超易上手教程：OpenClaw阿里云/本地部署，零代码无缝接入Qwen3.6 Plus，5分钟速成AI Agent-阿里云开发者社区

Qwen3.5 Plus作为2026年初更新的旗舰大模型，凭借3970亿总参数量（推理仅激活170亿）的高效架构，成为智能体的“顶配大脑”；而OpenClaw则是轻量级智能体编排框架，无需手写上下文管理、工具调用逻辑，堪称小白福音。两者搭配，Qwen3.5 Plus负责思考决策，OpenClaw负责执行调度，零代码基础也能在5分钟内跑通可用的智能体。

本文将完整拆解2026年OpenClaw的阿里云部署与本地部署步骤，详细讲解Qwen3.5 Plus的API配置、智能体核心逻辑编写与工具拓展，包含可直接复制的代码命令，助力用户快速落地“思考+执行”一体化智能体。阿里云部署 OpenClaw 只需两步，全网最简单，步骤流程访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。
OpenClaw部署教程图1.png

OpenClaw部署教程图2.png
OpenClaw部署教程图3.png
OpenClaw部署教程图4.png

一、核心认知：Qwen3.5 Plus与OpenClaw的协作逻辑

Qwen3.5 Plus：承担“大脑”角色，负责语义理解、逻辑推理、多轮对话记忆，支持API调用，无需本地堆显卡，有网即可使用；
OpenClaw：承担“手脚+调度中心”角色，负责指令解析、任务拆分、工具调用、对话记忆管理，无需手动编写复杂逻辑，仅需绑定大模型即可运行；
协作优势：零代码基础也能快速搭建智能体，兼顾效果与速度，适配个人轻量使用与企业级稳定运行。

二、2026年OpenClaw双部署流程（适配Qwen3.5 Plus集成）

方案一：阿里云部署（企业级稳定运行首选）

依托阿里云轻量应用服务器，2026版部署方案优化了API调用稳定性、多用户协作，适配Ubuntu 22.04 LTS系统，支持7×24小时智能体运行，适合企业/团队规模化使用。

（一）部署前置准备

阿里云账号：注册阿里云账号，完成实名认证，无欠费记录；
服务器配置：推荐2vCPU+4GiB内存+40GiB ESSD（满足智能体持续运行）；
工具准备：SSH工具（FinalShell/Xshell）、Git、VS Code（远程连接）；
核心凭证：Qwen3.5 Plus API Key与接口地址（阿里云申请）、阿里云百炼API-Key，访问订阅阿里云百炼Coding Plan（可选）。

（二）详细部署步骤

零基础部署 OpenClaw 喂饭级步骤流程

第一步：点击打开访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面。
阿里云OpenClaw一键部署专题页面：https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot

第二步：打开选择阿里云轻量应用服务器，配置参考如下：

镜像：OpenClaw(Moltbot)镜像（已经购买服务器的用户可以重置系统重新选择镜像）
实例：内存必须2GiB及以上。
地域：默认美国（弗吉尼亚），目前中国内地域（除香港）的轻量应用服务器，联网搜索功能受限。
时长：根据自己的需求及预算选择。

轻量应用服务器OpenClaw镜像.png

第三步：打开访问阿里云百炼大模型控制台，找到密钥管理，单击创建API-Key。

阿里云百炼密钥管理图.png

前往轻量应用服务器控制台，找到安装好OpenClaw的实例，进入「应用详情」放行18789端口、配置百炼API-Key、执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
阿里云百炼密钥管理图2.png

端口放通：需要放通对应端口的防火墙，单击一键放通即可。
配置百炼API-Key，单击一键配置，输入百炼的API-Key。单击执行命令，写入API-Key。
配置OpenClaw：单击执行命令，生成访问OpenClaw的Token。
访问控制页面：单击打开网站页面可进入OpenClaw对话页面。

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：

创建API-Key，推荐访问订阅阿里云百炼Coding Plan，阿里云百炼Coding Plan每天两场抢购活动，从按tokens计费升级为按次收费，可以进一步节省费用！

