一、部署前环境准备

1.1 服务器选型标准

在主流云服务商控制台创建轻量应用服务器时，需重点关注以下配置参数：

系统镜像：选择预装智能对话机器人系统的专用镜像（已集成基础依赖库）
内存规格：建议选择2GB及以上内存实例，确保模型推理时不会因内存不足中断
地域选择：优先选择网络出口带宽充足的区域（如海外节点可获得更稳定的公网访问）
存储配置：系统盘建议采用SSD类型，容量不低于20GB以容纳模型文件和日志数据

典型配置示例：

实例类型：通用型
vCPU：1核
内存：2GB
系统盘：40GB SSD
带宽：3Mbps

1.2 网络环境检测

通过ping和traceroute命令检测服务器网络连通性，重点验证：

服务器到模型服务API的延迟（建议<150ms）
本地网络到服务器端口的可达性
防火墙规则是否放行必要端口（如18789端口）

二、核心组件部署流程

2.1 模型服务初始化

密钥管理配置：
- 登录控制台进入「安全凭证」模块
- 创建新的API密钥对（需记录Secret Key）
- 为密钥配置IP白名单（建议限制为服务器内网IP段）

服务镜像部署：

# 通过SSH连接服务器后执行
sudo docker pull registry.example.com/openclaw:latest
sudo docker run -d --name openclaw \
  -p 18789:18789 \
  -e API_KEY=your_api_key \
  -v /data/logs:/var/log \
  registry.example.com/openclaw:latest

健康检查验证：

curl -X GET http://localhost:18789/health
# 预期返回：{"status":"healthy","uptime":1234}

2.2 网络权限配置

2.2.1 防火墙规则设置

通过控制台完成以下操作：

进入「安全组」配置页面
添加入站规则：
- 协议类型：TCP
- 端口范围：18789
- 授权对象：0.0.0.0/0（生产环境建议限制IP）

2.2.2 端口转发配置

对于使用NAT网关的场景，需配置端口映射：

公网端口:18789 → 内网端口:18789
协议:TCP

三、服务访问控制配置

3.1 认证令牌生成

执行以下命令获取访问令牌：

# 进入容器交互终端
sudo docker exec -it openclaw bash
# 运行令牌生成脚本
/opt/openclaw/bin/generate_token.sh \
  --api-key YOUR_API_KEY \
  --expire 86400

系统将返回类似以下格式的JSON响应：

{
  "token": "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...",
  "expire_at": 1735689600,
  "endpoint": "https://your-server-ip:18789"
}

3.2 访问权限控制

在/etc/openclaw/config.yaml中配置：

auth:
  enabled: true
  rate_limit: 100/min
  whitelist:
    - 192.168.1.0/24
    - 203.0.113.45

四、生产环境优化建议

4.1 高可用架构设计

推荐采用主备部署模式：

[客户端] → [负载均衡] → [主节点] 
                       ↘ [备节点]

配置健康检查路径为/health，间隔5秒，超时3秒。

4.2 监控告警设置

建议配置以下监控指标：

CPU使用率 >80%持续5分钟
内存占用 >90%
18789端口连接数 >100
模型推理响应时间 >2秒

可通过标准输出重定向实现日志收集：

# 在docker-compose.yml中配置
logging:
  driver: "json-file"
  options:
    max-size: "10m"
    max-file: "3"

4.3 性能调优参数

在/etc/openclaw/env.conf中调整：

# 并发处理数
WORKER_NUM=4
# 批处理大小
BATCH_SIZE=32
# 缓存配置
CACHE_SIZE=512MB

五、常见问题处理

5.1 连接超时排查

检查安全组规则是否放行端口
验证服务器防火墙设置：
```
sudo iptables -L -n | grep 18789
```
测试本地网络到服务器的连通性：
```
telnet your-server-ip 18789
```

5.2 认证失败处理

确认API密钥未过期
检查系统时间同步状态：
```
timedatectl status
```
验证令牌生成脚本版本是否匹配

5.3 模型加载错误

检查磁盘空间是否充足：
```
df -h /var/lib/docker
```
验证模型文件完整性：
```
sha256sum /opt/openclaw/models/main.bin
```

六、升级维护流程

6.1 版本升级步骤

备份当前配置文件：

tar czvf config_backup_$(date +%Y%m%d).tar.gz /etc/openclaw/

停止服务并拉取新镜像：

sudo docker stop openclaw
sudo docker pull registry.example.com/openclaw:v2.1.0

启动新版本容器（使用原有配置挂载）

6.2 回滚方案

若升级后出现问题，可通过以下命令快速回退：

# 停止新版本容器
sudo docker stop openclaw
# 启动旧版本容器（需提前做好镜像标记）
sudo docker start openclaw_v2.0.0

通过以上系统化的部署方案，开发者可以在主流云平台上快速搭建稳定运行的智能对话服务。实际部署时建议先在测试环境验证完整流程，再迁移到生产环境。对于企业级应用，建议结合容器编排工具实现自动化运维管理。

2026年智能对话机器人一键部署全流程指南