这不是标题党——我真的在聊天框里跟 OpenClaw（社区昵称”龙虾”）说了一句”帮我再部署一个”，然后它自己创建了 EC2 实例、分配了弹性 IP、SSH 过去装好了环境、写好了配置文件、启动了新的 Gateway。全程 25 分钟，我没打开过终端。本文是「OpenClaw 云上实战指南」系列第 3 篇，教你复现这个过程。
先看时间线：
人类总操作时间：不超过 5 分钟。 其余全是 AI 自主完成。
要复现这个实验，你需要：
- 一只已经在跑的 OpenClaw（第 1 篇教过怎么部署）
- 足够的 IAM 权限（下面详细说）
- 一个新的 Telegram Bot Token（每个 OpenClaw 实例需要独立的 bot）
这是整个实验的信任基础——你需要告诉亚马逊云科技：”这台服务器上的程序，有权限操作我的云资源。”
给 OpenClaw 所在 EC2 实例的 IAM 角色添加以下权限：
⚠️ 这些权限适合实验和测试。生产环境请遵循权限收敛原则，只授予必要的操作权限。实验结束后记得收紧。
以下是真实对话记录（简化版）。整个过程在 Telegram 里完成。
龙虾执行的命令：
龙虾执行的命令：
这是最”赛博朋克”的一步——龙虾发现自己 SSH 不过去，于是决定自己解决：
龙虾执行的命令：
踩坑提示： 推送的公钥只有 60 秒有效。龙虾的策略是：推送后立刻 SSH 进去，把公钥写入 ，一劳永逸。
龙虾执行的核心命令：
两只龙虾完全独立：各自有自己的 Telegram bot、对话记忆、工作空间。通过内网 SSH 互通。
部署完成后，母体龙虾自动给新生龙虾换了一个权限更小的 IAM 角色：
母体保留完整权限（能管理基础设施），子体只保留 Bedrock 权限（只能调模型）。这是基本的安全实践。
这个实验展示的不只是”AI 能执行命令”——而是 AI 能够理解自己的运行环境、发现问题、自主解决问题、并完成一个完整的openclaw 部署端到端部署流程。
核心前提是亚马逊云科技的 IAM + Bedrock + EC2 组合：
- IAM 角色让 AI 拥有精细化的云资源操作权限，而不是一把万能钥匙
- Bedrock 提供零密钥的模型调用，新实例不需要配置任何 API Key
- EC2 提供标准化的计算环境，AI 可以用 CLI 完全自动化地操作
当这三者结合，AI 就不只是”能聊天”了——它能自主管理基础设施。
- 多 Agent 架构：一个实例跑多个 AI 助手，按群/按人隔离
- 成本优化：Nova Lite + Graviton 混合路由策略
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本文是「OpenClaw 云上实战指南」系列第 3 篇。
作者：亚马逊云开发者 | 实验过程基于官方博客真实记录
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