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# OpenClaw 部署完整指南

OpenClaw 是一个开源的 AI Agent 框架，支持多种部署方式和平台集成。下面将详细介绍不同环境下的部署流程和配置方法。

一、环境准备

1.1 系统要求

部署平台	最低配置	推荐配置	备注
Linux服务器	2核4G	4核8G+	生产环境首选
Windows	4核8G	8核16G	开发测试使用
树莓派	树莓派4 4G	树莓派4 8G	ARM架构专用

1.2 基础依赖安装

所有部署方式都需要先安装 Node.js 和 Git：

# Ubuntu/Debian 系统 sudo apt update sudo apt install -y nodejs npm git # CentOS/RHEL 系统 sudo yum install -y nodejs npm git # 使用 nvm 管理 Node.js 版本（推荐） curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.0/install.sh | bash source ~/.bashrc nvm install 22 nvm use 22 

注意：OpenClaw 要求 Node.js 版本 ≥ 22 [ref_4]

二、部署方式详解

2.1 Linux 手动部署（推荐）

步骤 1：安装 OpenClaw

GPT plus 代充 只需 145# 使用 npm 全局安装 npm install -g @openclaw/cli # 或者从源码安装 git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git cd openclaw npm install npm run build 

步骤 2：初始化配置

# 初始化 OpenClaw openclaw init # 启动网关服务 openclaw gateway start 

初始化完成后，系统会自动生成配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json [ref_6]

步骤 3：配置大模型集成

修改配置文件对接本地 Ollama：

GPT plus 代充 只需 145{ "models": { "ollama": { "base_url": "http://localhost:11434", "model": "zai/glm-4.7", "auth": { "type": "none" } } }, "gateway": { "port": 3000, "host": "0.0.0.0" } } 

2.2 Windows 部署

步骤 1：环境配置

# 使用 nvm-windows 管理 Node.js 版本 # 下载 nvm-windows 安装包并安装 nvm install 22 nvm use 22 # 安装 OpenClaw npm install -g @openclaw/cli 

步骤 2：启动服务

GPT plus 代充 只需 145# 初始化配置 openclaw init # 启动服务 openclaw gateway start 

注意：Linux 环境是更优的部署选择 [ref_4]

2.3 树莓派部署（ARM架构）

步骤 1：特殊环境准备

# 树莓派专用 Node.js 安装 wget https://nodejs.org/dist/v22.0.0/node-v22.0.0-linux-arm64.tar.xz tar -xf node-v22.0.0-linux-arm64.tar.xz sudo mv node-v22.0.0-linux-arm64 /usr/local/node # 配置环境变量 echo 'export PATH=/usr/local/node/bin:$PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc 

步骤 2：Ollama ARM 版本部署

GPT plus 代充 只需 145# 下载 Ollama ARM 版本 wget https://ollama.ai/download/ollama-linux-arm64 chmod +x ollama-linux-arm64 sudo mv ollama-linux-arm64 /usr/local/bin/ollama # 启动 Ollama 服务 ollama serve 

2.4 阿里云一键部署（新手推荐）

对于不熟悉命令行操作的用户，可以选择阿里云的一键部署方案：

1. 访问阿里云市场搜索 "OpenClaw"
2. 选择对应规格的云服务器
3. 系统自动完成环境配置和 OpenClaw 安装
4. 通过 Web 管理面板进行后续配置 [ref_1]

三、大模型集成配置

3.1 本地 Ollama 集成

# 安装 Ollama curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh # 下载模型（以 GLM-4.7 为例） ollama pull glm-4.7 # 验证模型运行 ollama run glm-4.7 

配置 OpenClaw 对接：

GPT plus 代充 只需 145{ "models": { "default": "ollama", "ollama": { "base_url": "http://localhost:11434", "model": "glm-4.7:cloud", "timeout": 30000 } } } 

3.2 火山引擎豆包集成

{ "models": { "doubao": { "base_url": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3", "model": "doubao-pro-32k", "auth": { "type": "bearer", "token": "你的API_Key" } } } } 

重要：必须先订阅火山方舟服务才能调用豆包模型 [ref_2]

3.3 通义千问集成

GPT plus 代充 只需 145{ "models": { "qwen": { "base_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1", "model": "qwen-turbo", "auth": { "type": "bearer", "token": "你的API_Key" } } } } 

四、平台集成配置

4.1 飞书机器人集成

步骤 1：飞书应用创建

1. 登录飞书开放平台 → 创建企业自建应用
2. 配置权限：获取用户 user_id、发送消息、接收消息等
3. 启用机器人功能
4. 配置事件订阅：接收消息 v2.0 [ref_1]

步骤 2：OpenClaw 配置

# 安装飞书通道插件 npm install -g openclaw-channel-feishu # 配置飞书通道 openclaw channel config feishu 

在配置文件中添加：

GPT plus 代充 只需 145 } } 

4.2 钉钉集成

# 安装钉钉通道插件 npm install -g openclaw-channel-dingtalk 

配置钉钉应用信息：

GPT plus 代充 只需 145{ "channels": { "dingtalk": { "appKey": "钉钉应用AppKey", "appSecret": "钉钉应用AppSecret", "robotCode": "机器人编码" } } } 

五、Web 管理面板访问

5.1 本地访问

启动服务后，通过浏览器访问：

http://localhost:3000 

5.2 远程访问配置

使用 Nginx 反向代理

GPT plus 代充 只需 145server } 

HTTPS 安全配置

server } 

六、运维与故障排查

6.1 常用命令

GPT plus 代充 只需 145# 启动服务 openclaw gateway start # 停止服务 openclaw gateway stop # 查看服务状态 openclaw gateway status # 重启服务 openclaw gateway restart # 查看日志 tail -f ~/.openclaw/logs/gateway.log 

6.2 常见问题解决

问题现象	可能原因	解决方案
端口占用	3000端口被占用	修改配置文件中的端口号
模型连接失败	Ollama 未启动	执行 ollama serve 启动服务
内存不足	系统内存不足	增加虚拟内存或升级硬件
证书错误	HTTPS 配置问题	检查证书路径和权限

6.3 性能优化建议

# 增加虚拟内存（针对内存不足） sudo dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=1024 count= sudo chmod 600 /swapfile sudo mkswap /swapfile sudo swapon /swapfile # 添加到 fstab 永久生效 echo '/swapfile swap swap defaults 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab 

总结

OpenClaw 部署涉及环境准备、核心服务安装、大模型集成和平台对接等多个环节。建议根据实际需求选择合适的部署方式：生产环境推荐 Linux 手动部署，开发测试可使用 Windows 环境，资源受限场景可考虑树莓派部署。成功的部署需要确保 Node.js 版本兼容、大模型服务可用性以及正确的通道配置。