部署 OpenClaw AI 小助手（1）

一次完整的服务器部署实践记录，从 SSH 连接到 AI 对话

最近我在腾讯云服务器上部署了 OpenClaw —— 一个开源的个人 AI 助手项目。整个过程让我对 Linux 服务器运维、Node.js 应用部署、以及 AI API 配置有了更深入的理解。这篇博客记录了完整的部署过程，希望对有类似需求的朋友有所帮助。

OpenClaw 是一个开源的个人 AI 助手项目，它的特点是：

• 多平台接入：可以连接 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack 等多种聊天平台
• 多模型支持：支持 OpenAI、Anthropic、阿里云通义千问等多种 AI 模型
• 本地部署：完全运行在你自己的服务器上，数据更安全

项目地址：https://github.com/openclaw/openclaw

服务器配置

我使用的是腾讯云轻量应用服务器：

2GB 内存对于 OpenClaw 来说略显紧张，但配合 Swap 交换空间基本够用。

配置 SSH 免密登录

每次连接服务器都输入密码太麻烦，建议先配置 SSH 密钥认证实现免密登录。

具体配置方法可以参考我之前的博文：SSH 免密登录配置

更新系统软件源

这一步是更新 Ubuntu 的软件包列表，确保后续能安装到最新版本的软件。

安装 Node.js 22

OpenClaw 要求 Node.js >= 22。Ubuntu 默认软件源中的 Node.js 版本较旧，我们使用 NodeSource 仓库安装最新版：

为什么要用 NodeSource？ Ubuntu 自带软件仓库中的 Node.js 版本通常比较旧，而 NodeSource 是专门提供最新 Node.js 版本的第三方仓库。

安装 pnpm 包管理器

pnpm 比 npm 更快、更省磁盘空间，OpenClaw 项目使用 pnpm 管理依赖。

OpenClaw 提供两种安装方式：

方式一：官方 CLI 安装（快速上手）

对于想快速体验的用户，官方推荐直接安装 CLI：

我选择了这种方式，因为目标是快速把项目跑起来，先体验一下效果。

方式二：从源码构建（深入学习）

如果你想深入学习项目架构和代码逻辑，可以从源码构建：

源码构建可能会遇到一些依赖和环境问题，需要更多的调试时间。我计划后续用源码构建的方式进行深入学习，到时候再写一篇博客记录。

OpenClaw 的浏览器控制功能依赖 Puppeteer。Puppeteer 需要下载 Chromium 浏览器，默认从 Google 服务器下载，在国内可能很慢或无法访问。

什么是无头浏览器？ “无头”指的是没有图形界面的浏览器，它是完整的浏览器引擎，可以加载网页、执行 JavaScript、截图等，只是不会在屏幕上显示窗口。非常适合服务器环境使用。

使用国内镜像加速下载：

引导向导会帮你配置：

1. AI 模型提供商：OpenAI、Anthropic、阿里云通义千问等
2. 聊天频道：Telegram、Discord、WhatsApp openclaw 等
3. 技能插件：浏览器控制、文件操作等
4. 后台服务：Gateway 守护进程

选择 AI 模型

我选择了阿里云通义千问（Qwen）的 模型，原因是：

• 响应速度快：我的需求是做一个”工具人”，快速响应比深度思考更重要
• 国内直连：服务器在腾讯云，调用国外 API（如 OpenAI、Anthropic）延迟高且不稳定
• 成本低：qwen-flash 是通义千问中最便宜的模型，适合高频调用场景
• 中文能力强：毕竟是国产模型，中文理解和生成都很好

引导向导支持 OAuth 登录，用 Qwen 账号授权即可使用，非常方便。

OAuth 登录虽然方便，但如果想要更稳定的服务和更快的响应速度，建议使用阿里云 DashScope 的付费 API。

获取 API Key

1. 访问 https://dashscope.console.aliyun.com/
2. 登录阿里云账号，开通 DashScope 服务
3. 创建 API Key

修改配置文件

编辑 ，在 中添加 DashScope 配置：

关于 ：这不是指使用 OpenAI 的服务，而是指使用 OpenAI 定义的 API 通信格式。OpenAI 的 API 格式已成为行业标准，很多厂商（包括阿里云 DashScope）都提供了兼容模式。

重启 Gateway

Gateway（网关）是 OpenClaw 的核心服务，相当于一个”调度中心”：

Gateway 的主要职责：

Gateway 配置详解

关于 Token：Token 是 Gateway 的访问密钥，在运行引导向导时自动生成。只有持有正确 Token 的客户端才能访问 Gateway，确保安全性。

配置完成后，启动 TUI（终端用户界面）：

你会看到类似这样的界面：

🎉 成功！AI 助手已经可以正常工作了。

1. Node.js 版本过低

OpenClaw 要求 Node.js >= 22，Ubuntu 默认源只有较旧的版本。解决方案：使用 NodeSource 仓库安装。

2. Puppeteer 下载超时

Puppeteer 默认从 Google 服务器下载 Chromium，国内访问困难。解决方案：设置 环境变量指向国内镜像。

3. npm 全局安装权限问题

执行 时报 。解决方案：使用 。

4. 配置文件格式错误

手动编辑 JSON 配置文件时，漏掉了 数组字段。OpenClaw 会给出明确的错误提示，按提示修复即可。

经过这次部署实践，我学到了：

1. SSH 密钥认证 的原理和配置方法
2. Node.js 版本管理 和 NodeSource 仓库的使用
3. 无头浏览器 的概念及在服务器环境中的应用
4. API 兼容性设计 —— 为什么很多厂商都兼容 OpenAI 的 API 格式
5. Gateway 架构 —— 如何设计一个消息中枢来连接多个渠道和服务

目前我把 OpenClaw 定位为一个快速响应的”工具人”，所以选择了 这个速度最快的模型。后续计划：

• 尝试从源码构建，深入理解项目架构
• 接入 Telegram 或 Discord，实现多端访问
• 探索更多 Skills 技能，扩展 AI 助手的能力

OpenClaw 是一个很有意思的项目，它把 AI 能力和各种聊天平台打通，让你可以在任何地方使用自己的 AI 助手。如果你也想尝试，希望这篇博客能帮到你。

本文记录于 2026 年 1 月 31 日，基于 OpenClaw v2026.1.29 版本