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1. OpenClaw部署

=============================【注意】================================

本节为OpenClaw的完整安装部署教程，步骤较多，如果您希望快速使用OpenClaw，请

按照本章第一节【1. 直接使用配置好的环境（推荐）】的教程进行操作

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1. OpenClaw部署1.1 OpenClaw安装1.1.1 安装OpenClaw1.1.2 使用 QuickStart 安装1.1.3 在PC（Windows）上打开OpenClaw Control UI1.2 配置模型（必看）1.2.1 为什么要配置模型1.2.2 如何配置模型1. OpenRouter（OpenClaw内置服务商）2. 百炼（第三方服务商API示例）

本章将覆盖两部分内容：

  • OpenClaw安装（Jetson Nano Docker 场景）

  • 配置模型（OpenRouter / 百炼 / Ollama）

1.1 OpenClaw安装​

OpenClaw 官网：https://openclaw.ai/

开源项目地址：https://github.com/openclaw/openclaw

1.1.1 安装OpenClaw​

Jetson Nano B01 需要进入到docker环境下使用。亚博智能官方镜像中已经配置好了OpenClaw，本篇内容仅供您想要自行安装时的参考

Jetson Nano B01 的系统版本较低，不支持Node22以上的版本，所以必须使用docker进行安装。

1.1.2 使用 QuickStart 安装​

我们使用OpenClaw官方提供的安装脚本

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

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这个过程中，安装脚本会自动检测缺少的环境，并协助我们一键安装

安装过程中，用键盘的上下左右键选择选项，空格键选中/取消选中，回车键确认并配置

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这里我们用QuickStart选项快速完成OpenClaw的安装，具体配置我们可以留到后面再配

如果没有申请任何的API Key，我们这里均选择Skip即可，后续再进行配置

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模型这里我们选择保持默认（后续再配）

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选择Channel 这里主要是用作和第三方APP通信，我们依然暂时跳过

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Search provider是搜索服务的API提供商，我们选择跳过

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配置"Skills"技能，我们选择暂不配置（选择no）

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配置Hooks钩子，我们在Skip for now这里按下空格键选中，然后按下回车键确认

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等待安装完成。

安装完成后，我们复制这个地址备用（后续的教程中token出现了改变，是因为我们后续手动配置了Gateway，所以这里的这个地址其实是不需要记录下来的，后面还会变化）

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1.1.3 在PC（Windows）上打开OpenClaw Control UI​

常见问题注意：请使用新版本的Edge或Chrome浏览器，其他浏览器可能会出现4008报错。

OpenClaw 3.8版本在Jetson Nano内的docker中部署后，在Jetson本地通过浏览器访问OpenClaw Control UI（即网页控制台）会出现4008的访问报错，所以我们需要在另一台电脑上打开浏览器访问。

如果没有其他电脑可用，我们可以使用OpenClaw的TUI工具，在终端中以命令行方式使用，具体操作请看后文TUI使用章节的内容

  1. 修改OpenClaw的配置文件，允许内网内其他设备访问OpenClaw

xxxxxxxxxx openclaw config

这里我们按照下图的方式去进行选择（上下键选择，回车确认）

除了Token这里可以和我们图中的不一样，其它都要一样。重点是Gateway bind mode项，我们需要设为LAN，以此来允许我们局域网内的其他设备访问到我们的OpenClaw

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最后我们选择Continue确认，按下回车，这样就完成配置了！

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完成配置后，我们先把OpenClaw的网关Gateway运行起来，我们在重新打开一个终端，在终端中输入

xxxxxxxxxx openclaw gateway

  1. 获取访问Token

这里的Token就是我们刚刚配置里生成的Token，如果你没有记下，可以用

xxxxxxxxxx openclaw dashboard

这个指令显示一次token，或者你也可以找到~/.openclaw/openclaw.json文件，你的token将配置在这个文件中

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  1. 在同局域网内的PC电脑上，配置连接到 Jetson 的环境

