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# Clore 上的 OpenClaw

在 Clore.ai GPU 服务器上部署 OpenClaw AI 助手——始终在线、GPU 加速，支持 Telegram/Discord 集成、本地 LLM 推理和语音功能。

## 概览

[OpenClaw](https://openclaw.ai) 是一个开源 AI 代理平台，可连接 Claude、GPT、Gemini 和本地模型——作为一个个人 AI 助手，覆盖 Telegram、Discord、WhatsApp 等更多平台。将其运行在 Clore.ai 服务器上可带来：

* **7×24 小时在线** —— 不会因笔记本休眠而中断，也不会断线
* **GPU 加速** —— 本地 LLM 推理（Ollama、vLLM）、Whisper STT、TTS、图像生成
* **低成本** —— 精确租用你需要的硬件，按小时付费
* **完全控制** —— root 访问、Docker 支持、任意软件栈

### 为什么选择 Clore + OpenClaw？

| 功能              | 笔记本电脑 | 传统 VPS  | Clore.ai 服务器  |
| --------------- | ----- | ------- | ------------- |
| 始终在线            | ❌     | ✅       | ✅             |
| 可用 GPU          | 有限    | ❌ 或 $$$ | ✅ 起价 $0.10/小时 |
| 本地 LLM 推理       | 慢     | 仅 CPU   | 完整 GPU 速度     |
| 语音（Whisper/TTS） | ✅     | 慢（CPU）  | ✅ 实时          |
| Root + Docker   | ✅     | ✅       | ✅             |
| 按小时计费           | 不适用   | 按月      | ✅ 按小时         |

### 推荐硬件

| 使用场景                                    | GPU             | 显存       | 内存     | 估算成本                              |
| --------------------------------------- | --------------- | -------- | ------ | --------------------------------- |
| **基础助手** （仅 API，无本地模型）                  | 任意 / 仅 CPU      | —        | 8 GB+  | $0.05–0.15/小时                     |
| **本地 7–8B LLM** （Ollama + Llama 3.1 8B） | RTX 3060/3070   | 12 GB    | 16 GB+ | $0.03–0.07/小时                     |
| **本地 70B LLM** （vLLM + Llama 3.1 70B）   | RTX 4090 / A100 | 24–80 GB | 64 GB+ | [裸机](https://clore.ai/bare-metal) |
| **完整技术栈** （LLM + Whisper + TTS + 图像生成）  | RTX 4090        | 24 GB    | 32 GB+ | $0.14–0.42/小时                     |

> **提示：** 如果你只需要将 OpenClaw 作为基于云的助手，并使用 API 模型（Claude、GPT），那你根本不需要 GPU——一台便宜的 CPU 服务器就足够了。当你想使用本地推理时再添加 GPU。

***

## 步骤 1：在 Clore.ai 上租用服务器

### 1.1 浏览市场

前往 [clore.ai/marketplace](https://clore.ai/marketplace) 并按你的需求筛选：

* **对于基础助手**：按价格排序，选择任意便宜的 Ubuntu 服务器
* **对于本地 LLM**：按 GPU 筛选（例如 RTX 4090），确保显存 ≥24 GB
* **操作系统**选择 **Ubuntu 22.04** 或 **Ubuntu 24.04** （最佳兼容性）

### 1.2 创建订单

1. 选择服务器 → **租用**
2. 选择 **按需** （按小时）或 **竞价** （更便宜，但可能会被更高出价抢走）
3. 选择 Docker 镜像： **`ubuntu:22.04`** 或 **`nvidia/cuda:12.8.1-runtime-ubuntu22.04`** （如果你需要 GPU）
4. 设置 SSH 公钥（或使用密码——推荐 SSH 密钥）
5. 确认订单

### 1.3 通过 SSH 连接

服务器启动后，在你的 [订单](https://clore.ai/my-orders) 页面中找到 SSH 连接详情：

```bash
ssh root@<server-ip> -p <port>
```

> **注意：** Clore 服务器使用 Docker 容器，因此你在容器内拥有 root 访问权限。SSH 端口可能不是标准端口（例如 50022）——请查看你的订单详情。

***

## 步骤 2：安装 OpenClaw

### 2.1 安装 Node.js 22+

```bash
# 更新系统软件包
apt update && apt upgrade -y

# 通过 NodeSource 安装 Node.js 22
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | bash -
apt install -y nodejs

# 验证
node --version   # 应显示 v22.x.x
npm --version
```