购买后，在控制台生成API Key。注：这里复制并保存好你的API Key，后面要用。
回到轻量应用服务器-控制台，单击服务器卡片中的实例 ID，进入服务器概览页。
在服务器概览页面单击应用详情页签，进入服务器详情页面。
端口放通在OpenClaw使用步骤区域中，单击端口放通下的执行命令，可开放获取OpenClaw 服务运行端口的防火墙。
这里系统会列出我们第一步中创建的阿里云百炼 Coding Plan的API Key，直接选择就可以。
获取访问地址单击访问 Web UI 面板下的执行命令，获取 OpenClaw WebUI 的地址。

1. 服务器初始化与依赖安装：

- 登录阿里云控制台，创建轻量应用服务器，选择Ubuntu 22.04镜像，记录公网IP；
- 通过SSH连接服务器：

ssh root@你的服务器公网IP

- 安装核心依赖（Python 3.10~3.12，兼容性最佳）：

# 更新系统并安装Python环境
apt update -y && apt upgrade -y
apt install -y python3 python3-pip python3-venv git
# 验证Python版本（需在3.10~3.12之间）
python3 --version
# 创建虚拟环境并激活
python3 -m venv qwen-openclaw-env
source qwen-openclaw-env/bin/activate
# 安装核心依赖（清华源加速）
pip install openclaw>=0.2.0 qwen-sdk>=1.3.0 python-dotenv pydantic>=2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 配置密钥与项目文件：

# 创建项目目录
mkdir qwen-openclaw-agent && cd qwen-openclaw-agent
# 创建.env配置文件（存储敏感信息）
cat > .env << EOF
# Qwen3.5 Plus 接口配置
QWEN_API_KEY="你的Qwen3.5 Plus API Key"
QWEN_API_ENDPOINT="https://qwen-api.aliyuncs.com/v1"
# OpenClaw 智能体配置
OPENCLAW_AGENT_NAME="企业智能助手"
OPENCLAW_MEMORY_LIMIT=20  # 对话记忆条数，企业场景建议20
EOF
# 创建agent.py主程序文件
cat > agent.py << EOF
import os
from dotenv import load_dotenv
from openclaw import OpenClawAgent
from qwen_sdk import Qwen35PlusClient

# 加载.env文件中的配置
load_dotenv()

# 初始化Qwen3.5 Plus大模型客户端
qwen_client = Qwen35PlusClient(
    api_key=os.getenv("QWEN_API_KEY"),
    endpoint=os.getenv("QWEN_API_ENDPOINT")
)

# 初始化OpenClaw智能体，绑定大模型
agent = OpenClawAgent(
    llm_client=qwen_client,
    agent_name=os.getenv("OPENCLAW_AGENT_NAME"),
    memory_limit=int(os.getenv("OPENCLAW_MEMORY_LIMIT"))
)

# 定义智能体系统提示词（企业场景适配）
base_prompt = """你是企业级高效AI助手，专注于清晰回答业务问题、处理文本任务与简单代码需求。
多轮对话中需精准记住用户此前提问，回答简洁专业，不添加多余客套内容，适配团队协作场景。"""

# 将规则同步给智能体
agent.set_system_prompt(base_prompt)

# 定义计算器工具（拓展实用能力）
def math_calculator(expression: str) -> str:
    """
    计算基础数学表达式，支持加减乘除与括号
    :param expression: 数学表达式字符串
    :return: 计算结果
    """
    try:
        # 安全计算表达式
        result = eval(expression, {"__builtins__": None}, {})
        return f"表达式 {expression} 的计算结果为：{result}"
    except Exception as e:
        return f"计算失败，错误信息：{str(e)}"

# 注册工具到OpenClaw
agent.register_tool(
    tool_name="计算器",
    tool_func=math_calculator,
    tool_description="用于计算数学表达式，支持加减乘除、括号运算"
)

