2026年OpenClaw（小龙虾）Docker 部署踩坑实录：我把 8 个最致命坑踩完了

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这阵子看到大家都在玩龙虾，虽然官方也提供了文档，大部分公众号的 Docker 参差不齐，实际部署下来也遇到了很多坑。正好最近有吃土的 VPS，重装了最新的 Debian 13，虽然各大面板（BT、1Panel 等）均提供了一键部署，但我觉得要长期用还得按自己的需求来。

首先需要确定使用方式，这决定了你用什么方式部署。先通过整体了解一下这个项目。

通过阅读文档，我们知道 OpenClaw 可以跑在本地宿主机、虚拟机、云服务器等载体上。如何和它对话呢？它支持非常多的渠道，我选择了 Telegram。

因为小龙虾的能力上限取决于模型能力，所以毋庸置疑，直接选择当前的顶级模型：Claude 或者 GPT。

结论：**配置方案 = 海外 VPS + Telegram + 顶级模型

💡 建议先花点时间阅读一下再动手，以减少后续不必要的麻烦。

运行脚本后，会在宿主机上创建两个重要文件夹，它们会被挂载到 Docker 容器中：

目录说明 /.openclaw配置目录 — 存储 OpenClaw 的记忆、配置文件、第三方 API 密钥等/openclaw/workspace工作空间目录 — Agent 可直接访问的文件目录，Agent 创建的文件也会保存在这里

OpenClaw 后会自动打开配置引导：

大功告成。浏览器访问，但是这里最好用域名来访问（后面 5.2 有说明）。

在服务器上执行配对命令：

注意：

这个需要重新在 Telegram 发送机器人获取新配对码。

配对成功：

这里很多人都会纠结，我对比了很多家。只需要从两个角度来考虑：

任务类型推荐模型编程、金融、数据分析等复杂任务Claude Opus 4.6、GPT 5.2 Pro整理文件资料、P 图、写作等日常任务Kimi 2.5、GLM 5.0、MiniMax-M2.5

使用频率推荐方案高频使用开通模型包月/包年套餐，GLM5 优先推荐，能力基本上能和 Opus 4.5 打平低频使用推荐企业级 API 按量付费，稳定且便宜，如 Atlas Cloud、接口 AI

Skills 推荐去 ClawHub 社区 下载，注册个账号，可以获取 API 密钥让小龙虾自己去安装。

推荐 Skills：

💡 因为我用的是智谱的模型，所以可以用这几个专属的 MCP，应该比第三方 MCP 的效果要好。先装上再说，不好用到时候再换就行。

现象：

在启动镜像之后，出现报错：

原因：

Docker 权限不够 — 容器用户（uid=1000）试图写入 root（或其他用户）拥有的目录。

解决方案：

修改完权限后可以直接执行以下命令重新完成初始化向导：

现象：

页面报错：