OpenClaw 部署教學：從踩坑到上岸的完整指南

🦞 原 Clawdbot、Moltbot，現在叫 OpenClaw——因為每隻太空龍蝦都需要一個響亮的名字。

如果你想要一個 24/7 運行的 AI 助理，能透過 Telegram 隨時聊天、幫你處理各種任務，那 OpenClaw 就是你的菜。這篇文章會帶你從零開始部署，包括我踩過的坑和最終的解決方案。

OpenClaw 是什麼

OpenClaw 是一個 AI 助理網關，可以連接 WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等聊天平台，讓你透過這些平台與 AI 代理互動。

簡單說就是：發訊息給它，它會用 AI 回覆你，還能幫你執行各種任務（查資料、寫程式、控制智慧家居等等）。

WhatsApp / Telegram / Discord / iMessage
        │
        ▼
  ┌───────────────────────────┐
  │      OpenClaw Gateway     │
  │     （你的 AI 助理中樞）    │
  └───────────┬───────────────┘
              │
              ├─ Pi agent (AI 代理)
              ├─ Skills (各種技能)
              └─ 你的工作區

建議資源配置

先說結論，不同部署方式的最低配置：

部署方式	CPU	記憶體	硬碟	估計月費
Linux VPS（推薦新手）	2 vCPU	2GB	20GB	~$5-12/月
macOS VM（UTM）	2+ 核心	4GB+	60GB	電費
GCP e2-small	2 vCPU	2GB	20GB	~$12/月

GCP VM vs macOS：我的踩坑經驗

我最初的選擇：GCP Compute Engine

一開始我選了 GCP，想說雲端 VPS 24/7 運行很穩定。結果發現幾個問題：

GCP VM 的優點

真正的 24/7 運行，不怕停電
付費就有，不需要額外硬體
適合純文字聊天場景

GCP VM 踩到的坑

e2-micro 記憶體太小 — 1GB RAM 跑 OpenClaw 很緊，偶爾會 OOM 被 kill。解法：升級到 e2-small（2GB），但月費從免費變 $12
瀏覽器自動化困難 — 很多網站會擋資料中心 IP，需要額外設定 headless browser + proxy
技能功能受限 — 很多 macOS 專屬技能無法使用（imsg、memo、Peekaboo 等）。需要 iMessage 的話 GCP 完全沒戲

VPS 部署的實際體驗

在 VPS 上部署 OpenClaw，若僅用於一次性任務，或作為 Telegram 指令的簡單觸發器，其實相當方便，部署流程也算順暢。

然而，若期望它穩定執行較複雜的任務，或長時間運作的 Cron Job、Heartbeat 類型流程，整體表現仍有明顯限制——不但錯誤頻繁，回應速度也偏慢。

因此我改採另一種做法。

最終選擇：UTM macOS 虛擬機

我的電腦是 MacBook Pro - Apple M3 Pro，其實效能算是很夠用，不過因為是工作電腦，加上設置了很多機敏資訊，怕太高權限給 OpenClaw，後來我改用 UTM 在 Apple Silicon Mac 上跑 macOS 虛擬機。

在本機 Mac 上透過 UTM 建立 macOS Server，再自行安裝 OpenClaw，整個流程並不複雜，而 UTM 作為虛擬化層，也多了一份隔離感與安全感。效果比 VPS 好很多：

macOS VM 優點

完整的 macOS 環境，所有技能都能用
本地運行，網路請求來自住宅 IP
可以用 iMessage（透過 BlueBubbles）
隔離環境，不影響主系統

macOS VM 缺點

需要實體 Mac 來當載體
需要保持電腦開機

結論：怎麼選？

你的需求	推薦方案
只要 Telegram 文字聊天	Linux VPS（便宜穩定）
需要 iMessage	macOS VM（唯一選擇）
需要瀏覽器自動化	本地 macOS + node
需要 24/7 + macOS 功能	Mac mini 或 macOS VM 長期運行
預算有限 + 簡單需求	GCP e2-micro 免費方案