### 2.2 安装 OpenClaw

**选项 A：安装脚本（推荐）**

```bash
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
```

该脚本会安装 CLI，运行引导流程，并启动网关。

**选项 B：手动 npm 安装**

```bash
npm install -g openclaw@latest
openclaw onboard --install-daemon
```

### 2.3 运行引导向导

如果你使用了安装脚本，引导流程会自动运行。否则：

```bash
openclaw onboard --install-daemon
```

向导会要求你：

1. **设置认证** —— 粘贴你的 Anthropic API 密钥或通过 OAuth 连接
2. **选择一个频道** —— Telegram 机器人令牌、Discord、WhatsApp 等
3. **配置网关** —— 端口、绑定、安全性

> **对于 Telegram：** 通过 [@BotFather](https://t.me/BotFather)创建机器人，复制令牌，并在引导过程中粘贴。

***

## 步骤 3：配置为始终在线运行

### 3.1 将网关作为服务启动

```bash
# 检查网关是否正在运行
openclaw gateway status

# 启动它（如果尚未运行）
openclaw gateway start

# 验证其是否健康
openclaw status
```

### 3.2 使用 systemd 保持运行（推荐）

如果 OpenClaw 没有自动安装 systemd 服务：

```bash
# 创建 systemd 服务文件
cat > /etc/systemd/system/openclaw.service << 'EOF'
[Unit]
Description=OpenClaw 网关
After=network.target

[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/bin/openclaw gateway --port 18789
Restart=always
RestartSec=10
Environment=NODE_ENV=production
WorkingDirectory=/root

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

# 启用并启动
systemctl daemon-reload
systemctl enable openclaw
systemctl start openclaw

# 检查状态
systemctl status openclaw
```

### 3.3 替代方案：Screen/tmux（快速且简单）

```bash
# 安装 screen
apt install -y screen

# 在分离的 screen 会话中启动 OpenClaw
screen -dmS openclaw openclaw gateway --port 18789

# 稍后重新连接
screen -r openclaw
```

***

## 步骤 4：GPU 设置（可选——用于本地模型）

如果你只使用基于 API 的模型（Claude、GPT 等），请跳过此部分。

### 4.1 验证 GPU 访问

```bash
# 检查 NVIDIA 驱动是否可用
nvidia-smi
```

如果 `nvidia-smi` 可用，那么你的 GPU 已准备就绪。大多数 Clore CUDA 镜像都已预先配置。

### 4.2 安装 Ollama（本地 LLM 推理）

```bash
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 启动 Ollama
ollama serve &

# 拉取模型
ollama pull llama3.1:8b        # 8B — 可放入 12GB 显存
# ollama pull llama3.1:70b     # 70B — 需要 48GB+ 显存
# ollama pull qwen2.5:32b      # 32B — 需要 24GB 显存
```

将 OpenClaw 配置为使用 Ollama 作为提供方——请参阅 [Ollama 指南](/guides/guides_v2-zh/yu-yan-mo-xing/ollama.md) 详见。

### 4.3 安装 Whisper（语音转写）

用于 GPU 加速的语音转文字：

```bash
pip install faster-whisper

# 或使用 WhisperX 以获得更高准确率
pip install whisperx
```

请参阅 [WhisperX 指南](/guides/guides_v2-zh/yin-pin-yu-yu-yin/whisperx.md) 以进行完整设置。

***

## 步骤 5：安全与远程访问

### 5.1 保护网关安全

默认情况下，网关绑定到回环地址（127.0.0.1）。如需远程访问：

**选项 A：SSH 隧道（最安全）**

在你的笔记本电脑上：

```bash
ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 root@<server-ip> -p <port>
```

然后打开 `http://127.0.0.1:18789/` 在浏览器中。

**选项 B：受令牌保护的直接访问**

编辑 `~/.openclaw/config.json5`:

```json5
{
  gateway: {
    bind: "lan",       // 监听所有接口
    port: 18789,
    auth: {
      token: "your-secret-token-here"  // 远程访问必需！
    }
  }
}
```

> ⚠️ **如果绑定到** lan `，务必始终设置令牌`。否则，任何人都可以访问你的网关。

### 5.2 防火墙设置

```bash
# 安装 UFW
apt install -y ufw

# 允许 SSH（使用你的 Clore SSH 端口）
ufw allow <ssh-port>/tcp

# 允许 OpenClaw 网关（仅在使用直接访问时）
ufw allow 18789/tcp

# 启用防火墙
ufw enable
```

***

## 步骤 6：持久化与备份

### 6.1 重要目录

| 路径                       | 内容                   |
| ------------------------ | -------------------- |
| `~/.openclaw/`           | 配置、认证、状态、代理配置文件      |
| `~/.openclaw/workspace/` | MEMORY.md、每日笔记、技能、工具 |
| `~/.openclaw/agents/`    | 多代理配置（如果使用团队）        |

