化任务（如文档生成、邮件分类）；若需处理多工具并发，可升级至4vCPU+4GiB配置。
• 地域选择：海外/港澳台地域（如中国香港、新加坡）免备案，购买后可直接使用；国内地域需后续完成ICP备案，否则无法正常访问公网IP。
• 购买时长：短期测试选月付，长期使用选年付（性价比更高），支持随时升级配置。

1. 完成购买与实例启动：核对参数与费用后，勾选服务协议并支付，等待1-3分钟直至实例状态从“创建中”变为“运行中”，记录实例的公网IP地址（后续配置核心凭证）。若已有阿里云服务器，可通过“重置系统”功能选择OpenClaw镜像（重置前需备份系统盘数据）。

1. 端口放通：进入轻量应用服务器控制台，找到目标实例并点击“应用详情”，OpenClaw默认通信端口为18789，点击“一键放通”按钮，系统会自动配置防火墙规则，无需手动编写命令。
2. 服务启动验证：打开浏览器，在地址栏输入“http://服务器公网IP:18789”，若页面显示“OpenClaw Gateway”登录界面，说明服务器端部署成功；若提示“无法访问”，可刷新页面等待30秒（服务可能延迟启动），或检查端口是否放通。

（三）本地部署备选方案（技术用户可选）
若选择本地部署，需手动安装依赖，步骤如下：

1. 安装Node.js：Windows用户下载官网msi安装包（https://nodejs.org/），选择v22及以上版本，安装时勾选“Add Node.js to PATH”；macOS/Linux用户通过brew install node@22（macOS）或sudo apt install nodejs=22.x.x（Linux）安装。
2. 一键安装OpenClaw：

• Windows（PowerShell管理员模式）：iwr -useb https://clawd.bot/install.ps1 | iex；
• macOS/Linux：curl -fsSL https://clawd.bot/install.sh | bash。

1. 启动服务：执行openclaw gateway start启动核心服务，输入openclaw –version显示版本号即部署成功，本地访问地址为“http://localhost:18789”。

第二步：国内主流大模型接入详细步骤
完成部署后，需接入大模型才能让OpenClaw具备智能交互能力。以下按“独立厂商模型”“AI基础设施平台模型”分类，详细讲解13家主流大模型的接入步骤，所有操作均在终端（云服务器通过远程连接，本地部署直接打开终端）中执行。
（一）独立厂商大模型接入（11家主流方案）
1. 深度求索（DeepSeek）

• APIKey获取：访问https://platform.deepseek.com/api_keys，登录后点击“创建API Key”，复制生成的密钥。
• 执行配置命令：clawdbot config set ‘models.providers.deepseek’ –json ‘{ “baseUrl”: “https://api.deepseek.com/v1”, “apiKey”: “你的DeepSeek APIKey”, “api”: “openai-completions”, “models”: [ { “id”: “deepseek-chat”, “name”: “DeepSeek Chat” }, { “id”: “deepseek-reasoner”, “name”: “DeepSeek Reasoner” } ] }’
• 设置默认模型：clawdbot models set deepseek/deepseek-chat，执行后OpenClaw默认使用该模型响应指令。

• APIKey获取：登录阿里云百炼平台（https://dashscope.console.aliyun.com/apiKey），在“密钥管理”页面创建并复制APIKey。
• 执行配置命令：clawdbot config set ‘models.providers.qwen’ –json ‘{ “baseUrl”: “https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1”, “apiKey”: “你的阿里云百炼APIKey”, “api”: “openai-completions”, “models”: [ { “id”: “qwen-max”, “name”: “Qwen Max” }, { “id”: “qwen-plus”, “name”: “Qwen Plus” }, { “id”: “qwen-turbo”, “name”: “Qwen Turbo” }, { “id”: “qwen3-coder-plus”, “name”: “Qwen3 Coder Plus” } ] }’
• 设置默认模型：clawdbot models set qwen/qwen-max，适合中文创作与逻辑推理场景。

• APIKey获取：访问https://console.bce.baidu.com/qianfan/ais/console/applicationConsole/application，创建应用后获取APIKey与SecretKey（需在配置中拼接为“APIKey:SecretKey”格式）。
• 执行配置命令：clawdbot config set ‘models.providers.baidu’ –json ‘{ “baseUrl”: “https://qianfan.baidubce.com/v2”, “apiKey”: “你的APIKey:SecretKey”, “api”: “openai-completions”, “models”: [ { “id”: “ernie-4.0-8k”, “name”: “ERNIE 4.0 8K” }, { “id”: “ernie-4.0-turbo-8k”, “name”: “ERNIE 4.0 Turbo 8K” }, { “id”: “ernie-3.5-8k”, “name”: “ERNIE 3.5 8K” } ] }’
• 设置默认模型：clawdbot models set baidu/ernie-4.0-8k，适合产业级知识问答场景。

