在 Ubuntu 服务器上利用 Docker 部署 OpenClaw 与 Open WebUI 构建企业级多部门 AI 平台的方案。通过 Open WebUI 统一前端管理权限，后端挂载多个隔离的 OpenClaw 容器实现部门数据隔离。详细说明了解决 Docker 构建网络超时、目录权限配置、多节点端口冲突及网关 API 开启等关键步骤，并演示了如何在 Open WebUI 中接入不同部门的专属模型以实现精准管控。
引言：
最近在尝试使用 OpenClaw，发现这个 AI 个人助理框架非常有意思。于是团队里就有人提出：能不能为公司的多个部门，分别搭建专属的 OpenClaw 服务器？
诚然，现在有钉钉、飞书等成熟的办公软件可以接入 AI，但对于一些尚未全面普及此类协作软件的企业（或者需要绝对私有化部署的团队）来说，独立搭建一套内部 AI 门户依然是刚需。
起初，我们考虑直接让大家通过 OpenClaw 自带的 Web 界面进行跨电脑访问。但实操后发现这存在致命缺陷：
为了解决这些痛点，我们最终确定了这套架构方案：前端使用 Open WebUI 统一接管用户登录与权限分发，后端通过 API 挂载多个互不干扰的 OpenClaw 容器。
部署环境： Ubuntu 系统
核心工具： Docker, Docker Compose
在这一步，我们需要先拉起 Open WebUI 容器。它将作为整个企业 AI 平台的'门面'，负责员工账号注册、鉴权以及对话界面的展示。
（由于该工具的搭建非常成熟，此处不过多赘述。具体安装步骤与 Docker 运行指令，请参考官方文档：https://docs.openwebui.com/）
搭建完成后，你将获得一个支持多用户管理的 ChatGPT 风格界面。接下来，我们为它注入'灵魂'。
我们需要从官方 GitHub 拉取源码，并使用其提供的 docker-setup.sh 脚本来进行初始化。
但在直接执行脚本前，有几个极易踩坑的细节需要提前优化（特别是国内网络环境和多节点共存问题）：
由于 Docker 构建时处于隔离网络，经常会卡死在 pnpm install 阶段。在拉取源码后，先打开文件夹内的 Dockerfile，在 USER node 这一行的下方，手动注入淘宝镜像源：
USER node # 注入国内镜像源加速依赖下载
ENV COREPACK_NPM_REGISTRY=https://registry.npmmirror.com
ENV npm_config_registry=https://registry.npmmirror.com
RUN pnpm install --frozen-lockfile
同时，打开 docker-setup.sh 脚本，在底部的 docker build \ 后面，加上 --network host \ 参数，让容器构建时借用宿主机网络。
为了实现部门隔离，我们需要把不同部门的配置挂载到不同的文件夹中。但在挂载前，必须将宿主机文件夹的权限移交给容器内的 node 用户（UID 1000）：
# 假设我们先为研发部 (rd-dept) 创建专属目录
mkdir -p ~/openclaw-cluster/rd-dept
sudo chown -R 1000:1000 ~/openclaw-cluster/rd-dept
官方默认脚本容易导致网关 (Gateway) 和桥接 (Bridge) 端口冲突，且二次运行会覆盖旧容器。我们需要通过环境变量赋予它独立的'身份证'。
在 OpenClaw 源码目录下，执行以下长命令启动【研发部专属节点】：
sudo OPENCLAW_GATEWAY_PORT=18776 \
OPENCLAW_BRIDGE_PORT=18777 \
OPENCLAW_CONFIG_DIR=$HOME/openclaw-cluster/rd-dept \
OPENCLAW_WORKSPACE_DIR=$HOME/openclaw-cluster/rd-dept/workspace \
COMPOSE_PROJECT_NAME=openclaw-rd \
./docker-setup.sh
避坑指南：
Gateway bind 选项时，务必选择 LAN，否则后续 Open WebUI 无法跨容器连接。PROJECT_NAME 改掉，再运行一次即可，完美实现物理隔离！部署完节点后，默认情况下 OpenClaw 的网关服务可能并没有显式开启标准的 HTTP API 通道。为了让 Open WebUI 能够顺畅地与它对话，我们需要让 OpenClaw 充当一个'OpenAI 兼容服务器'。
我们需要手动修改各个部门节点下的配置文件（例如我们刚才为研发部创建的 ~/openclaw-cluster/rd-dept/config.json）。
使用文本编辑器（如 nano 或 vim）打开该配置文件，向下滚动找到 "gateway" 属性块。避坑细节： 在很多默认生成的配置中，gateway 下方是没有 http 这个属性的。我们需要手动把这块代码补进去，开启对话补全端点：
{
"gateway": {
"http": {
"endpoints": {
"chatCompletions": {
"enabled": true
}
}
}
}
}
(保存并退出后，切记使用 sudo docker compose -p openclaw-rd restart 重启一下该节点的容器，让新配置生效。)
配置改完后，我们要把该节点的 API Token 提取出来，这相当于 Open WebUI 敲开该部门大门的'通行证'。
当我们把各个部门的 OpenClaw 节点都跑起来，并拿到对应的 API Token 后，就到了'万剑归宗'的最后一步：将它们统一接入前端面板。
1. 进入外部连接设置 使用管理员账户登录 Open WebUI，点击右上角头像进入 管理员面板 (Admin Panel)，在左侧菜单选择 设置 (Settings)，然后点击 外部连接 (Connections)。
2. 添加并配置 OpenAI 接口 在'OpenAI 接口'模块，点击'添加连接'（或编辑现有连接），严格按照以下格式进行填写：
http://host.docker.internal:你的端口号/v1
18776）。切记，URL 结尾只需要到 /v1，绝对不要画蛇添足加上 /chat/completions！gateway.json 里提取出的超长 Token 粘贴到这里。{"x-openclaw-agent-id": "main"}。这行代码的作用是精准唤醒 OpenClaw 中名为 "main" 的主智能体。3. 测试并保存 填写完毕后，点击右下角的保存。如果配置无误，URL 右侧的刷新按钮旁会亮起一个绿色的开关标志，代表打通成功！
4. 部门级隔离与权限分发 (RBAC) 重复上述步骤，你可以把【研发部】、【运营部】等多个节点的 API 全部添加进来。接着，进入 WebUI 的 工作区 (Workspace) -> 模型 (Models)，利用刚接入的不同 API 接口，创建对应的专署大模型。最后，通过系统自带的用户组（Groups）权限管理，设定'研发部模型仅研发员工账号可见'。
至此，一个数据物理隔离、权限精准管控、对话可查可溯源的企业级多部门 AI 平台，就在你的服务器上彻底落成了！
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