腾讯云轻量服务器一键部署 OpenClaw:国内外模型秒切 + 企业微信7×24私人AI助理(保姆级)

腾讯云轻量服务器一键部署 OpenClaw:国内外模型秒切 + 企业微信7×24私人AI助理(保姆级)

2026年最火的开源AI Agent——OpenClaw(前身 Clawdbot / Moltbot),让你拥有一个真正能“动手”的7×24小时私人AI助理! 它不仅能聊天,还能帮你发邮件、管日程、整理文件、执行脚本、浏览网页……关键是数据全在你自己服务器上,隐私0泄露

腾讯云轻量应用服务器(Lighthouse)已官方推出OpenClaw一键部署模板,新手5–10分钟就能跑起来,支持一键切换国内外大模型(Claude、Gemini、DeepSeek、通义千问、豆包等),再接入企业微信后,手机随时发指令,AI秒执行。

本次实测配置:

  • CPU:2核
  • 内存:4GB
  • 系统盘:70GB SSD
  • 流量:600GB/月(带宽6Mbps) 性能够用,月均成本低至几块钱!
  • @我更多福利大放送

步骤1:购买并一键部署OpenClaw服务器(3–5分钟)

  1. 打开腾讯云轻量应用服务器购买页(推荐专属活动页:https://cloud.tencent.com/act/pro/lighthouse-moltbot 或搜索“腾讯云 OpenClaw”)。
  2. 选择地域:国内用企业微信/QQ/钉钉/飞书 → 建议选上海/广州/北京;海外模型低延迟 → 选硅谷/新加坡/弗吉尼亚。
  3. 套餐:推荐 2核4GB(或最低2核2GB,99元/年起),流量包选600GB/月起步。
  4. 关键:应用创建方式 → 应用模板 > AI智能体 > OpenClaw(Clawdbot)(或搜 Moltbot/OpenClaw)。
  5. 直接“立即购买” → 微信/支付宝支付 → 等待1–2分钟实例创建完成。

创建后进入实例详情页,可看到公网IP(记下来,后面要用)。

进入应用管理 & 选择/设置模型API Key(2–3分钟)

注:创建腾讯云密钥直接使用腾讯云api

腾讯云大模型API

选择接入软件

步骤3:创建企业微信机器人 & 接入OpenClaw(最关键一步,5–8分钟)

以企业微信设置为例

前提:你已有企业微信(个人/企业均可,参考ZEEKLOG博客“企业微信注册”教程快速创建)。

企业微信注册-ZEEKLOG博客

  • 登录企业微信管理后台:https://work.weixin.qq.com/wework_admin/frame
  • 左侧 → 管理工具创建机器人
  • 设置服务器回调:
    • URL:http://你的服务器公网IP:18789/wecom (端口默认18789,确认控制台或配置文件)
    • Token:随机生成一串(或自定义,复制下来)
    • EncodingAESKey:点击生成或随机一串(必须填,复制下来)
  • 保存 → 企业微信会校验URL(OpenClaw服务已监听/wecom路径,会自动通过)。

创建机器人,点击详情

创建时选择

URL:

http://服务器公网IP:18789/wecom

Token:随机生成

EncodingAESKey:随机生成

点击详情

步骤4:测试 & 效果展示

常见问题 & Tips

  • 端口不通? → 控制台安全组放行TCP 18789(或你改的端口)。
  • 模型Key失效? → 去对应官网检查配额/余额。
  • 想切模型? → 直接应用管理切换模型。
  • 海外模型延迟高? → 服务器选硅谷/新加坡。
  • 安全提醒:OpenClaw权限较高,只给可信模型Key,定期备份服务器快照。

腾讯云这个一键模板真的是2026年最香的OpenClaw部署方式,零基础也能5分钟拥有私人AI数字员工! 有问题欢迎评论区留言,我看到就回~

Read more

用Coze打造你的专属AI应用:从智能体到Web部署指南

用Coze打造你的专属AI应用:从智能体到Web部署指南

文章目录 * 一、Coze简介 * 1.1 什么是Coze? * 1.2 核心概念 * 二、Coze产品生态 * 三、智能体开发基础 * 四、Coze资源 * 4.1 插件 * 4.2 扣子知识库 * 4.3 数据库资源 * 五、工作流开发与发布 * 六、应用开发与发布 * 七、Coze的API与SDK * 八、实战案例 一、Coze简介 1.1 什么是Coze? Coze 是字节跳动开发的 AI Agent 平台,作为一款人工智能开发工具,它可以帮助开发者通过低代码甚至零代码的方式快速构建应用程序。此外还提供了相关的API和SDK,可以集成到我们自己开发的项目业务中。 1.2 核心概念 * 智能体:

By Ne0inhk

nodejs: 能在线编辑 Markdown 文档的 Web 服务程序,更多扩展功能

承上一篇:nodejs: 能在线编辑 Markdown 文档的 Web 服务程序 如果需要更多 Markdown 扩展(如表格、数学公式)等功能,怎样编写? 已经采用了移除服务端 mermaid 依赖的方案,现在想要为这个 Markdown 编辑器扩展表格、数学公式等功能,继续完善代码,添加这些常用的 Markdown 扩展能力,同时保持代码的简洁和可维护性。 实现思路 1. 表格支持:marked 本身已内置 GitHub 风格的表格解析,只需确保启用相关配置 2. 数学公式支持:集成 katex 或 mathjax 来渲染 LaTeX 格式的数学公式 3. 代码高亮:添加 highlight.js 增强代码块的语法高亮效果 4.

By Ne0inhk

LangChain 前端流式输出(Frontend Streaming)

LangChain 与 LangGraph 提供了强大的前端流式支持,主要通过 React Hook useStream 实现。该 Hook 与 LangGraph 的流式功能无缝集成,处理流式传输、状态管理以及分支逻辑的复杂性,帮助开发者专注于构建优秀的生成式 UI 体验。 useStream 的核心特性包括: * 消息流式传输:处理消息片段流,形成完整消息。 * 自动状态管理:管理消息、中断、加载状态和错误。 * 对话分支:从聊天历史中的任意点创建备用对话路径。 * UI 无关设计:支持自定义组件和样式。 本文档基于 LangChain 官方文档(Frontend Streaming),系统介绍 useStream Hook 的安装、使用方法及高级特性。 安装 在 React 应用中使用 useStream Hook 前,

By Ne0inhk
【前端实战】从 try-catch 回调到链式调用:一种更优雅的 async/await 错误处理方案

【前端实战】从 try-catch 回调到链式调用:一种更优雅的 async/await 错误处理方案

目录 【前端实战】从 try-catch 回调到链式调用:一种更优雅的 async/await 错误处理方案 一、问题背景:async/await 真的解决了一切麻烦吗? 二、真实业务场景下的痛点 1、错误需要“分阶段处理” 2、try-catch 的引入打破了 async/await 的链式范式 三、借鉴 Go、Rust 语言特性,错误也是一种结果 1、错误优先风格替代 try-catch 2、封装一个 safeAsync 工具函数 四、进阶版 safeAsync 函数设计 五、结语         作者:watermelo37         ZEEKLOG优质创作者、华为云云享专家、阿里云专家博主、腾讯云“

By Ne0inhk