1. 基础设施层：OpenClaw 运行环境的初始化
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，需要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。
2. 算力与模型层：外部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'。外部 MaaS（Model as a Service）平台提供了兼容 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。
登录模型管理控制台后，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。
2.1 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 的请求重定向至模型服务节点：
{"provider":"openai","base_url":"https://api.your-provider.com/v1/chat/completions","api_key":"${API_KEY}","model":{"id":"/maas/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2"