• APIKey获取：访问https://hunyuan.cloud.tencent.com/#/app/apiKeyManage，登录后创建并复制APIKey。
• 执行配置命令：clawdbot config set ‘models.providers.hunyuan’ –json ‘{ “baseUrl”: “https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1”, “apiKey”: “你的混元APIKey”, “api”: “openai-completions”, “models”: [ { “id”: “hunyuan-2.0-instruct-”, “name”: “混元 2.0 Instruct” }, { “id”: “hunyuan-turbo-latest”, “name”: “混元 Turbo Latest” }, { “id”: “hunyuan-pro”, “name”: “混元 Pro” } ] }’
• 设置默认模型：clawdbot models set hunyuan/hunyuan-2.0-instruct-，中文理解能力突出。

• APIKey获取：访问https://open.bigmodel.cn/usercenter/apikeys，创建并复制APIKey。
• 执行配置命令：clawdbot config set ‘models.providers.zhipu’ –json ‘{ “baseUrl”: “https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4”, “apiKey”: “你的智谱APIKey”, “api”: “openai-completions”, “models”: [ { “id”: “glm-4-plus”, “name”: “GLM-4 Plus” }, { “id”: “glm-4-air”, “name”: “GLM-4 Air” }, { “id”: “glm-4v-plus”, “name”: “GLM-4V Plus” } ] }’
• 设置默认模型：clawdbot models set zhipu/glm-4-plus，适合代码生成与多模态交互。

• APIKey获取：登录火山引擎控制台（https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apiKey），创建应用后获取APIKey。
• 执行配置命令：clawdbot config set ‘models.providers.doubao’ –json ‘{ “baseUrl”: “https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3”, “apiKey”: “你的豆包APIKey”, “api”: “openai-completions”, “models”: [ { “id”: “doubao-pro-32k”, “name”: “豆包 Pro 32K” }, { “id”: “doubao-lite-32k”, “name”: “豆包 Lite 32K” } ] }’
• 设置默认模型：clawdbot models set doubao/doubao-pro-32k，适合日常对话与创作。

• APIKey获取：访问https://console.xfyun.cn/services/bm35，创建应用后获取APIKey与SecretKey（配置时需拼接）。
• 执行配置命令：clawdbot config set ‘models.providers.spark’ –json ‘{ “baseUrl”: “https://spark-api-open.xf-yun.com/v1”, “apiKey”: “你的APIKey:SecretKey”, “api”: “openai-completions”, “models”: [ { “id”: “spark-4.0-ultra”, “name”: “星火 4.0 Ultra” }, { “id”: “spark-max”, “name”: “星火 Max” }, { “id”: “spark-lite”, “name”: “星火 Lite” } ] }’
• 设置默认模型：clawdbot models set spark/spark-4.0-ultra，中文语义理解能力强。

• APIKey获取：访问https://platform.minimaxi.com/user-center/basic-information/interface-key，复制APIKey。
• 执行配置命令：clawdbot config set ‘models.providers.minimax’ –json ‘{ “baseUrl”: “https://api.minimaxi.com/v1”, “apiKey”: “你的MiniMax APIKey”, “api”: “openai-completions”, “models”: [ { “id”: “MiniMax-M2.1”, “name”: “MiniMax M2.1” }, { “id”: “MiniMax-M2.1-lightning”, “name”: “MiniMax M2.1 Lightning” } ] }’
• 设置默认模型：clawdbot models set minimax/MiniMax-M2.1，适合轻量交互场景。

• APIKey获取：访问https://platform.moonshot.cn/console/api-keys，创建并复制APIKey。
• 执行配置命令：clawdbot config set ‘models.providers.moonshot’ –json ‘{ “baseUrl”: “https://api.moonshot.cn/v1”, “apiKey”: “你的Moonshot APIKey”, “api”: “openai-completions”, “models”: [ { “id”: “moonshot-v1-8k”, “name”: “Moonshot V1 8K” }, { “id”: “moonshot-v1-128k”, “name”: “Moonshot V1 128K” } ] }’
• 设置默认模型：clawdbot models set moonshot/moonshot-v1-128k，长上下文处理能力突出（支持128K tokens）。

• APIKey获取：访问https://platform.baichuan-ai.com/console/apikey，创建并复制APIKey。
• 执行配置命令：clawdbot config set ‘models.providers.baichuan’ –json ‘{ “baseUrl”: “https://api.baichuan-ai.com/v1”, “apiKey”: “你的百川APIKey”, “api”: “openai-completions”, “models”: [ { “id”: “Baichuan4”, “name”: “百川4” }, { “id”: “Baichuan3-Turbo-128k”, “name”: “百川3 Turbo 128K” } ] }’
• 设置默认模型：clawdbot models set baichuan/Baichuan4，适合知识问答与长文本生成。

