基于docker的OpenClaw 的安装部署方法

OpenClaw是一种能够持续运行的AI智能体，可调用多种大型语言模型，并可作为网关使用户通过聊天软件与之交互，它结合了Claude的对话能力与执行操作的功能。OpenClaw具备记忆功能，可在不同会话间记录用户的工作习惯与项目细节。它可根据用户提供的API文档或操作逻辑更新其功能。用户可要求其添加新功能，程序能够完成相应的开发过程，能够开发新“Skills”，自主写代码、安装并开始工作。

一、编译 Docker 镜像

首先把 OpenClaw 的代码 Clone 到本地：https://github.com/openclaw/openclaw

git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git

进入项目根目录，执行以下命令：

./docker-setup.sh

之后，就会进入镜像的构建流程：

二、配置 OpenClaw

镜像编译完成后，会进入 OpenClaw 配置流程。

刚开始会告知你风险，通过左右箭头按键移动绿点，选择 "Yes"。紧接着选择配置模式，选择 QuickStart。

由于 OpenClaw 只是一个本地 Agent，背后需要大模型驱动，因此需要配置模型供应商。我之前购买过 GLM 的套餐（参考 一个月预算20-30元，有什么AI编码工具推荐吗？），因此就选择了 GLM 4.7。填入 API Key 后即可完成配置。

接下来就是配置可以远程下发命令的聊天软件，我这里选择跳过，后面可以手动添加。

再之后就是安装需要的 Skills，可以通过空格键选中具体 skill。我建议可以先选 "Skip for now"，后面再通过 UI 界面安装。

之后还有一系列配置，默认可以先跳过（很多用不到）。配置完成后，镜像编译完成，会自动创建一个 Docker 容器。同时你会看到如下结果：

注意：这里的 Token 不要管，并不是真实需要配置的 Token。

此时回到 Docker 桌面版，你也能看到这个容器的状态。可以通过右侧的按钮停止和运行此容器。

三、访问 OpenClaw 并配置 Token

容器运行后，通过浏览器访问以下地址，就可以看到 OpenClaw 的控制台：

http://127.0.0.1:18789/
注意首次访问会看到报错，这次是因为用于鉴权的 Token 还未配置：

此时我们访问本机的 ~/.openclaw 目录（~ 表示用户根目录），找到 openclaw.json 这个配置文件，我们要找的 Token 就在这个文件里。

我们先把配置文件中的 gateway.auth.token 的值复制下，然后粘贴到以下位置：

然后，很重要的一点，配置截图中用红框标注的部分，在 openclaw.json 文件中默认是没有的，需要补充上，否则还是会报错

  "gateway": {
    "port": 18789,
    "mode": "local",
    "bind": "loopback",
    "controlUi": { // 一定要添加
      "enabled": true,
      "allowInsecureAuth": true
    },
    "auth": {
      "mode": "token",
      "token": "xxx"
    },
    "trustedProxies": ["192.168.65.0/24", "172.17.0.0/16"], // 我测试下来可选
    "tailscale": {
      "mode": "off",
      "resetOnExit": false
    }
  }
}

配置完成后，点击下图中的 Connect。连接成功后，右侧就能看到 Connected 的状态。

之后，你就可以和大模型聊天，执行各种任务了。

四、后续配置

前面我们跳过了一些配置，比如安装 Skills，配置聊天软件，这些其实都可以通过 UI 界面来配置。

配置可以远程触发指令的聊天软件

安装 Skills

如果你想通过飞书或者 QQ 触发 OpenClaw 执行任务，可以看看以下文章：

1.https://cloud.tencent.com/developer/article/2627350
2.https://cloud.tencent.com/developer/article/2624003
3.https://cloud.tencent.com/act/pro/lighthouse-moltbot
4.https://github.com/openclaw/openclaw