OpenClaw🦞极简部署法

部署法则，一是本地部署，二是云端部署。 在逛各家的方案时，刚好看到阿里云有一个比较便宜的试用套餐，于是顺手下单了。 整个流程分三步：购买云服务器→一键部署镜像→配置任务。 服务器买好之后，需要在百炼工作台创建API Key。然后进入轻量服务器控制台，找到已经安装OpenClaw的实例，在应用详情里放通服务端口。系统会自动生成随机端口用于访问Web UI。 完成初始化后，再选择一个模型即可。打开Web UI面板，就可以进入OpenClaw的对话界面，基础功能已经可以正常使用。 官方提供的模型token有配额限制，可以在百炼工作台的模型用量里查看消耗情况。 接下来就是安装一些常用skills。 - skill-vetter 用于安全扫描，在安装技能前检查代码风险。 - tavily-search 提供联网搜索能力，否则Agent只能依赖已有知识。 - self-improving-agent 负责记录错误并进行自我迭代，使用时间越长效果越明显。 - proactive-agent 增强主动性，让Agent能自己规划任务。 - ontology 提供结构化记忆，用于保存用户信息和对话上下文。 配置完成之后，还可以接入飞书或QQ机器人，在开放平台创建应用即可。 飞书群内@机器人/QQ直接对话，如果正常回复就ok了。 简单测试后，我开始思考热潮之后的隐患。 很多人看到🦞能自动操作电脑、写代码、执行任务，就很兴奋，好像部署之后电脑里就多了一个全天候数字员工。但实际情况是，为了理解你的环境，🦞需要频繁读取屏幕信息、截图、监测系统状态，并调用大量系统接口。 从权限角度看，它几乎能看到你屏幕上的大部分内容。聊天记录、文档、浏览器页面、账号信息，都可能处在它的可访问范围之内。 能力越强，对系统的接入就越深，对个人数据的触达也越多。 一旦底层代码存在漏洞，或者插件生态出现恶意组件，风险未必会以大型安全事件的形式出现，更可能是零散地发生在普通用户身上。 龙虾热之下，我只能把它当作实验对象，而不是生产工具。 如果只是体验，可以本地跑一跑。想长期使用，最好把环境做隔离，比如放在云端服务器，或者专门准备一台Mac mini。 主要是，真的很烧token啊... 越是在这种阶段，越需要一点冷静和质疑。 #AI #产品 #OpenClaw #OpenClaw部署 #龙虾