• APIKey获取：访问https://platform.stepfun.com/interface-key，复制APIKey。
• 执行配置命令：clawdbot config set ‘models.providers.stepfun’ –json ‘{ “baseUrl”: “https://api.stepfun.com/v1”, “apiKey”: “你的阶跃星辰APIKey”, “api”: “openai-completions”, “models”: [ { “id”: “step-2-16k”, “name”: “Step 2 16K” }, { “id”: “step-1-128k”, “name”: “Step 1 128K” } ] }’
• 设置默认模型：clawdbot models set stepfun/step-2-16k，多模态理解能力优异。

（二）AI基础设施平台模型接入（2家主流方案）
1. 硅基流动

• 特点：提供多种开源与闭源模型的统一访问接口，性价比高，适合需要切换多模型的场景。
• APIKey获取：访问https://cloud.siliconflow.cn/account/ak，创建并复制APIKey。
• 执行配置命令：clawdbot config set ‘models.providers.siliconflow’ –json ‘{ “baseUrl”: “https://api.siliconflow.cn/v1”, “apiKey”: “你的硅基流动APIKey”, “api”: “openai-completions”, “models”: [ { “id”: “deepseek-ai/DeepSeek-V3”, “name”: “DeepSeek V3” }, { “id”: “Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct”, “name”: “Qwen2.5 72B” }, { “id”: “meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct”, “name”: “Llama 3.3 70B” } ] }’
• 设置默认模型：clawdbot models set siliconflow/deepseek-ai/DeepSeek-V3。

• 特点：除通义千问外，还支持接入第三方模型，适合统一管理多模型授权。
• APIKey获取：同“通义千问”步骤，使用阿里云百炼APIKey。
• 执行配置命令（以接入Llama 3为例）：clawdbot config set ‘models.providers.aliyun-bailian’ –json ‘{ “baseUrl”: “https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1”, “apiKey”: “你的阿里云百炼APIKey”, “api”: “openai-completions”, “models”: [ { “id”: “llama-3-70b-instruct”, “name”: “Llama 3 70B Instruct” }, { “id”: “claude-3-opus-”, “name”: “Claude 3 Opus” } ] }’
• 设置默认模型：clawdbot models set aliyun-bailian/llama-3-70b-instruct。

（三）通用配置模板：接入任意兼容OpenAI协议的模型
若上述未覆盖目标模型，可使用以下通用模板，只需替换{provider_name}（厂商标识）、{baseurl}（模型接口地址）、{model_id}（模型ID）与{model_name}（模型名称）即可：
# 1. 配置模型参数 clawdbot config set ‘models.providers.{provider_name}’ –json ‘{ “baseUrl”: “https://{baseurl}”, “apiKey”: “你的模型APIKey”, “api”: “openai-completions”, “models”: [ { “id”: “{model_id}”, “name”: “{model_name}” } ] }’ # 2. 设置模型合并模式（支持多模型共存） clawdbot config set models.mode merge # 3. 设置默认模型 clawdbot models set {provider_name}/{modelid}
例如接入某小众模型“ABC-Model”，参数替换后为：
clawdbot config set ‘models.providers.abc’ –json ‘{ “baseUrl”: “https://api.abc-ai.com/v1”, “apiKey”: “sk-abc”, “api”: “openai-completions”, “models”: [ { “id”: “abc-model-8k”, “name”: “ABC Model 8K” } ] }’ clawdbot config set models.mode merge clawdbot models set abc/abc-model-8k
四、功能验证与常见问题排查
（一）模型接入验证
配置完成后，需通过简单指令测试模型是否正常响应：

1. ”>打开OpenClaw配置页面（云部署：http://公网IP:18789；本地部署：http://localhost:18789）；
2. 在对话输入框中发送指令，如“帮我生成一份周工作计划模板”“解释什么是AI代理”；
3. 若10秒内收到符合逻辑的文字回复，说明模型接入成功；若长时间无响应或提示“模型调用失败”，需按以下步骤排查。

（二）高频问题解决方案
1. APIKey验证失败（最常见）

• 现象：配置后提示“apiKey invalid”或“未授权访问”；
• 原因：APIKey输入错误（多空格、少字符）、密钥已过期、账号无可用调用额度；
• 解决方案：

