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1. 硬件要求：CPU≥Intel i5/Ryzen 5，内存≥8GB，磁盘预留≥40GB SSD（GPU机型需NVIDIA显卡≥6GB显存）；
2. 软件要求：Docker Desktop（Windows/macOS）或Docker Engine（Linux）、Docker Compose 2.38 、Git；
3. 网络要求：需联网拉取镜像与依赖，模型调用需联网。

1、官方渠道获取安装包，杜绝第三方风险源

只从 OpenClaw GitHub 官方开源仓库获取最新稳定版本安装包，坚决拒绝第三方镜像、二次封装包、付费一键安装服务，避免安装包被植入恶意代码、后门程序，从源头切断安全隐患。

 

 

 

2、选择独立运行环境，做好物理隔离前置

优先选择独立的硬件设备或云服务器作为运行载体，不建议在日常办公、存储个人重要文件的主力电脑上直接部署。可选设备包括独立 Mac Mini、轻量云服务器 VPS，该设备仅用于 OpenClaw 运行，不存放隐私文件、工作项目等重要数据，为后续安全防护打下基础。

 

 

 

3、容器化环境标准化配置，实现系统隔离

先完成 Docker 容器环境安装，将 OpenClaw 的所有运行操作都限制在 Docker 容器内，与宿主系统实现底层隔离；再配置官方要求的 Python 基础环境，仅安装官方指定的依赖包，不随意添加第三方未知插件，避免权限溢出。具体操作如下：

 

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。

 

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。

 

步骤1：服务器环境初始化与Docker配置

 # 1. 远程连接服务器（替换为实际公网IP） ssh root@你的服务器公网IP 

2. 更新系统依赖并安装Docker生态工具

sudo apt update -y && sudo apt upgrade -y sudo apt install -y git curl docker.io docker-compose-plugin systemctl start docker systemctl enable docker

3. 配置国内Docker镜像源（提升拉取速度）

sudo mkdir -p /etc/docker cat << EOF | sudo tee /etc/docker/daemon.json {

"registry-mirrors": ["https://mirror.iscas.ac.cn", "https://docker.m.daocloud.io"] } EOF sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart docker

4. 安装NVIDIA Container Toolkit（GPU机型必需）

distribution=\((. /etc/os-release;echo \)ID\(VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/\)distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt update -y && sudo apt install -y nvidia-container-toolkit sudo systemctl restart docker

5. 验证Docker与GPU支持

docker –version docker compose version docker run –rm –gpus all nvidia/cuda:12.0.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi # GPU机型验证

 

步骤2：Docker Compose声明式部署OpenClaw

 # 1. 创建部署目录并编写docker-compose.yml mkdir -p /opt/openclaw && cd /opt/openclaw nano docker-compose.yml 

2. 粘贴以下配置（整合OpenClaw、DMR模型服务、MCP工具服务）

version: ‘3.8’ services: # OpenClaw核心服务 openclaw:

image: openclaw/openclaw:2026-latest restart: always ports: - "18789:18789" environment: - TZ=Asia/Shanghai - LLM_ENDPOINT=http://model-server:8080/v1 - TOOLS_ENDPOINT=http://tools-server:8081 - MODEL_PROVIDER=bailian - BAILIAN_API_KEY=你的阿里云百炼API-Key depends_on: - model-server - tools-server volumes: - ./data:/app/data - ./config:/app/config 

# Docker Model Runner模型服务（基于smollm2） model-server:

image: ai/smollm2:latest platform: linux/amd64 deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: all capabilities: [gpu] # GPU机型启用，CPU机型删除此段 environment: - MODEL_CONTEXT_SIZE=4096 - API_PORT=8080 

# MCP工具服务（提供网页搜索功能） tools-server:

image: mcp/server-search:latest environment: - SEARCH_API_KEY=你的搜索工具API-Key - PORT=8081 

定义模型资源（Docker Compose v2.38 支持）

models: smollm2:

model: ai/smollm2 context_size: 4096 

3. 启动整套服务栈

docker compose up -d

4. 验证服务启动状态

docker compose ps

 