# 实现循环对话功能
def start_chat():
    print("=== 企业智能助手已启动，输入 exit 退出对话 ===")
    while True:
        user_input = input("你：")
        # 退出条件判断
        if user_input.strip().lower() == "exit":
            print("智能助手：对话结束，下次见！")
            break
        # 调用OpenClaw处理对话
        response = agent.chat(user_input)
        print(f"智能助手：{response}")

# 启动程序
if __name__ == "__main__":
    start_chat()
EOF

3. 测试运行与服务配置：

# 测试智能体运行
python3 agent.py

输入问题（如“计算(30+20)*4/5”），智能体正常响应即表示部署成功。

配置Systemd进程守护（支持后台运行）：

# 创建服务文件
cat > /etc/systemd/system/qwen-openclaw.service << EOF
[Unit]
Description=Qwen3.5 Plus + OpenClaw Agent Service
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=root
WorkingDirectory=/root/qwen-openclaw-agent
ExecStart=/root/qwen-openclaw-env/bin/python3 /root/qwen-openclaw-agent/agent.py
Restart=always
RestartSec=5s
Environment="PATH=/root/qwen-openclaw-env/bin"

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
# 启动服务并设置开机自启
systemctl daemon-reload
systemctl start qwen-openclaw
systemctl enable qwen-openclaw
# 验证服务状态
systemctl status qwen-openclaw

4. 端口放行（如需远程访问）：

firewall-cmd --add-port=8080/tcp --permanent
firewall-cmd --reload

方案二：本地部署（Windows/Mac，个人轻量使用首选）

无需服务器费用，快速搭建智能体用于日常使用，支持Windows 10+/MacOS 12+，适合个人用户快速验证功能。

（一）Windows系统本地部署

1. 基础环境准备：

- 安装Python 3.10~3.12：访问https://www.python.org/downloads/，勾选“Add Python to PATH”；
- 安装Git：访问https://git-scm.com/download/win，默认配置安装；
- 验证环境（管理员模式PowerShell）：

python --version  # 需在3.10~3.12之间
pip --version

2. 安装依赖与配置项目：

# 创建项目目录并进入
mkdir qwen-openclaw-agent && cd qwen-openclaw-agent
# 创建虚拟环境并激活
python -m venv qwen-openclaw-env
.\qwen-openclaw-env\Scripts\Activate.ps1
# 安装核心依赖（清华源加速）
pip install openclaw>=0.2.0 qwen-sdk>=1.3.0 python-dotenv pydantic>=2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 创建.env配置文件
New-Item -Name ".env" -ItemType File
Add-Content -Path ".env" -Value @"
# Qwen3.5 Plus 接口配置
QWEN_API_KEY="你的Qwen3.5 Plus API Key"
QWEN_API_ENDPOINT="https://qwen-api.aliyuncs.com/v1"
# OpenClaw 智能体配置
OPENCLAW_AGENT_NAME="个人智能助手"
OPENCLAW_MEMORY_LIMIT=10
"@
# 创建agent.py主程序文件
New-Item -Name "agent.py" -ItemType File
Add-Content -Path "agent.py" -Value @"
import os
from dotenv import load_dotenv
from openclaw import OpenClawAgent
from qwen_sdk import Qwen35PlusClient

# 加载.env文件中的配置
load_dotenv()

# 初始化Qwen3.5 Plus大模型客户端
qwen_client = Qwen35PlusClient(
    api_key=os.getenv("QWEN_API_KEY"),
    endpoint=os.getenv("QWEN_API_ENDPOINT")
)

# 初始化OpenClaw智能体，绑定大模型
agent = OpenClawAgent(
    llm_client=qwen_client,
    agent_name=os.getenv("OPENCLAW_AGENT_NAME"),
    memory_limit=int(os.getenv("OPENCLAW_MEMORY_LIMIT"))
)

