OpenClaw 新手入门:环境搭建、模型配置与 WebUI 远程访问
构建自主智能体(Autonomous Agent)的第一步是搭建稳定的计算环境。OpenClaw 作为一个开源的智能体编排框架,依赖特定的操作系统环境与运行时依赖。通过云服务商提供的预置镜像可以大幅降低环境初始化的时间成本。
在轻量级云服务器的选购环节,核心在于选择集成了 OpenClaw 运行时的系统镜像。控制台展示了服务器的购买配置界面。此步骤中,底层操作系统已被封装,用户无需手动处理 Docker 容器配置或 Python 依赖环境,直接通过镜像实例化即可获得开箱即用的 OpenClaw 服务端。
服务器实例创建完成后,通过云控制台可获取关键的网络连接信息。控制台详细列出了服务器的公网 IP 地址(用于外部访问)、内网 IP(用于集群通信)以及管理员账号信息。此阶段需特别注意防火墙规则的配置,确保后续 OpenClaw 网关所需的端口并未被安全组策略阻断。
算力与模型层:外部大模型服务的接入配置
OpenClaw 自身作为编排框架,不具备推理能力,必须连接外部的大语言模型(LLM)作为'大脑'。大多数主流 MaaS 平台都提供兼容 OpenAI 协议的 API 接口,允许开发者通过标准化的 HTTP 请求调用高性能模型。
登录管理控制台后,首要任务是确立模型服务的目标端点。界面展示了模型广场,开发者需在此处筛选出符合业务需求的推理模型。DeepSeek 系列模型因其在代码生成与逻辑推理上的优势,常被作为智能体的主力模型。
为保障 API 调用的鉴权安全,必须生成唯一的访问密钥(API Key)。系统采用标准的 Bearer Token 认证机制。密钥管理界面允许用户创建新的 API Key。此 Key 将作为后续 OpenClaw 与模型服务器通信的唯一凭证,必须严格保密,防止额度被盗用。
协议适配与 JSON 配置
由于 OpenClaw 默认配置多指向国际主流模型提供商,接入国内 MaaS 平台需要进行协议层的适配。这通过覆写 API 端点(Base URL)实现。以下是标准的 JSON 配置结构,用于将 OpenClaw 的请求重定向至自定义节点:
{"provider":"openai","base_url":"https://maas-api.example.com/v1/chat/completions","api":"openai-completions","api_key":"sk-your-key-here","model":{"id":"/custom-model-id","name":"Custom Model"}}
此配置块的核心逻辑在于:尽管 provider 字段声明为 openai,但通过修改 base_url,强制 OpenClaw 将符合 OpenAI 规范的请求体发送至指定的服务器。 字段则精确指定了后台对应的模型路由路径。