UTM macOS 虛擬機部署

UTM 是免費的虛擬化軟體，可以在 Apple Silicon Mac 上跑 macOS 虛擬機。

前置需求

Apple Silicon Mac（M1/M2/M3/M4）
macOS Sonoma 或更新版本
約 60GB 硬碟空間
20-30 分鐘時間

步驟 1：安裝 UTM

從官網下載：mac.getutm.app

步驟2 ：在 UTM 建立虛擬機

開啟 UTM → 點「+」新增 → 選「Virtualize」
選「macOS 12+」
配置資源：CPU 2 核心、RAM 4GB、硬碟 60GB 以上
匯入IPSW：這裡不用選，會自動幫你下載最新的 Apple macOS IPSW
完成並啟動

步驟 3：macOS 初始設定

選語言、地區
Apple ID 可以跳過（除非你需要 iMessage）
建立使用者帳號（記住帳號密碼）

步驟 4：啟用 SSH

開啟「系統設定」→「一般」→「共享」
開啟「遠端登入」（Remote Login）
點右邊 i 符號可以看到「若要從遠端登入此電腦，請輸入 ssh <youruser>@192.169.64.x」記下 VM 的 IP 位址

AI 模型配置：省錢又好用的選擇

準備好 VM 之後我們先來選定要使用的 model，身為免費仔提供我自己研究的幾個免費方案。

1. Google Gemini Flash

免費方式：如果你有新建的 GCP 帳號可以有 $300 鎂的額度可以使用，在 Google AI Studio 需綁定帳單（免費層級 gemini-2.5-flash 一天只有 25 次非常不夠用）
優點：速度極快，支援超長 Context (你可以把整本小說丟給它)。
缺點：免費版可能會被拿去訓練 (在意隱私者注意)，有速率限制。
設定方式：
1. 去 Google AI Studio 拿 API Key。
2. 在 Config 裡設定 provider: google，模型選 gemini-2.5-flash

免費額度／限制整理（官方可查）

只列出官方頁面有明確說明的數字；沒有明確數字的項目會標記「未公開」。

OpenRouter :free：
- 官方說明：若帳戶已購買 ≥10 credits，free models 為 1000 requests/day；否則 50 requests/day。
- 來源：OpenRouter FAQ（How are rate limits calculated?）
- https://openrouter.ai/docs/faq
Qwen Code / Qwen Portal OAuth：
- 官方頁面寫明 60 requests/minute、2,000 requests/day。
- 未標示 token 上限與重置時間（官方未公開）。
- 來源：Qwen Code Docs（Authentication）
- https://qwenlm.github.io/qwen-code-docs/en/users/configuration/auth/
OpenAI Codex（ChatGPT Plus OAuth）：
- 官方說明：限制依方案而定，Plus/Pro 等方案有更高的 Codex rate limits；未公開固定 token/次數。
- 來源：OpenAI Help Center（Using Codex with your ChatGPT plan）
- https://help.openai.com/en/articles/11369540-using-codex-with-your-chatgpt-plan
Google Antigravity：
- 官方說明：Pro/Ultra 方案 配額每 5 小時刷新；免費方案改為 週期性（weekly-based）配額。
- 未公開 token/次數的具體數字。
- 來源：Google 官方公告
- https://blog.google/feed/new-antigravity-rate-limits-pro-ultra-subsribers/

2. Google Antigravity

Google Antigravity IDE（類似 Cursor 的開發工具）裡面的免費配額。

適合：想追求免費但非常強的模型、且不怕供應不穩定的人
優點：免費享受到頂級模型效果（可能是 Gemini 3 Pro 或 Claude Sonnet 4.5）
免費額度：官方說明免費方案為 weekly-based 配額（未公開具體數字）
限制/風險：配額可能調整，且政策可能變動
設定方式：依照官方授權指令設定（見下方 providers 連結）

3. OpenRouter Free

OpenRouter 的 openrouter/free 是免費路由模型，會自動選擇當下可用的免費模型。

適合：想要完全免費、又不想自己維護模型清單的人
優點：
- 完全免費（input/output 都是 $0）
- 智慧路由：根據功能需求自動選擇支援模型（圖片理解、tool calling 等）
- 支援多模態輸入（text + image），最高 200k context
免費額度：依 OpenRouter 的免費層規則，可能有速率/每日用量限制
限制/風險：每次請求可能路由到不同模型，回覆風格不一致
可能路由到的免費模型（會動態更新）：
- StepFun Step 3.5 Flash（196B MoE，256k context）
- Arcee AI Trinity Large Preview（400B MoE，131k context）
- Upstage Solar Pro 3（102B MoE，128k context）
- LiquidAI LFM 2.5 系列（輕量級）
設定方式：
1. 去 OpenRouter 註冊並取得 API Key
2. 執行 openclaw models auth --provider openrouter --mode apiKey
3. 在 Config 設定模型為 openrouter/openrouter/free