# 定义智能体系统提示词
base_prompt = """你是高效实用的个人AI助手，专注于清晰回答问题、处理简单文本任务与代码需求。
多轮对话中需记住用户此前的提问，回答简洁准确，不添加多余客套内容。"""

# 将规则同步给智能体
agent.set_system_prompt(base_prompt)

# 定义计算器工具
def math_calculator(expression: str) -> str:
    """
    计算基础数学表达式，支持加减乘除与括号
    :param expression: 数学表达式字符串
    :return: 计算结果
    """
    try:
        result = eval(expression, {"__builtins__": None}, {})
        return f"表达式 {
   expression} 的计算结果为：{
   result}"
    except Exception as e:
        return f"计算失败，错误信息：{
   str(e)}"

# 注册工具到OpenClaw
agent.register_tool(
    tool_name="计算器",
    tool_func=math_calculator,
    tool_description="用于计算数学表达式，支持加减乘除、括号运算"
)

# 实现循环对话功能
def start_chat():
    print("=== 个人智能助手已启动，输入 exit 退出对话 ===")
    while True:
        user_input = input("你：")
        if user_input.strip().lower() == "exit":
            print("智能助手：对话结束，下次见！")
            break
        response = agent.chat(user_input)
        print(f"智能助手：{
   response}")

if __name__ == "__main__":
    start_chat()
"@

3. 启动智能体：

python agent.py

（二）Mac系统本地部署

1. 基础环境准备：

- 安装Homebrew（若未安装）：

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

- 安装Python 3.10~3.12：

brew install python@3.11
brew link python@3.11 --force
# 验证版本
python3 --version
pip3 --version

2. 安装依赖与配置项目：

# 创建项目目录并进入
mkdir qwen-openclaw-agent && cd qwen-openclaw-agent
# 创建虚拟环境并激活
python3 -m venv qwen-openclaw-env
source qwen-openclaw-env/bin/activate
# 安装核心依赖（清华源加速）
pip install openclaw>=0.2.0 qwen-sdk>=1.3.0 python-dotenv pydantic>=2.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 创建.env配置文件
cat > .env << EOF
# Qwen3.5 Plus 接口配置
QWEN_API_KEY="你的Qwen3.5 Plus API Key"
QWEN_API_ENDPOINT="https://qwen-api.aliyuncs.com/v1"
# OpenClaw 智能体配置
OPENCLAW_AGENT_NAME="个人智能助手"
OPENCLAW_MEMORY_LIMIT=10
EOF
# 创建agent.py主程序文件
cat > agent.py << EOF
import os
from dotenv import load_dotenv
from openclaw import OpenClawAgent
from qwen_sdk import Qwen35PlusClient

load_dotenv()

qwen_client = Qwen35PlusClient(
    api_key=os.getenv("QWEN_API_KEY"),
    endpoint=os.getenv("QWEN_API_ENDPOINT")
)

agent = OpenClawAgent(
    llm_client=qwen_client,
    agent_name=os.getenv("OPENCLAW_AGENT_NAME"),
    memory_limit=int(os.getenv("OPENCLAW_MEMORY_LIMIT"))
)

base_prompt = """你是高效实用的个人AI助手，专注于清晰回答问题、处理简单文本任务与代码需求。
多轮对话中需记住用户此前的提问，回答简洁准确，不添加多余客套内容。"""

agent.set_system_prompt(base_prompt)

def math_calculator(expression: str) -> str:
    try:
        result = eval(expression, {"__builtins__": None}, {})
        return f"表达式 {expression} 的计算结果为：{result}"
    except Exception as e:
        return f"计算失败，错误信息：{str(e)}"

agent.register_tool(
    tool_name="计算器",
    tool_func=math_calculator,
    tool_description="用于计算数学表达式，支持加减乘除、括号运算"
)

def start_chat():
    print("=== 个人智能助手已启动，输入 exit 退出对话 ===")
    while True:
        user_input = input("你：")
        if user_input.strip().lower() == "exit":
            print("智能助手：对话结束，下次见！")
            break
        response = agent.chat(user_input)
        print(f"智能助手：{response}")

