一只龙虾帮我写代码：OpenClaw 云服务器部署全记录
前言
昨天在本地一个技术沙龙上分享了我部署 OpenClaw 的经历，趁热把内容整理成文。
先简单说下背景。目前市面上类似的工具不少，Cursor、Trae、Claude、Opencode 这些 AI 我都在用，但它们的问题是——你得守在 IDE 旁边。我想的是能不能让 AI 直接住进我的飞书、Telegram 这些日常工具里，消息即交互，不切窗口。
OpenClaw 做的就是这件事。它是一个基于 Pi Agent 的 AI Agent 框架，支持接入多种大模型，最关键的是能通过飞书、Telegram 等渠道直接对话。数据不出服务器，可控。
架构设计
在讲部署之前，先说下 OpenClaw 的架构，理解了再动手会顺利很多。
核心是微核 + 插件 + 网关三层架构。最打动我的是它的文件即记忆理念，配置就四个文件：
- SOUL.md — "我是谁"，人格和语气（宪法定级）
- USER.md — "为谁服务"，用户偏好
- AGENTS.md — 安全规则，优先级最高
- IDENTITY.md — 外在形象，名称和问候语
记忆系统是双轨制：MEMORY.md 存长期精选，memory/ 目录按日期存原始对话。
口诀很朴素："用户说记住 → 立刻写文件 → 不靠脑内缓存"。
配置环境
测试环境：Ubuntu 20.04 Arm OracleCloud
使用 mise 管理环境
推荐用 mise 来管理 Node.js 环境，比 nvm 轻量。
Linux/Unix 安装：
curl https://mise.run | sh
echo 'eval "$(~/.local/bin/mise activate bash)"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
mise doctormacOS：
brew install mise配置 Node.js 24（OpenClaw 推荐）：
mise use --global node@24常用 mise 命令备忘：
# 配置基础环境工具
mise use -g terraform jq go
# 执行特定版本命令
mise exec node@24 -- node -v安装 OpenClaw
npm install -g openclaw@latest
openclaw onboard --install-daemon基础配置
# 配置
openclaw config
# 查看状态
openclaw doctor
# 打开面板
openclaw dashboard踩坑：gateway install 失败
openclaw onboard --install-daemon 生成的 systemd 服务文件可能有问题，gateway 起不来。手动修复：
# 先确认路径
NODE_PATH=$(which node)
OPENCLAW_PATH=$(which openclaw)
echo "Node: $NODE_PATH"
echo "OpenClaw: $OPENCLAW_PATH"
# 创建正确的服务文件
sudo tee /etc/systemd/system/openclaw-gateway.service > /dev/null << EOF
[Unit]
Description=OpenClaw Gateway
After=network.target
[Service]
Type=simple
User=root
WorkingDirectory=/root
Environment="OPENCLAW_ALLOW_INSECURE_PRIVATE_WS=1"
Environment="OPENCLAW_GATEWAY_PORT=18668"
ExecStart=$NODE_PATH $OPENCLAW_PATH gateway --port 18668
Restart=always
RestartSec=5
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
# 重启服务
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart openclaw-gateway
# 查看状态
sudo systemctl status openclaw-gateway | head -20网络配置
dashboard 需要配置访问权限，建议使用隧道转发或者反向代理。
SSH 隧道端口转发
内网环境需要做端口转发：
ssh -N -L 18668:127.0.0.1:18668 suroy@服务器IP开放防火墙
# 添加 iptables 规则
sudo iptables -I INPUT 5 -p tcp --dport 18668 -j ACCEPT
# 永久保存
sudo apt install iptables-persistent -y
sudo netfilter-persistent save
# 确认规则
sudo iptables -L INPUT -n --line-numbers | head -10接入飞书
网络通了之后，装飞书插件：
npx -y @larksuite/openclaw-lark install一般配置流程，执行完这条命令之后会弹出一个二维码，使用飞书扫码配置即可，过程很流畅。
注意： 使用 bash/zsh 等 Unix/Linux 终端工具设置，避免出现异常的二维码。
详细资料配置可参考官方文档：bytedance.larkoffice.com
接入微信
3.22 微信还是动作快，收到内测了～
npx -y @tencent-weixin/openclaw-weixin-cli@latest install同样的配置流程，执行完这条命令之后会弹出一个二维码，使用微信扫码配置即可，过程很流畅。
设备管理
# 查看设备列表
openclaw devices list
openclaw devices list --json
# 批准设备接入
openclaw devices approve <requestId>踩坑备忘
- Dashboard必须公网可访问，内网穿透是刚需
- 权限别漏了机器人相关的
实际用起来怎么样
用了几周，几个场景确实好用：
写代码：在飞书里直接写代码片段，让他review我的开源项目。丢个 API 链接让它总结用法，比翻文档快。
调试：贴报错信息让它分析，定位问题根源，给解决方案。比自己 Google 快。
开会准备：让它整理要点、写纪要、生成待办。
一句话总结：Agent + 消息渠道 = 生产力工具。技术不复杂，关键是跟场景结合。
尾言
从"切窗口问 AI"到"AI 住进我的工作流"，这个转变比想象中大。OpenClaw 不完美，但方向是对的——AI 不应该是单独的 APP，应该融入已有的工具链。
有问题欢迎交流。
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