2026年2026年云服务器／本地Windows11、macOS、Linux系统部署OpenClaw保姆级教程

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 本文面向零基础用户，完整说明在轻量服务器与本地Windows11、macOS、Linux系统中部署OpenClaw（Clawdbot）的流程，包含环境配置、服务启动、Skills集成、阿里云百炼API及免费大模型接入方法，并对部署与使用过程中常见问题提供统一解答，所有操作均可直接复现。

OpenClaw（曾用名Clawdbot）是一款可本地部署、支持任务执行、具备记忆能力与插件扩展机制的AI智能体框架。用户可通过自然语言下达指令，由系统完成文件管理、信息检索、内容处理、流程自动化等实际操作，并通过Skills扩展更多功能。其运行依赖Node.js环境，支持云端服务器长期运行与本地设备离线运行，数据可优先存储在本地，具备较好的可控性与隐私性。阿里云上OpenClaw极速一键部署最简单，步骤详情访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。

通用依赖要求

操作系统：Windows11、macOS 12及以上、Linux（Ubuntu/Debian/CentOS等）
运行环境：Node.js 22.x 及以上版本
工具：终端或PowerShell、文本编辑器
网络：可正常访问外部网络，用于安装依赖与拉取程序

环境检查命令

GPT plus 代充 只需 145node -v npm -v

若输出版本号，说明环境可用；若提示未找到命令，需先完成Node.js安装。

本节以阿里云轻量应用服务器为例，使用Alibaba Cloud Linux 3系统，提供可直接复制的部署步骤。

1. 服务器基础配置

实例规格：1核2GB内存及以上，系统盘40GB以上
安全组放行端口：18789（Web控制台默认端口）
登录方式：Web终端或SSH工具
阿里云账号：注册阿里云账号 并完成实名认证
大模型选择：访问订阅阿里云百炼Coding Plan

阿里云用户零基础部署 OpenClaw 喂饭级步骤流程

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

第二步：打开选购阿里云轻量应用服务器，配置参考如下：

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：打开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。

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：

创建API-Key，推荐访问订阅阿里云百炼Coding Plan，阿里云百炼Coding Plan每天两场抢购活动，从按tokens计费升级为按次收费，可以进一步节省费用！

购买后，在控制台生成API Key。注：这里复制并保存好你的API Key，后面要用。
回到轻量应用服务器-控制台，单击服务器卡片中的实例 ID，进入服务器概览页。
在服务器概览页面单击应用详情页签，进入服务器详情页面。
端口放通在OpenClaw使用步骤区域中，单击端口放通下的执行命令，可开放获取OpenClaw 服务运行端口的防火墙。
这里系统会列出我们第一步中创建的阿里云百炼 Coding Plan的API Key，直接选择就可以。
获取访问地址单击访问 Web UI 面板下的执行命令，获取 OpenClaw WebUI 的地址。

2. 系统更新与依赖安装

sudo yum update -y sudo yum install -y curl git

3. 安装Node.js 22

GPT plus 代充 只需 145curl -fsSL https://nodejs.org/dist/v22.0.0/node-v22.0.0-linux-x64.tar.xz | sudo tar -xJ -C /usr/local sudo ln -s /usr/local/node-v22.0.0-linux-x64/bin/node /usr/bin/node sudo ln -s /usr/local/node-v22.0.0-linux-x64/bin/npm /usr/bin/npm

4. 配置npm镜像

npm config set registry https://registry.npmmirror.com

5. 安装OpenClaw

GPT plus 代充 只需 145npm install -g openclaw

6. 初始化配置

openclaw onboard

按提示完成初始化：同意协议、选择快速启动、暂时跳过模型配置、启用全部通道。

7. 设置公网访问

GPT plus 代充 只需 145openclaw config set gateway.host 0.0.0.0 openclaw config set gateway.port 18789

8. 启动服务

openclaw gateway start

9. 访问Web控制台

浏览器打开：

GPT plus 代充 只需 145http://服务器公网IP:18789

10. 设置开机自启

echo "/usr/bin/openclaw gateway start" | sudo tee -a /etc/rc.local sudo chmod +x /etc/rc.local

1. macOS 部署流程

GPT plus 代充 只需 145# 安装Homebrew /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" # 安装Node.js brew install node # 配置镜像 npm config set registry https://registry.npmmirror.com # 安装OpenClaw npm install -g openclaw # 初始化 openclaw onboard # 启动服务 openclaw gateway start

访问地址：http://127.0.0.1:18789

2. Linux（Ubuntu/Debian）部署流程

sudo apt update sudo apt install -y curl git nodejs npm sudo npm install -g n sudo n stable npm config set registry https://registry.npmmirror.com npm install -g openclaw openclaw onboard openclaw gateway start