我们在电脑上打开Cmd终端（以Windows电脑为例，Win+R键唤醒快捷RUN工具，输入cmd，然后回车）

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在控制台里输入

xxxxxxxxxx ssh -L 18789 :127.0.0.1:18789 jetson@<jetson-ip-address>

注意，这里的要替换成你Jetson主板的实际IP地址

这里回车后要输入一下密码（默认为yahboom）

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出现此画面，就代表成功连接到Jetson上了

  1. 在浏览器中访问

我们打开电脑PC端的浏览器，在地址栏输入IP+token的那一串地址（就是我们刚刚openclaw dashboard输出的地址，https://127.0.0.1:18789/#token=xxxxxxxxxxxxx）出现这个界面，就说明部署成功啦！

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1.2 配置模型（必看）​

1.2.1 为什么要配置模型​

OpenClaw是一个AI的Agent网关，本身是没有大模型的“智能”能力的，我们需要通过配置大模型来赋予OpenClaw思考和理解的能力

1.2.2 如何配置模型​

这里我们以三种有代表性的模型为例，分别是

  1. OpenRouter（OpenClaw内置服务商，国内外均可访问）

  2. 阿里百炼大模型平台（非OpenClaw服务商，需手动配置）

  3. Ollama（本地大模型）

在开始配置之前，我们需要先启动OpenClaw的网关Gateway。

如果您上一章部署完成后没有退出Gateway终端，那这一步就可以跳过

我们在终端中输入

xxxxxxxxxx openclaw gateway

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1. OpenRouter（OpenClaw内置服务商）​

这里需要您已经按照前文教程完成了OpenRouter的API Key的申请（请参考前文教程【在线大模型/4.OpenRouter大模型API聚合平台】）

OpenRouter的API Key格式形如 sk-or-v1-b3exxxxxx4xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxcddf81d9

我们还是使用最开始onboard新手引导来配置

xxxxxxxxxx openclaw onboard

请按我图示的选项进行选择

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接下来这一步，我们需要选择模型。受限于OpenRouter的流量控制策略，我们建议您在OpenRouter账户中预留$11以上的余额，对于余额不足的情况，OpenRouter可能会进行限速（此政策后续可能修改，请以最新的实际情况为准）。我们在这里可以选择用免费的模型（模型名称以free结尾），或者选择OpenRouter这里的一个免费专用模型openrouter/free（这是一个路由，它会从 OpenRouter 上可用的模型中随机选择免费模型。该路由会智能筛选出支持您请求所需功能的模型）

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此时可能出现要求填写API Key的选项，我们把API Key粘贴上去，然后回车进入下一步

后续就到了其他配置项了，我们这里暂且跳过，全部选择Skip

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到这里，就说明我们完成配置了

我们可以用TUI功能来快速测试一下

输入指令

xxxxxxxxxx openclaw tui

输入完成后，直接输入一句话问候openclaw（图中的Input部分就是我们输入的内容，绿框就是我们选择的模型）

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2. 百炼（第三方服务商API示例）​

配置第三方API需要编辑Openclaw的配置文件（位于 ~/.openclaw/openclaw.json），这里我更推荐在网页（Openclaw Control UI）中进行编辑

我们在浏览器中打开OpenClaw的配置页面，依次点击这三个按钮

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当前已有的内容如下，我们重点需要注意的是agents部分

