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Openclaw安装的6种方案

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2026-03-05 08:00
2026-03-05 08:00
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在正式调教龙虾之前,重新安装部署了不下50遍,踩了不少的坑。至于为什么为会重装这么多次,身为文科生对服务器部署的知识盲区是一方面, 连什么是应用镜像什么是系统镜像都不懂的那种;另一方面是我自己瞎折腾, 想去尝试不同的模型、channel和部署方式, 把很多安装方式都尝试了下。

所以这篇文章总结下,我在各种安装路径上的尝试,一定会对还没安装的你有帮助。


首先, openclaw的部署有几个重要选择

  • 部署位置(云端 or 本地);

  • 模型选择( 国内模型 or 海外模型, 海外模型最大的问题是不对中国开放)

  • channel选择 (通过飞书、钉钉、还是其他IM工具和openclaw对话)

这些选择交叉组合,就会生成不同的部署方式,我也就是在不同的部署方式上都走了一遍而已。😥所以,一开始难的不是安装,而是你得先做一道选择题,因为教程太多了,一开始也并没有意识到有那么多不同的部署方式。


Table of Contents

方式1: 云端+内定模型+内定channel

方式2: 云端ubuntn+内置模型+飞书

方式3:云端ubuntn+百炼+飞书

方式4: 本地windows+内置模型+飞书

方式5: Mac部署+内置模型+飞书

方式6: 本地部署+本地模型+飞书


01
 云端+内定模型+内定channel

采用各种云端内置openclaw的服务器

阿里云、腾讯云等各种云服务器都推出了内置openclaw应用镜像的服务器方案,而且都给出了第一年的超级优惠价格。但是这种内置openclaw的服务器,通常也会深度集成他们自己的东西, 比如阿里云的就深度集成了百炼千问模型,这就会导致你后面如果想更换成其他模型时的困难;据说腾讯云的就深度集成了企业微信的channel。 所以, 当你在网上一搜openclaw教程的时候, 大部分都是这种服务器内置的方案。

注意:在选择服务器IP时, 务必选择海外IP,要不然你的机器人在访问海外网站时会受阻。

个人建议: 如果是第一次尝试,的确可以先买内置openclaw应用镜像的, 等你跑通之后, 再服务器切换成ubuntn系统镜像,安装原生openclaw。


02
云端ubuntn+内置模型+飞书

在云端服务器自行部署原生openclaw

购买ubuntn系统镜像的服务器,就可以安装原生的openclaw, 使用官方教程去安装部署。在这种部署方式下,就会有配置指引,引导你去选择模型,选择channel, 在配置的过程中就可以是输入模型API和Channel的APP ID。使用原生openclaw好处是,你可以通过和机器人对话来更换模型和Channel

原生openclaw已经集成好了不少模型,包括openAI,千问(不是百炼),kimi, minimax等,所以只要获取到API即可;内置的国内Channel目前就只有飞书。

个人建议: 先去使用国内模型kimi(免费额度够跑通配置)和飞书Channel。可以快速跑通。kimi用完后之后,再去更换其他模型。


03
云端ubuntn+百炼+飞书

由于百炼不是原生openclaw内置的模型,所以,在使用方式2部署好后,再切换成百炼模型。

切换百炼模型的使需要修改openclaw.json文件,改的教程在这里: https://help.aliyun.com/zh/model-studio/openclaw-coding-plan?spm=a2c4g.11186623.help-menu-2400256.d_0_2_2_0.ac084c4dJEw7kw#aa0c9f2cd04s0   应该可以把这个教程发给openclaw, 让他帮你改json。 如果你想换成其他的模型, 也可以通过和openclaw对话的方式让他改。改之前记得让他做好备份。毕竟json文件是openclaw运转的核心,一旦出错,他就挂了。


04
本地windows+内置模型+飞书

windows电脑部署相对麻烦一些,因为你得先安装部署龙虾的系统环境。而系统环境的选择又有很多,比如ubuntn,nvm,我的天!!文科生差点脑子要爆炸。

所以,首先,先确保windows电脑安装要求操作系统至少是win 10,且满足最低的配置要求。当然,这个问题你可以去问chatgpt。


接着选择系统, 我选的是ubuntn,因为我的阿里云用的也是这个系统镜像。教程没找到,全程问的chatgpt。

只要把环境部署好,安装的就是原生openclaw,后面的流程就和方式2是一样的。

05
 Mac部署+内置模型+飞书

mac电脑自带终端,可以直接按照官方教程去跑安装命令,相当简单命令,比windows简单多了!



06
本地部署+本地模型+飞书

如果你觉得你的信息敏感,不适合把客户资料、邮件信息共享给云服务器或者是大模型。 那么本地部署+本地模型会是一个不错的选择

但是本地模型的弊端就是, 第一: 模型本身不会自我成长,它的知识体系就停留在被部署的那一天。 ;第二:本地模型一般很大,对电脑配置的要求就更高了。

什么情况下适合用这种方式呢?我的想法是:做一些不需要太多思辨,不需要调研,只需要监控汇总和通知的dirty work,比如监控竞争对手,看他们每天都在干什么,意图干什么

对于本地模型的安装,当你使用方式4或者5部署完毕后,直接给openclaw说更换成本地模型就好了。

07
最后

在安装方式的选择上,基本就这上面这些。核心规则就是:只要你想切换一些非内置的东西, 就要额外付出修改的试错时间,而在尝试的时候,可能就会让openclaw崩溃。太为难文科生了!

比如openclaw没有内置钉钉和企业微信,

个人微信是接不了的, 不要想了, 微信不开放这个。

如果想使用海外模型,你需要解决海外信用卡支付的问题,大部分海外模型并不接受中国的visa信用卡;而走中转的话,没有coding plan,只能按token用量计费,这个消耗就大了。

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