1. 重新复制APIKey，确保无多余空格或字符遗漏（建议直接从厂商平台复制，避免手动输入）；
2. 登录模型厂商平台，检查密钥状态（是否被禁用）与剩余额度（新用户可领取免费额度）；
3. 若使用拼接格式（如百度文心的“APIKey:SecretKey”），确认分隔符为英文冒号，无中文符号。

• 现象：提示“连接超时”或“无法解析域名”；
• 原因：baseUrl与模型厂商实际接口地址不匹配，或地域节点选择错误；
• 解决方案：

1. 查阅厂商官方文档，确认兼容OpenAI协议的baseUrl（如通义千问为“https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1”，不可直接使用专属SDK地址）；
2. 若模型分地域节点（如阿里云百炼分北京、杭州），选择与服务器地域邻近的节点，降低延迟。

• 现象：提示“model not found”或“模型不存在”；
• 原因：model_id与厂商提供的实际ID不匹配（区分大小写）；
• 解决方案：

1. 从厂商文档中复制正确的model_id（如智谱GLM-4 Plus的ID为“glm-4-plus”，不可写为“GLM-4-Plus”）；
2. 部分模型需指定版本号（如腾讯混元的“hunyuan-2.0-instruct-”），不可省略后缀。

• 现象：配置后仍使用旧模型响应；
• 原因：修改模型配置后未重启OpenClaw服务，新参数未加载；
• 解决方案：执行clawdbot gateway restart重启服务，等待30秒后重新测试。

• 现象：本地无法访问OpenClaw配置页面；
• 原因：18789端口未放通，或防火墙规则限制；
• 解决方案：

1. 阿里云部署：进入实例“应用详情→防火墙配置”，确认18789端口已放通；
2. 本地部署：Windows关闭防火墙或添加端口例外，Linux执行sudo ufw allow 18789/tcp。

五、进阶技巧：多模型管理与自动化场景落地
（一）多模型切换与优先级设置
OpenClaw支持同时配置多个模型，可根据任务类型灵活切换：

1. 查看已配置模型：执行clawdbot models list，显示所有已接入的模型列表；
2. 临时切换模型：在对话指令前添加模型标识，如“[qwen-max] 帮我写一篇产品介绍文案”“[glm-4-plus] 生成Python爬虫代码”；
3. 修改默认模型：执行clawdbot models set 厂商标识/模型ID（如clawdbot models set zhipu/glm-4-plus），无需重启服务即可生效。

（二）自动化任务场景示例
接入模型后，可通过自然语言指令让OpenClaw完成自动化任务，以下为常见场景示例：

1. 办公自动化：指令“扫描近3天收件箱，筛选需要回复的邮件并生成草稿，保存到D盘‘邮件草稿’文件夹”（需提前配置邮箱账号）；
2. 文档处理：指令“读取F盘‘项目需求.docx’，提取核心需求点并生成Markdown格式的思维导图，保存到云端”；
3. 开发辅助：指令“分析服务器日志（路径：/var/log/server.log），筛选近1小时的错误信息并生成排查报告”；
4. 知识整理：指令“搜索2026年AI行业趋势，提取3个核心观点，结合通义千问的分析生成总结文档”。

（三）通信通道拓展（可选）
为提升使用便捷性，可将OpenClaw接入钉钉、等工具：

1. 钉钉接入：在OpenClaw配置页面“通道设置→钉钉”，输入钉钉APP KEY与Secret，完成授权后即可通过钉钉发送指令；
2. 接入：需先创建机器人（通过开放平台），获取Bot Token后，执行clawdbot config set channels..token “你的Token”，重启服务后即可通过交互。
   

1. 新手优先选择云部署：阿里云等平台的一键部署方案无需手动配置依赖，10分钟即可完成基础搭建，后续模型接入仅需复制命令，降低操作门槛；
2. APIKey安全保管：作为核心授权凭证，建议存储在加密文档中，避免截图或明文传输，若怀疑泄露需立即在厂商平台禁用旧密钥；
3. 模型选择适配场景：长文本处理选Moonshot（128K）、代码生成选智谱GLM-4、中文对话选讯飞星火，根据任务类型选择最优模型；
4. 定期备份配置：执行clawdbot config export > openclaw-config.json导出配置文件，后续迁移部署可直接导入（clawdbot config import openclaw-config.json）；
5. 社区资源利用：OpenClaw GitHub社区（https://github.com/openclaw/openclaw）提供最新版本更新与插件扩展，遇到复杂问题可在社区提问获取解决方案。

通过本文的步骤指引，无论是零基础用户还是技术进阶者，都能顺利完成OpenClaw的部署与国内大模型接入。这款开源AI助手的核心价值在于“降低自动化门槛”，后续可根据自身需求拓展功能，如搭建个性化工作流、对接更多工具，真正实现“用自然语言替代重复操作”，提升办公与生活效率。