环境准备
在开始之前,确保你的机器满足以下基础要求。Windows 10+、macOS 12+ 或 Ubuntu 22.04 均可运行,内存建议 4G 以上,无需独立 GPU。
工具链方面,需要安装 Docker 和 Docker Compose(国内源可加速下载),以及 Git 版本 2.40+。核心资源是 Kimi Code API Key,需前往火山方舟控制台完成实名认证后获取,注意密钥仅显示一次,务必妥善保存。
快速部署 OpenClaw
推荐使用 Docker 方式部署,数据本地存储更安全,支持后台运行且重启自动恢复。
首先拉取源码并构建镜像。克隆仓库时建议使用国内镜像加速,构建完成后创建一个持久化卷,这对防止配置丢失至关重要。
git clone https://ghproxy.com/https://github.com/OpenClawChinese/OpenClaw.git
cd OpenClaw
docker build -t clawdbot:latest .
docker volume create openclaw-data
接下来初始化配置并启动服务。为了安全起见,必须设置网关访问 Token,避免未授权登录。创建 docker-compose.yml 文件时,记得暴露 18789 端口以便远程访问。
version: '3.8'
services:
openclaw:
image: clawdbot:latest
container_name: openclaw-kimi
ports:
- "18789:18789"
volumes:
- openclaw-data:/root/.openclaw
restart: unless-stopped
command: openclaw gateway run --allow-unconfigured
volumes:
openclaw-data:
name: openclaw-data
启动后通过 docker compose ps 确认状态为 Up,日志可通过 docker compose logs -f 实时查看。本地访问浏览器输入 http://localhost:18789 并填入 Token 即可进入控制台。
模型接入与调用
控制台可视化配置
适合新手,直接在左侧导航栏选择「模型配置」→「自定义模型」。接口类型选 OpenAI 兼容,Base URL 填写火山方舟地址,填入 API Key。温度参数建议设为 0.3,平衡响应速度与准确性。
Python SDK 开发调用
开发者可直接使用 Python 脚本进行更灵活的控制。注意多模态场景下图片需转为 Base64 格式。