4. Qwen

適合：程式碼理解、生成、修改；需要穩定高品質回覆
優點：對程式碼任務特別強、速度快、穩定
免費額度：依 Qwen Portal 的免費額度規則（可能有速率/每日用量限制）
限制/風險：需完成 Qwen Portal 授權
設定方式：
1. 訪問 https://portal.qwen.ai 建立帳號
2. 執行以下指令（會開啟瀏覽器 OAuth）：

1	openclaw models auth login --provider qwen-portal --set-default

5. OpenAI Codex（設定為預設模型）

適合：程式碼相關任務、長上下文、需要穩定高品質回覆
優點：穩定、可預期，長上下文表現佳
免費額度：無（屬訂閱/付費方案的配額）
使用限制：仍受 OpenAI 配額與速率限制（依帳號等級而定）
補充：本文作者是 ChatGPT Plus 訂閱者，使用 openai-codex OAuth 授權
設定方式：

# 1) 進行 OpenAI Codex 授權（會開啟瀏覽器 OAuth）
openclaw models auth login --provider openai-codex --set-default

# 2) 設定預設模型（建議）
openclaw models set openai-codex/gpt-5.2-codex

# 3) 驗證是否生效
openclaw models

終端機輸出示意：

Config        : ~/.openclaw/openclaw.json
Agent dir     : ~/.openclaw/agents/main/agent
Default       : openai-codex/gpt-5.2-codex
Fallbacks (0) : -
Image model   : -
Image fallbacks (0): -
Aliases (1)   : qwen -> qwen-portal/coder-model
Configured models (4): google-antigravity/claude-opus-4-5-thinking, qwen-portal/coder-model, qwen-portal/vision-model, openai-codex/gpt-5.2-codex

如果你不想把它設成預設模型，可以省略第 2 步，之後用 /model openai-codex/gpt-5.2-codex 或 openclaw models set ... 切換即可。

附錄：怎麼將原先配置好的 model 換成另一個提供商

設置好之後查詢目前 model 設定，Default 可以看到當前使用的模型

$ openclaw models

🦞 OpenClaw 2026.1.30 (76b5208) — Your messages, your servers, your control.
(node:1989) [DEP0040] DeprecationWarning: The `punycode` module is deprecated. Please use a userland alternative instead.
(Use `node --trace-deprecation ...` to show where the warning was created)
Config        : ~/.openclaw/openclaw.json
Agent dir     : ~/.openclaw/agents/main/agent
Default       : google-antigravity/claude-opus-4-5-thinking
Fallbacks (0) : -
Image model   : -
Image fallbacks (0): -
Aliases (1)   : qwen -> qwen-portal/coder-model
Configured models (3): google-antigravity/claude-opus-4-5-thinking, qwen-portal/coder-model, qwen-portal/vision-model
Auth overview
Auth store    : ~/.openclaw/agents/main/agent/auth-profiles.json
Shell env     : off
Providers w/ OAuth/tokens (2): google-antigravity (1), qwen-portal (1)
- google-antigravity effective=profiles:~/.openclaw/agents/main/agent/auth-profiles.json | profiles=1 (oauth=1, token=0, api_key=0) | google-antigravity:axiom7.ai@gmail.com=OAuth (axiom7.ai@gmail.com)
- qwen-portal effective=profiles:~/.openclaw/agents/main/agent/auth-profiles.json | profiles=1 (oauth=1, token=0, api_key=0) | qwen-portal:default=OAuth | models.json=qwen-oauth | source=models.json: ~/.openclaw/agents/main/agent/models.json
OAuth/token status
- google-antigravity usage: gpt-oss-120b-medium 100% left ⏱4h 59m · gemini-3-flash 100% left ⏱4h 59m
- google-antigravity:axiom7.ai@gmail.com (axiom7.ai@gmail.com) ok expires in 47m
- qwen-portal
- qwen-portal:default ok expires in 0m