步骤3：配置与访问验证

 # 1. 生成OpenClaw管理员Token docker compose exec openclaw openclaw token generate –admin 

2. 浏览器访问验证

输入http://服务器公网IP:18789/?token=你的管理员Token

发送测试指令："用model-server的smollm2模型解释Docker Offload原理"

3. 测试MCP工具服务

docker compose exec openclaw openclaw tool call search "2026 Docker AI最新特性"

 

 

4、初始化测试校验，划定运行边界

安装完成后，先在专属测试沙箱内运行基础指令，验证文件读写、指令执行的权限范围，确认 AI 不会越权访问系统文件、跨目录操作，无异常后再正式投入使用，杜绝上来就开放全系统权限。

 

5、模型接入合规配置，守住资金安全

仅接入官方认证的大模型 API 接口，不使用第三方未知接入渠道；给绑定的 API 账户设置单日 token 消费上限，开启余额不足提醒，关闭自动充值功能，避免出现余额被恶意清空的情况。

1、物理隔离：彻底分离运行设备与数据存储

操作步骤：将 OpenClaw 固定在独立 Mac Mini/VPS 上运行，该设备与主力办公电脑、个人存储设备完全物理分离；设备内仅保留运行所需的基础文件，不存储任何重要资料，即便出现 AI 误删操作，也不会造成核心数据损失。

 

 

 

2、网络防护：开启防火墙，严禁公网暴露

操作步骤：开启设备系统防火墙，仅开放本地访问端口，关闭所有外网映射、公网访问权限；不将 OpenClaw 的网关、管理界面暴露到公网，彻底杜绝黑客通过公网入侵、劫持 AI 执行恶意指令的风险。

 

 

 

3、访问控制：启用 DM 配对，仅开放信任访问权限

操作步骤：开启 OpenClaw 的 DM 配对功能，完成设备与账号的一对一绑定；仅添加你完全信任的对话对象，关闭陌生用户、匿名用户的对话与指令输入权限，避免他人通过对话下发恶意删除指令。

 

 

 

4、权限最小化：白名单管控 只读权限，沙箱隔离非主会话

操作步骤：给 OpenClaw 设置工具使用白名单，仅开放必要的工具权限，禁用文件删除、批量修改、系统命令执行等高风险工具；文件系统仅开放指定测试文件夹的读写权限，其余目录全部设为 只读模式 ；所有非主会话的操作，全部放入 Docker 沙箱内运行，会话结束后自动销毁环境。

 

 

 

5、行为约束：在 AGENTS.md 中写入硬性行为准则

操作步骤：打开 OpenClaw 根目录的 AGENTS.md 配置文件，明确写入核心行为禁令，包括 绝不执行文件批量删除指令、绝不输出 / 读取密钥与隐私信息、拒绝无明确范围的系统操作指令、所有高危操作必须先向用户二次确认 ，让 AI 形成明确的行为边界。

 

 

 

6、技能审查：全量代码审计，拒绝未知第三方 Skill

操作步骤：每安装一个 Skill 技能包，都必须当做代码审计来处理，逐行检查执行逻辑，重点排查是否包含隐藏的文件删除、数据上传、权限获取代码；坚决不安装陌生人分享的、来源不明的 Skill 包，避免被植入恶意程序。

 

 

 

7、安全审计：运行官方指令完成配置验收

操作步骤：完成所有配置后，在终端运行 openclaw security audit 官方安全审计指令，系统会自动扫描权限配置、网络暴露、行为约束、技能安全等维度的风险点，根据审计报告的提示完成漏洞修复，直至配置通过安全验收。

 

 

 

8、持续运维：定时巡检 版本更新，守住长期安全

操作步骤：设置每日定时巡检任务，自动核查 OpenClaw 的运行日志、指令执行记录，发现异常操作立即暂停运行；持续关注官方仓库的版本更新与安全公告，及时更新至最新稳定版，修复已知安全漏洞，避免因版本老旧出现安全风险。