xxxxxxxxxx { "meta" : { "lastTouchedVersion" : "2026.3.8" , "lastTouchedAt" : "2026-03-10T07:56:18.292Z" }, "wizard" : { "lastRunAt" : "2026-03-10T07:56:18.270Z" , "lastRunVersion" : "2026.3.8" , "lastRunCommand" : "onboard" , "lastRunMode" : "local" }, "auth" : { "profiles" : { "openrouter:default" : { "provider" : "openrouter" , "mode" : "api_key" } } }, "agents" : { "defaults" : { "model" : { "primary" : "openrouter/openrouter/free" }, "models" : { "openrouter/auto" : { "alias" : "OpenRouter" }, "openrouter/openrouter/free" : {} }, "workspace" : "/root/.openclaw/workspace" , "compaction" : { "mode" : "safeguard" }, "maxConcurrent" : 4 , "subagents" : { "maxConcurrent" : 8 } } }, "tools" : { "profile" : "coding" }, "messages" : { "ackReactionScope" : "group-mentions" }, "commands" : { "native" : "auto" , "nativeSkills" : "auto" , "restart" : true , "ownerDisplay" : "raw" }, "session" : { "dmScope" : "per-channel-peer" }, "gateway" : { "port" : 18789 , "mode" : "local" , "bind" : "lan" , "controlUi" : { "allowedOrigins" : [ "http://localhost:18789" , "http://127.0.0.1:18789" ] }, "auth" : { "mode" : "token" , "token" : "__OPENCLAW_REDACTED__" }, "tailscale" : { "mode" : "off" , "resetOnExit" : false }, "nodes" : { "denyCommands" : [ "camera.snap" , "camera.clip" , "screen.record" , "contacts.add" , "calendar.add" , "reminders.add" , "sms.send" ] } } }

我们需要添加一段Models内容（在第一层JSON里面，也就是说这个新添加的“models”是和“agents”同一级的）

注意，这里我们需要把DASHSCOPE_API_KEY改为您的真实的百炼API Key，baseUrl改为您自己的账号匹配的OpenAI兼容地址（申请方法见前文章节）

这里的models我们以qwen3.5-plus和qwen3-coder-next这两个为例，如想支持其他模型，请参考次模型列表 https://help.aliyun.com/zh/model-studio/models

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xxxxxxxxxx "models" : { "mode" : "merge" , "providers" : { "bailian" : { "baseUrl" : "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" , "apiKey" : "DASHSCOPE_API_KEY" , "api" : "openai-completions" , "models" : [ { "id" : "qwen3.5-plus" , "name" : "qwen3.5-plus" , "reasoning" : false , "input" : [ "text" , "image" ], "contextWindow" : 1000000 , "maxTokens" : 65536 }, { "id" : "qwen3-coder-next" , "name" : "qwen3-coder-next" , "reasoning" : false , "input" : [ "text" ], "contextWindow" : 262144 , "maxTokens" : 65536 } ] } } },

添加完“models”之后，我们还要再修改一下“agents”部分，把百炼的大模型设为默认。

修改前的agents如下（默认用的是我们上一步配置的OpenRouter）

xxxxxxxxxx "agents" : { "defaults" : { "model" : { "primary" : "openrouter/openrouter/free" }, "models" : { "openrouter/auto" : { "alias" : "OpenRouter" }, "openrouter/openrouter/free" : {} }, "workspace" : "/root/.openclaw/workspace" , "compaction" : { "mode" : "safeguard" }, "maxConcurrent" : 4 , "subagents" : { "maxConcurrent" : 8 } } },

修改后的agents如下

xxxxxxxxxx "agents" : { "defaults" : { "model" : { "primary" : "bailian/qwen3.5-plus" }, "models" : { "openrouter/auto" : { "alias" : "OpenRouter" }, "openrouter/openrouter/free" : {}, "bailian/qwen3.5-plus" : {}, "bailian/qwen3-coder-next" : {} }, "workspace" : "/root/.openclaw/workspace" , "compaction" : { "mode" : "safeguard" }, "maxConcurrent" : 4 , "subagents" : { "maxConcurrent" : 8 } } },

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修改完成后，记得保存并重新加载一下

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2026.3.8 的版本支持配置文件的热更新，点击Save保存后，不需要重启openclaw服务。一般情况下来说，重启openclaw tui即可。如果发现重启openclaw tui后没效果，再尝试重启openclaw gateway

这里刚开始会显示unknown，等待一段时间之后就能正确识别到当前模型了

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同样，我们除了TUI界面，还可以在Openclaw的Control UI（也就是网页端）里，进行聊天和对话

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我们其实可以观察到，TUI中的对话内容和我们Control UI里的内容是同样的。这是因为OpenClaw的对话采用了Session机制，用来分隔不同的会话，我们的TUI和Control UI里其实是在同一个Session中。您可以尝试点击右下角的New session按钮，开启新一轮的会话