本地部署OpenClaw

使用 Docker 部署 OpenClaw 是一种更干净、更隔离的方式，尤其适合服务器或长期运行的环境。这种方式能帮你轻松管理数据持久化、配置和更新。

下面我会先介绍 Docker 部署的优势，然后提供一份详细的部署指南，包括两种主流方法。

🐳 Docker 部署的核心优势

环境隔离：所有依赖都被封装在容器内，与宿主机系统完全隔离，避免了环境冲突和潜在的系统污染风险。
部署高效：可以像运行一个普通软件一样，用简单的命令就能快速启动或关闭服务。
数据持久化：通过挂载卷 (Volumes)，OpenClaw 的配置、会话等数据都存储在宿主机上，即使容器被删除或更新，核心数据也不会丢失。
轻松管理：无论是更新版本、迁移到新服务器还是管理不同版本的 OpenClaw，都比直接安装的方式更简单、更灵活。

✅ 准备工作

在开始之前，请确保你的系统满足以下条件：

安装 Docker 和 Docker Compose v2：这是部署的基础。
硬件要求：至少 2GB 内存，建议 4GB 或以上。
网络环境：可以正常访问外网，以便拉取 Docker 镜像。

如果你使用的是 Windows 系统，推荐通过 WSL 2 后端的 Docker Desktop 进行部署，这样体验会更好。

🚀 部署方法一：使用交互脚本（推荐）

这是官方推荐的部署方式，它通过一个交互式脚本，可以一站式完成构建、配置和启动，非常适合初次部署。

克隆官方仓库
首先，需要将 OpenClaw 的源代码克隆到本地，并进入项目目录。
```
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw
```
运行 Docker 设置脚本
这是最关键的一步。直接执行项目中的 Docker 设置脚本。
```
./docker-setup.sh
```
执行后，脚本会启动一个交互式向导，引导你完成：
- 安全确认：阅读并确认安全须知。
- 模型提供商设置：选择你想使用的模型（如 OpenAI、Anthropic、或通过 Kimi 这类第三方平台），并输入你的 API Key。你也可以选择使用本地模型（如 Ollama）。
- 渠道配置：选择并授权你想要接入的聊天平台（如 Telegram、WhatsApp 等）。
- 技能设置：启用或跳过网络搜索、图像生成等可选技能。
- 网关启动：脚本会自动构建 Docker 镜像，生成一个网关令牌 (Gateway Token)，并启动 Gateway 服务。
验证部署
脚本完成后，可以通过以下命令检查 Gateway 服务是否正常运行。
```
docker compose logs openclaw-gateway
```
如果日志中出现 [gateway] listening on ws://0.0.0.0:18789 的字样，就说明部署成功了。

📝 部署方法二：手动使用 docker-compose.yml

这种方法适合想深入了解或需要对配置进行精细控制的用户。这里以官方 GitHub Container Registry (ghcr.io/openclaw/openclaw:latest) 的镜像为例。

mkdir -p ~/openclaw/data ~/openclaw/workspace
cd ~/openclaw

创建 docker-compose.yml 文件
在 ~/openclaw 目录下创建一个 docker-compose.yml 文件，并填入以下内容。
```
services:
  openclaw:
    image: ghcr.io/openclaw/openclaw:latest
    container_name: openclaw-gateway
    restart: always
    ports:
      - "127.0.0.1:18789:18789"
    volumes:
      - ~/openclaw/data:/home/node/.openclaw
      - ~/openclaw/workspace:/home/node/.openclaw/workspace
    environment:
      - NODE_ENV=production
```
配置说明：
- image: 使用的 Docker 镜像。
- volumes: 将宿主机的两个目录挂载到容器内。这是数据持久化的关键，确保了所有配置和会话数据都保存在宿主机上，容器更新或删除后不会丢失。
- ports: 将容器的 18789 端口映射到宿主机的 127.0.0.1 地址上，这会让 Gateway 服务只能通过本地环回地址访问，增强了安全性。
- restart: 设置为 always，保证容器在退出或系统重启后能自动恢复运行。
启动容器
```
docker compose up -d
```
这条命令会根据配置文件在后台启动 OpenClaw 容器。

⚙️ 配置与使用

无论用哪种方法，部署完成后，还需要进行一些初始化配置，并确保安全访问。

运行交互式配置向导
如果你是首次使用，需要运行 onboard 命令来完成模型的初始设置。
```
docker compose run --rm openclaw-cli onboard
```
这个命令会启动一个向导，流程和上面 docker-setup.sh 脚本类似，引导你完成 API Key、渠道等基础配置。
访问网页控制台
一切就绪后，打开浏览器访问 http://127.0.0.1:18789。首次访问时，需要输入一个 Gateway Token 进行身份验证。
如何获取 Gateway Token？
Token 在你完成 onboard 配置向导后会自动生成。你可以通过两种方式找到它：
1. 查看 .env 文件：在交互式配置完成后，Docker 设置脚本会在项目根目录生成一个 .env 文件，里面包含 OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN 变量，其值就是你的 Token。
2. 从容器日志中查找：如果找不到 .env 文件，也可以查看 Gateway 的启动日志，通常在首次启动时会打印出生成的 Token 或包含 Token 的完整访问 URL。
3. 使用CLI命令生成：如果上述方法都找不到，可以直接进入容器运行命令生成新Token：
```
docker compose exec openclaw-gateway openclaw gateway token generate
```
配置聊天渠道
后续可以通过 CLI 容器来添加或管理聊天渠道。例如，添加 Telegram 机器人的命令如下：
```
docker compose run --rm openclaw-cli channels add --channel telegram --token "<你的Telegram机器人Token>"
```

🔧 常见问题与最佳实践

更新 OpenClaw：更新镜像并重启容器即可。
```
docker compose pull openclaw
docker compose up -d
```

配置自定义模型（以 DeepSeek 为例）：不建议通过环境变量配置自定义模型，推荐直接修改 ~/openclaw/data/openclaw.json 文件。一个参考配置如下：

{
  "models": {
    "providers": {
      "deepseek": {
        "baseUrl": "https://api.deepseek.com",
        "apiKey": "你的DeepSeek API密钥",
        "api": "openai-completions",
        "models": [ { "id": "deepseek-chat", "name": "deepseek-chat" } ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": { "model": "deepseek/deepseek-chat" }
  },
  "gateway": { "auth": { "mode": "token" } }
}

安全访问公网：如果想把服务暴露到公网，强烈建议使用 Nginx 等反向代理，并配置 HTTPS 证书和域名来保证通信安全。也可以使用 SSH 隧道作为临时的安全访问方案。
国内镜像加速：如果在国内拉取 ghcr.io 的镜像很慢，可以配置国内镜像加速源。或者使用社区维护的中文镜像，如 jerryan999/openclaw-zh:latest，它也同步了官方更新。
```
docker pull jerryan999/openclaw-zh:latest
```
配置变更不生效：OpenClaw 有配置缓存。如果修改配置后不生效，可以尝试停止容器，删除 agents/ 和 openclaw.json 文件，再重新启动。
```
docker compose down
rm -rf agents/ openclaw.json
docker compose up -d
```

这份指南涵盖了两种主要的Docker部署方式。你是打算在自己的本地机器上试水，还是准备直接部署到云服务器上长期运行呢？告诉我你的具体使用场景，我可以针对性地帮你推荐更合适的部署方案～

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🐳 Docker 部署的核心优势

✅ 准备工作

🚀 部署方法一：使用交互脚本（推荐）

📝 部署方法二：手动使用 docker-compose.yml

⚙️ 配置与使用

🔧 常见问题与最佳实践

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