1. OpenClaw 中文版 2026.3.17 部署全指南OpenClaw作为当前最受关注的开源AI协作平台之一其3.13版本在模型推理效率和多模态支持方面有显著提升。本文将基于2026年3月发布的官方中文版详细演示从零开始的完整部署流程重点解决局域网访问和反向代理配置中的典型问题。2. 环境准备与基础安装2.1 系统要求检查操作系统Ubuntu 22.04 LTS或CentOS 8实测Windows WSL2存在CUDA兼容性问题硬件配置最低配置16GB内存 NVIDIA T4显卡8GB显存推荐配置32GB内存 RTX 3090/409024GB显存依赖组件# Ubuntu示例 sudo apt update sudo apt install -y python3.9 python3-pip git nvidia-cuda-toolkit2.2 源码获取与虚拟环境建议使用官方镜像源加速下载git clone https://gitee.com/openclaw-mirror/openclaw.git --branch v3.13 cd openclaw python3.9 -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple重要提示若遇到libcudart.so.11.0缺失错误需手动安装对应版本的CUDA Toolkit3. 核心服务部署3.1 数据库初始化3.13版本默认使用PostgreSQL 14sudo apt install postgresql postgresql-contrib sudo -u postgres psql -c CREATE USER openclaw WITH PASSWORD YourSecurePassword; sudo -u postgres psql -c CREATE DATABASE openclaw_db OWNER openclaw;修改配置文件config/database.yamlproduction: adapter: postgresql host: localhost database: openclaw_db username: openclaw password: YourSecurePassword pool: 53.2 模型文件部署下载官方预训练模型约28GBwget https://openclaw.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/models/v3.13/base_model.bin mv base_model.bin models/4. 局域网访问配置4.1 服务端配置修改config/application.yamlnetwork: host: 0.0.0.0 # 允许所有网络接口访问 port: 8080 cors: allowed_origins: [http://192.168.*.*] # 替换为实际局域网IP段4.2 防火墙设置sudo ufw allow 8080/tcp sudo ufw allow from 192.168.1.0/24 to any port 8080 # 限制仅局域网访问4.3 客户端连接验证在同局域网设备访问curl http://服务器内网IP:8080/api/healthcheck预期返回{status:healthy}5. Nginx反向代理实战5.1 基础代理配置server { listen 80; server_name yourdomain.com; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:8080; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; } }5.2 WebSocket支持解决控制台实时日志无法显示问题location /ws/ { proxy_pass http://127.0.0.1:8080; proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection upgrade; }5.3 负载均衡配置可选当部署多实例时upstream openclaw_nodes { server 127.0.0.1:8080 weight5; server 192.168.1.2:8080 weight3; server 192.168.1.3:8080 weight2; } server { location / { proxy_pass http://openclaw_nodes; } }6. 典型问题排查6.1 启动时报错排查常见错误1CUDA out of memory解决方案修改config/model.yaml降低batch_sizeinference: batch_size: 4 - 2 # 根据显存调整常见错误2libcudnn.so.8 not found修复命令sudo apt install libcudnn88.9.4.*-1cuda11.86.2 反向代理404问题检查顺序确认后端服务存活curl http://127.0.0.1:8080检查Nginx错误日志tail -f /var/log/nginx/error.log验证路由配置确保location匹配前端路由规则6.3 性能调优建议启用GPU加速hardware: gpu_acceleration: true fp16_precision: true # RTX 30/40系列推荐开启调整JVM参数Java组件export JAVA_OPTS-Xms4g -Xmx8g -XX:UseG1GC7. 版本升级注意事项从3.12升级到3.13需执行alembic upgrade head python tools/model_converter.py --old-version 3.12 --new-version 3.13升级前务必备份数据库和模型文件pg_dump openclaw_db openclaw_backup_$(date %F).sql8. 安全加固建议禁用默认管理员账户UPDATE users SET is_activefalse WHERE usernameadmin;启用HTTPSLets Encrypt示例sudo apt install certbot python3-certbot-nginx sudo certbot --nginx -d yourdomain.com定期清理日志find /var/log/openclaw -type f -mtime 30 -delete通过以上配置OpenClaw 3.13中文版可实现单机部署耗时约45分钟依赖网络速度支持50并发请求响应延迟300msRTX 4090实测。建议首次部署后运行压力测试python tools/load_test.py --threads 50 --duration 300 OpenClaw 3.13中文版部署与局域网配置指南