### 6.2 备份脚本

创建一个简单的备份，以保护你的配置：

```bash
cat > /root/backup-openclaw.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
BACKUP_DIR="/root/openclaw-backups"
mkdir -p "$BACKUP_DIR"
TIMESTAMP=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
tar czf "$BACKUP_DIR/openclaw-$TIMESTAMP.tar.gz" \
  ~/.openclaw/config.json5 \
  ~/.openclaw/workspace/ \
  ~/.openclaw/agents/ \
  ~/.openclaw/identity/
echo "备份已保存：$BACKUP_DIR/openclaw-$TIMESTAMP.tar.gz"
EOF
chmod +x /root/backup-openclaw.sh

# 通过 cron 每日运行
(crontab -l 2>/dev/null; echo "0 4 * * * /root/backup-openclaw.sh") | crontab -
```

### 6.3 在服务器之间迁移

如果你需要切换到另一台 Clore 服务器：

```bash
# 在旧服务器上——导出
tar czf /tmp/openclaw-migration.tar.gz ~/.openclaw/

# 传输到新服务器
scp -P <port> /tmp/openclaw-migration.tar.gz root@<new-server-ip>:/tmp/

# 在新服务器上——导入
tar xzf /tmp/openclaw-migration.tar.gz -C /
openclaw gateway start
```

***

## 示例配置

### 基础 Telegram 机器人（无 GPU）

最便宜的方案——只需一个由 API 驱动的助手：

```
服务器：任意 Ubuntu，不需要 GPU
成本：约 $0.05–0.15/小时（$3–10/月）
配置：Anthropic API 密钥 + Telegram 机器人令牌
```

### AI 工作站（GPU）

具备本地模型的完整功能：

```
服务器：RTX 4090，24GB 显存，32GB 内存
成本：约 $0.25–0.50/小时
技术栈：OpenClaw + Ollama（Llama 3.1 70B）+ WhisperX + Coqui TTS
```

### 多代理团队

运行一组专门化的 AI 代理：

```
服务器：RTX 4090 或双 GPU
成本：约 $0.30–0.60/小时
技术栈：OpenClaw 多代理（5+ 代理）+ Ollama + 共享技能
```

***

## 故障排查

### 网关无法启动

```bash
# 检查日志
openclaw gateway status
journalctl -u openclaw -n 50

# 常见修复：端口已被占用
lsof -i :18789
kill <pid>
openclaw gateway start
```

### 未检测到 GPU

```bash
# 检查 NVIDIA 驱动
nvidia-smi

# 如果找不到，你可能需要 CUDA Docker 镜像
# 使用 nvidia/cuda:12.8.1-runtime-ubuntu22.04 重新创建订单
```

### 服务器重启后连接断开

Clore 的抢占式实例可能会被回收。要实现持久运行：

* 使用 **按需** 计价（非抢占式）
* 设置 systemd 服务（自动重启）
* 保留备份（上面的备份脚本）
* 对于关键工作负载，考虑专用/保留服务器

### Node.js 版本问题

```bash
# 检查版本
node --version

# 如果低于 v22，请重新安装
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | bash -
apt install -y nodejs
```

***

## 提示与最佳实践

1. **先从低成本开始** —— 先使用基础 CPU 服务器。当你需要本地推理时再添加 GPU。
2. **生产环境使用按需实例** —— 抢占式更便宜，但可能会被中断。按需实例可保证在线时间。
3. **定期备份** —— 你的 `~/.openclaw/workspace/` 包含所有记忆和配置。
4. **监控成本** —— 定期查看你的 Clore 仪表盘。如有可用，设置支出提醒。
5. **使用控制界面** —— 通过以下 SSH 隧道访问 `http://127.0.0.1:18789/` 用于基于网页的管理。
6. **与 API 模型结合使用** —— 即使使用 GPU 服务器，也可以让主代理通过 API 使用 Claude/GPT，并让本地模型处理特定任务（嵌入、转写）。

***

## 延伸阅读

* [OpenClaw 入门](https://docs.openclaw.ai/start/getting-started)
* [OpenClaw VPS 托管指南](https://docs.openclaw.ai/install/vps)
* [OpenClaw Docker 设置](https://docs.openclaw.ai/install/docker)
* [Clore 上的 Ollama](/guides/guides_v2-zh/yu-yan-mo-xing/ollama.md)
* [Clore 上的 vLLM](/guides/guides_v2-zh/yu-yan-mo-xing/vllm.md)
* [GPU 对比与定价](/guides/guides_v2-zh/ru-men-zhi-nan/gpu-comparison.md)


---

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