GitHub Codespaces 部署 OpenClaw 个人智能体实战指南

在 Codespaces 环境中，记得在端口设置里添加 18789 进行转发，否则无法访问界面。

启动正常后，即可进入 Web 界面。

模型配置

接入国产大模型可以让响应更稳定且成本更低。这里以深度求索（DeepSeek）为例。

1. 获取 API Key：DeepSeek API Keys
2. 在终端中配置 Provider。

openclaw config set 'models.providers.deepseek' --json '{
  "baseUrl": "https://api.deepseek.com/v1",
  "apiKey": "YOUR_DEEPSEEK_API_KEY",
  "api": "openai-completions",
  "models": [
    { "id": "deepseek-chat", "name": "DeepSeek Chat" },
    { "id": "deepseek-reasoner", "name": "DeepSeek Reasoner" }
  ]
}'

3. 设置模型模式为合并模式（merge），以便同时调用多个模型。

openclaw config set models.mode merge

4. 将默认模型设置为 DeepSeek。

openclaw models set deepseek/deepseek-chat

5. 查看状态确保配置生效。

openclaw status

通道与技能集成

配置完模型后，系统会提示选择 Channel（通信渠道）。如果是初次测试，可以先选择跳过，后续再添加具体平台。

接着是 Skills（技能）部分，同样可以选择 No 暂时不安装额外插件。

Hooks 部分建议使用空格键选择 No，或者根据需求全选。对于非生产环境机器，保持默认即可。

安装完成后，会出现 TUI（终端用户界面）选项，选择 TUI 进入交互模式。

如果看到 TUI 聊天界面，说明安装成功。尝试输入 Hello 进行测试。

测试完成后，使用 Ctrl+C 关闭当前会话，稍后通过 Dashboard 进行管理。

openclaw dashboard

渠道对接示例

如果需要接入企业微信，需先创建 Webhook。

首次登录服务器后，运行以下命令开始完整配置向导：

openclaw onboard

运行后通过键盘方向键控制选项，回车确认。以下是腾讯云部署成功的配置文件参考（注意：实际使用时请替换敏感信息）。

{
  "meta": {
    "lastTouchedVersion": "2024.1.30",
    "lastTouchedAt": "2024-02-04T15:22:13.503Z"
  },
  "wizard": {
    "lastRunAt": "2024-02-04T15:22:13.490Z",
    "lastRunCommand": "onboard",
    "lastRunMode": "local"
  },
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "hunyuan": {
        "baseUrl": "https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1",
        "apiKey": "YOUR_TENCENT_API_KEY",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "hunyuan-turbos-latest",
            "name": "混元 TurboS Latest",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 200000,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": { "primary": "hunyuan/hunyuan-turbos-latest" },
      "workspace": "/root/.openclaw/workspace",
      "compaction": { "mode": "safeguard" },
      "maxConcurrent": 4
    }
  },
  "channels": {
    "wecom": {
      "enabled": true,
      "token": "YOUR_WECOM_TOKEN",
      "encodingAESKey": "YOUR_ENCODING_AES_KEY"
    }
  },
  "gateway": {
    "port": 18789,
    "mode": "local",
    "bind": "lan",
    "auth": {
      "mode": "token",
      "token": "YOUR_GATEWAY_TOKEN"
    }
  }
}

通过以上步骤，你就可以在 GitHub Codespaces 上拥有一个功能完备的个人 AI 智能体了。