可以到文檔 providers 中查看授權指令、並執行，設置好之後再查詢一次會看到 Default 已經換成新的模型
1
openclaw models
後續想再切換回來可以使用這個使令來切換
1
openclaw models set <model>
配置完成後，重啟 OpenClaw：
1
openclaw gateway restart

然後可以使用以下命令測試：

1 2	# 查看可用模型 openclaw models list

Telegram bot 申請教學

再來準備 Telegram 的部分。這是讓你隨時隨地與 AI 聊天的關鍵。

步驟 1：建立 Telegram Bot

開啟 Telegram，搜尋 @BotFather
發送 /newbot
輸入 Bot 名稱（例如：My OpenClaw Bot）
輸入 Bot 使用者名稱（必須以 _bot 結尾）
BotFather 會給你一個 Token，保管好！

1	Use this token to access the HTTP API: xxxxxx

安裝 OpenClaw

步驟 1：安裝 OpenClaw

# 從你的主系統 SSH 進 VM，也可以直接進到 UTM VM 使用終端機安裝
ssh <youruser>@192.168.64.x

# 安裝 OpenClaw
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
# 接著會進入安裝程序

# 如果沒有可以執行這個命令開始初始設定
openclaw onboard --install-daemon

步驟 2：OpenClaw onborad 流程

1. I understand this powerful and inherently rishy. Continue?
會出現一些安全性的提示，沒問題就選 Yes 繼續

2. Onboarsing node
建議使用 QuickStart 快速安裝

3. Model/auth provider
選擇你要使用的模型服務
我選 google > Antigravity 接著會在瀏覽器跳出登入授權畫面，登入即可
模型可以選預設就好

4. Select channel (QuickStart)
使用的 App 溝通管道，我選 Telegram，輸入剛剛 BotFather 取得的 Token

5. Configure skills now? (recommended)
Skills 部分，可以選第一個 npm，然後勾許你需要的安裝

6. 接著會詢問你其他 API Key，沒有的話都選 No

7. Enable hooks?
先選 Skip for now

8. 接著安裝完成會跳到 dashborad 的 Chat 畫面可以直接在上面跟 bot 對話了！

步驟 3：配對你的 Telegram

在 Telegram 中，找到你剛建立的 Bot
發送任何訊息（例如 hello）

Bot 會回覆配對碼，類似：

1
2
3

OpenClaw: access not configured.
Your Telegram user id: 8444190675
Pairing code: JYWKCCMM

在 OpenClaw dashborad > Chat 直接貼上上面那段訊息：

完成！現在可以在 Telegram 開始聊天了 🎉

常用指令

/status — 查看狀態
/reset — 重置對話
/model — 查看/切換模型
/reasoning — 開關推理模式

常見問題排解

Q: Gateway 沒有回應
1
2
3
4
5
# 檢查狀態
openclaw status

# 看 log
openclaw logs --follow
常見原因：沒有設定 AI 模型、API Key 無效或過期、網路問題
Q: Telegram Bot 不回訊息
1. 確認 Bot Token 正確
2. 確認已經配對成功
3. 檢查 dmPolicy 設定
1
openclaw channels status
Q: 記憶體不足（OOM）
如果是 VM 或 VPS：增加 RAM（至少 2GB）、減少同時運行的服務。如果是本地：關閉不必要的應用程式、不要用太大的本地模型。

Q: 如何更新 OpenClaw

# npm 安裝
npm update -g openclaw

# 重啟服務
openclaw gateway restart

結語

部署 OpenClaw 確實有學習曲線，但一旦設定好，你就有了一個隨時待命的 AI 助理。

我的建議：

新手：從 Linux VPS 開始，便宜簡單
需要完整功能：用 macOS VM 或本地 Mac
模型選擇：Venice AI 是目前 CP 值最高的選項

參考資料

OpenClaw 官方文件：docs.openclaw.ai
GitHub：github.com/openclaw/openclaw
Discord 社群：discord.com/invite/clawd