if __name__ == "__main__":
    start_chat()
EOF

启动智能体：
```
python3 agent.py
```

三、智能体使用与进阶拓展

（一）基础使用测试

启动智能体后，可测试以下场景：

代码生成：输入“帮我写一个Python打印当前时间的代码”；
多轮对话：接着输入“给这段代码加异常处理”；
工具调用：输入“计算(25+15)*3/8”。

智能体将准确响应并记住上下文，工具调用自动触发，无需手动干预。

（二）进阶拓展：添加更多工具

以“文本摘要工具”为例，扩展智能体能力：

# 在agent.py中添加文本摘要工具函数
def text_summary(text: str) -> str:
    """
    生成文本摘要，提取核心信息（不超过100字）
    :param text: 待摘要文本
    :return: 文本摘要
    """
    try:
        # 调用Qwen3.5 Plus生成摘要
        summary = qwen_client.chat(f"摘要以下文本，不超过100字：{text}")
        return f"文本摘要：{summary}"
    except Exception as e:
        return f"摘要失败，错误信息：{str(e)}"

# 注册工具
agent.register_tool(
    tool_name="文本摘要",
    tool_func=text_summary,
    tool_description="生成文本摘要，提取核心信息，不超过100字"
)

重启智能体后，输入“摘要：[粘贴一段长文本]”，即可触发工具调用。

四、常见问题排查

依赖安装失败：
- 原因：Python版本不在3.10~3.12之间、网络不稳定；
- 解决方案：安装指定版本Python，关闭代理后使用清华源重新安装。
API调用报错：
- 原因：API Key错误、接口地址无效、账户无调用额度；
- 解决方案：核对.env文件中的API信息，确认账户已完成认证并拥有调用额度。
智能体不记住对话：
- 原因：OPENCLAW_MEMORY_LIMIT设为0、系统提示词未正确设置；
- 解决方案：将MEMORY_LIMIT设为5~20，确保set_system_prompt方法已调用。
工具调用不生效：
- 原因：工具函数参数/返回值类型错误、注册信息不匹配；
- 解决方案：确保工具函数参数与返回值为字符串类型，注册时名称、描述、函数名一致，重启程序生效。

五、总结

Qwen3.5 Plus与OpenClaw的组合，让智能体搭建门槛大幅降低——无需复杂编码，5分钟即可完成部署，适配个人轻量使用与企业级稳定运行。2026年优化后的阿里云/本地双部署方案，进一步提升了运行稳定性与兼容性，零代码基础用户也能快速上手。通过本文的步骤，你可以快速拥有“思考+执行”一体化智能体，还能按需拓展工具能力。建议先从本地部署验证功能，再根据需求迁移至阿里云，实现智能体的规模化、长期化运行，覆盖日常办公、业务处理等多场景需求。

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一、核心认知：Qwen3.5 Plus与OpenClaw的协作逻辑

二、2026年OpenClaw双部署流程（适配Qwen3.5 Plus集成）

方案一：阿里云部署（企业级稳定运行首选）

（一）部署前置准备

（二）详细部署步骤

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1. 服务器初始化与依赖安装：

2. 配置密钥与项目文件：

3. 测试运行与服务配置：

4. 端口放行（如需远程访问）：

方案二：本地部署（Windows/Mac，个人轻量使用首选）

（一）Windows系统本地部署

1. 基础环境准备：

2. 安装依赖与配置项目：

3. 启动智能体：

（二）Mac系统本地部署

1. 基础环境准备：

2. 安装依赖与配置项目：

三、智能体使用与进阶拓展

（一）基础使用测试

（二）进阶拓展：添加更多工具

四、常见问题排查

五、总结

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（二）详细部署步骤

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1. 服务器初始化与依赖安装：

2. 配置密钥与项目文件：

3. 测试运行与服务配置：

4. 端口放行（如需远程访问）：

方案二：本地部署（Windows/Mac，个人轻量使用首选）

（一）Windows系统本地部署

1. 基础环境准备：

2. 安装依赖与配置项目：

3. 启动智能体：

（二）Mac系统本地部署

1. 基础环境准备：

2. 安装依赖与配置项目：

三、智能体使用与进阶拓展

（一）基础使用测试

（二）进阶拓展：添加更多工具

四、常见问题排查

五、总结

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