3. Windows11 部署流程

以管理员身份打开PowerShell：

GPT plus 代充 只需 145Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser # 安装Node.js winget install OpenJS.NodeJS --version 22.0.0 # 配置镜像 npm config set registry https://registry.npmmirror.com # 安装OpenClaw npm install -g openclaw # 初始化 openclaw onboard # 启动服务 openclaw gateway start

访问地址：http://127.0.0.1:18789

Skills是OpenClaw的功能扩展模块，用于实现搜索、浏览器操作、内容摘要、文件管理、自动化等扩展能力，零基础用户可按以下步骤安装与启用。

1. 安装技能管理工具

npm install -g clawhub

2. 常用技能安装命令

GPT plus 代充 只需 145# 联网搜索 clawhub install tavily-search # 浏览器操作 clawhub install agent-browser # 内容摘要 clawhub install summarize # 安全审计 clawhub install skill-vetter # 主动提醒 clawhub install proactive-agent # 知识库管理 clawhub install notion

3. 技能安装通用格式

clawhub install 
  
    
    <技能名称>

4. 查看已安装技能

GPT plus 代充 只需 145openclaw skill list

5. 启动/重启技能

openclaw skill start 
  
    
    <技能名称>
      openclaw skill restart 
     <技能名称>

6. 查看技能状态

GPT plus 代充 只需 145openclaw skill status 
  
    
    <技能名称>

7. 技能加载生效

所有技能安装后，重启网关服务即可加载：

openclaw gateway restart

OpenClaw需对接大模型API才能完成理解与生成任务，本节提供阿里云百炼Coding Plan与通用免费模型接入方法。

1. 阿里云百炼Coding Plan API配置

（1）获取密钥

访问登录阿里云百炼大模型服务平台
进入控制台-密钥管理，创建API Key与Access Key Secret
查看免费调用额度

（2）修改配置文件

配置文件路径：

macOS/Linux：~/.openclaw/config.json
Windows：C:Users用户名.openclawconfig.json

写入配置：

GPT plus 代充 只需 145"model": { "type": "aliyun-bailian", "api_key": "你的APIKey", "secret": "你的AccessKeySecret", "model_name": "qwen-7b-chat", "max_tokens": 2048, "temperature": 0.7, "timeout": 30, "reasoning": false }

（3）重启服务

openclaw gateway restart

2. 通用免费大模型配置

GPT plus 代充 只需 145"model": { "type": "openai", "api_key": "免费API Key", "base_url": "免费接口地址", "model_name": "gpt-3.5-turbo", "max_tokens": 2048, "temperature": 0.7 }

修改后重启服务生效。

1. 部署与启动类问题

提示openclaw: command not found

重新执行：npm install -g openclaw
关闭终端重新打开
检查Node.js是否正确安装

服务启动后自动关闭

内存不足，服务器建议≥2GB，本地关闭占用资源程序
执行openclaw logs查看错误日志

无法访问Web控制台

检查服务是否启动：openclaw gateway status
服务器需在安全组放行18789端口
本地访问：http://127.0.0.1:18789
重启服务：openclaw gateway restart

端口被占用
bash lsof -i:18789
kill -9 进程ID

 2. 技能安装与使用问题 1. `clawhub`命令不可用 - 执行：`npm install -g clawhub` 2. 技能安装失败 - 切换npm镜像：`npm config set registry https://registry.npmmirror.com` - 重新执行安装命令 3. 技能安装后不生效 - 重启网关：`openclaw gateway restart` - 查看技能状态：`openclaw skill list` 3. 模型API对接问题 1. 模型调用失败、权限不足 - 检查API Key是否正确 - 确认账号已完成实名认证 - 确认调用额度充足 - 模型名称填写正确 2. AI回复为空 - 在model配置中添加：`"reasoning": false` - 重启服务 3. 响应超时 - 增大timeout值：30→60 - 降低max_tokens：2048→1024 - 检查网络连通性 4. 系统与权限问题 1. Linux/macOS提示权限不足 bash sudo npm install -g openclaw

Windows执行策略禁止运行脚本

GPT plus 代充 只需 145Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

无法写入配置文件

检查当前用户对目录的读写权限
重新初始化：openclaw onboard --reset

启动服务：openclaw gateway start
打开浏览器进入控制台
输入自然语言指令执行任务
通过Skills扩展功能
查看日志：openclaw logs --follow

本文完整覆盖轻量服务器（阿里云）与本地Windows11、macOS、Linux部署OpenClaw的全流程，包含环境配置、服务启动、Skills技能集成、阿里云百炼Coding Plan API及免费大模型接入方法，并对部署、启动、技能加载、模型对接中的高频问题提供统一解决方案。所有操作均面向零基础用户，命令可直接复制使用，无需额外背景知识即可完成部署与使用。