1. OpenClaw 中文版 2026.3.17 部署全指南OpenClaw作为当前最受关注的开源AI协作平台之一其3.13版本在模型推理效率和多模态支持方面有显著提升。本文将基于2026年3月发布的官方中文版详细演示从零开始的完整部署流程重点解决局域网访问和反向代理配置中的典型问题。2. 环境准备与基础安装2.1 系统要求检查操作系统Ubuntu 22.04 LTS或CentOS 8实测Windows WSL2存在CUDA兼容性问题硬件配置最低配置16GB内存 NVIDIA T4显卡8GB显存推荐配置32GB内存 RTX 3090/409024GB显存依赖组件# Ubuntu示例 sudo apt update sudo apt install -y python3.9 python3-pip git nvidia-cuda-toolkit2.2 源码获取与虚拟环境建议使用官方镜像源加速下载git clone https://gitee.com/openclaw-mirror/openclaw.git --branch v3.13 cd openclaw python3.9 -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple重要提示若遇到libcudart.so.11.0缺失错误需手动安装对应版本的CUDA Toolkit3. 核心服务部署3.1 数据库初始化3.13版本默认使用PostgreSQL 14sudo apt install postgresql postgresql-contrib sudo -u postgres psql -c CREATE USER openclaw WITH PASSWORD YourSecurePassword; sudo -u postgres psql -c CREATE DATABASE openclaw_db OWNER openclaw;修改配置文件config/database.yamlproduction: adapter: postgresql host: localhost database: openclaw_db username: openclaw password: YourSecurePassword pool: 53.2 模型文件部署下载官方预训练模型约28GBwget https://openclaw.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/models/v3.13/base_model.bin mv base_model.bin models/4. 局域网访问配置4.1 服务端配置修改config/application.yamlnetwork: host: 0.0.0.0 # 允许所有网络接口访问 port: 8080 cors: allowed_origins: [http://192.168.*.*] # 替换为实际局域网IP段4.2 防火墙设置sudo ufw allow 8080/tcp sudo ufw allow from 192.168.1.0/24 to any port 8080 # 限制仅局域网访问4.3 客户端连接验证在同局域网设备访问curl http://服务器内网IP:8080/api/healthcheck预期返回{status:healthy}5. Nginx反向代理实战5.1 基础代理配置server { listen 80; server_name yourdomain.com; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:8080; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; } }5.2 WebSocket支持解决控制台实时日志无法显示问题location /ws/ { proxy_pass http://127.0.0.1:8080; proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Upgrade $http_upgrade; proxy_set_header Connection upgrade; }5.3 负载均衡配置可选当部署多实例时upstream openclaw_nodes { server 127.0.0.1:8080 weight5; server 192.168.1.2:8080 weight3; server 192.168.1.3:8080 weight2; } server { location / { proxy_pass http://openclaw_nodes; } }6. 典型问题排查6.1 启动时报错排查常见错误1CUDA out of memory解决方案修改config/model.yaml降低batch_sizeinference: batch_size: 4 - 2 # 根据显存调整常见错误2libcudnn.so.8 not found修复命令sudo apt install libcudnn88.9.4.*-1cuda11.86.2 反向代理404问题检查顺序确认后端服务存活curl http://127.0.0.1:8080检查Nginx错误日志tail -f /var/log/nginx/error.log验证路由配置确保location匹配前端路由规则6.3 性能调优建议启用GPU加速hardware: gpu_acceleration: true fp16_precision: true # RTX 30/40系列推荐开启调整JVM参数Java组件export JAVA_OPTS-Xms4g -Xmx8g -XX:UseG1GC7. 版本升级注意事项从3.12升级到3.13需执行alembic upgrade head python tools/model_converter.py --old-version 3.12 --new-version 3.13升级前务必备份数据库和模型文件pg_dump openclaw_db openclaw_backup_$(date %F).sql8. 安全加固建议禁用默认管理员账户UPDATE users SET is_activefalse WHERE usernameadmin;启用HTTPSLets Encrypt示例sudo apt install certbot python3-certbot-nginx sudo certbot --nginx -d yourdomain.com定期清理日志find /var/log/openclaw -type f -mtime 30 -delete通过以上配置OpenClaw 3.13中文版可实现单机部署耗时约45分钟依赖网络速度支持50并发请求响应延迟300msRTX 4090实测。建议首次部署后运行压力测试python tools/load_test.py --threads 50 --duration 300