OpenClaw（龙虾AI）超全保姆教程：阿里云/本地部署详解+GLM-5-Turbo/百炼API配置完整攻略-阿里云开发者社区

AI智能体2026年已经进入“专用模型时代”，通用大模型虽然能聊天，但在OpenClaw（龙虾AI）的长流程任务、工具调用、定时执行、多步骤自动化中频繁掉链子。直到GLM-5-Turbo（Pony-Alpha-2）正式发布，成为全球首个专为OpenClaw这类Agent智能体优化的“龙虾模型”，彻底解决了任务中断、指令不听、工具调用失败、长流程跑崩的行业痛点。

GLM-5-Turbo不是简单的对话模型，而是从底层为“龙虾任务”设计：更强的工具调用、更稳的复杂指令遵循、更持久的定时任务能力、更专业的代码工程能力、更高的长链路吞吐速度。搭配AutoClaw一键自动化，甚至可以自动接管鼠标键盘、自动配置飞书、自动修Bug、自动生成漫剧、自动提交代码，真正做到“你只下指令，AI全自动跑完”。阿里云上OpenClaw极速一键部署最简单，步骤详情访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面 了解。

本文完整还原GLM-5-Turbo核心能力与实战效果，同时提供2026最新阿里云ECS、Windows11、MacOS、Linux全平台OpenClaw部署流程、阿里云百炼Coding Plan免费API配置、模型对接方法、高频问题一站式解答，让你的龙虾从“只会聊天”升级为“7×24小时全自动执行”的超级员工。

一、为什么需要龙虾专用模型GLM-5-Turbo？

过去用通用模型跑OpenClaw，几乎都会遇到四大死穴：

工具调用不稳定：Skill执行到一半中断、参数传错、拒绝执行
复杂任务听不懂：多步骤流程拆不明白，经常漏步骤、乱执行
长任务必掉线：定时任务、后台任务、长时间自动化跑着跑着就没反应
执行效率低：吞吐慢、重复请求、Token消耗极高

而GLM-5-Turbo作为Agent原生、龙虾增强模型，拥有五大核心优势：

Tool Calling 极致稳定：精准调用Skill、浏览器、文件、搜索，不掉链子
指令遵循极强：复杂任务自动拆解、多智能体分工协作，完全按意图执行
时间与持久任务：完美理解定时、循环、延迟、持续监控，不中断、不遗忘
智能体工程能力：从写代码→运行→查错→修复→提交，全自动闭环
高吞吐长链路加速：复杂流程速度大幅提升，稳定不降速

它能做到的事情，通用模型根本无法实现：

自动配置飞书接入，不用你手动填参数
自动启动项目→看报错→自己修Bug→上传Git
一人分饰导演/编剧/分镜/美术，全自动生成漫剧
无API就接管浏览器，像人一样点鼠标、传图片、生成内容

这才是真正的“龙虾AI”——不只聊天，而是能独立干活、独立排错、独立完成全流程。

二、2026 OpenClaw 全平台稳定部署流程

要发挥GLM-5-Turbo的能力，必须先把OpenClaw（Clawdbot）部署稳定。以下为阿里云+本地三系统一键脚本，直接复制运行。

（一）阿里云ECS部署（推荐7×24小时长任务）

1. 服务器配置

地域：中国香港 / 新加坡
系统：Alibaba Cloud Linux 3 / Ubuntu 22.04
规格：2核4GB起步
防火墙放行：22、18789

阿里云用户零基础部署 OpenClaw 喂饭级步骤流程

第一步：打开访问阿里云OpenClaw一键部署专题页面，找到并点击【一键购买并部署】。

第二步：打开选购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。

2. 远程连接

ssh root@你的公网IP

3. 安装Docker

curl -fsSL https://get.docker.com | bash
systemctl start docker
systemctl enable docker

4. 拉取2026稳定镜像

docker pull openclaw/openclaw:2026.3.15

5. 创建持久化目录

mkdir -p /opt/openclaw/{
   config,skills,logs,workspace,memory}
chmod -R 777 /opt/openclaw

6. 启动容器（长任务稳定版）

docker run -d \
  --name openclaw \
  --restart always \
  --memory 3G \
  --cpus 2 \
  -p 18789:18789 \
  -v /opt/openclaw/config:/app/config \
  -v /opt/openclaw/skills:/app/skills \
  -v /opt/openclaw/logs:/app/logs \
  -v /opt/openclaw/workspace:/app/workspace \
  -v /opt/openclaw/memory:/app/memory \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  -e MAX_WORKERS=3 \
  -e TASK_TIMEOUT=3600 \
  openclaw/openclaw:2026.3.15

7. 初始化

docker exec -it openclaw bash
openclaw init --full
openclaw --version

8. 访问控制台

http://你的公网IP:18789

（二）Windows11 本地部署

wsl --install
# 重启电脑后

docker pull openclaw/openclaw:2026.3.15
mkdir -p $HOME/OpenClaw/{
   config,skills,logs,workspace,memory}

docker run -d `
  --name openclaw `
  --restart always `
  -p 18789:18789 `
  -v $HOME/OpenClaw/config:/app/config `
  -v $HOME/OpenClaw/skills:/app/skills `
  -v $HOME/OpenClaw/logs:/app/logs `
  -v $HOME/OpenClaw/workspace:/app/workspace `
  -v $HOME/OpenClaw/memory:/app/memory `
  -e TZ=Asia/Shanghai `
  openclaw/openclaw:2026.3.15

docker exec -it openclaw bash
openclaw init --full

访问地址：

http://localhost:18789

（三）MacOS 本地部署

brew install docker
open -a Docker

mkdir -p ~/OpenClaw/{
   config,skills,logs,workspace,memory}

docker run -d \
  --name openclaw \
  --restart always \
  -p 18789:18789 \
  -v ~/OpenClaw/config:/app/config \
  -v ~/OpenClaw/skills:/app/skills \
  -v ~/OpenClaw/logs:/app/logs \
  -v ~/OpenClaw/workspace:/app/workspace \
  -v ~/OpenClaw/memory:/app/memory \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  openclaw/openclaw:2026.3.15

docker exec -it openclaw bash
openclaw init --full

（四）Linux（Ubuntu/Debian）部署

curl -fsSL https://get.docker.com | bash
systemctl start docker

mkdir -p /opt/openclaw/{
   config,skills,logs,workspace,memory}
chmod -R 777 /opt/openclaw

docker run -d \
  --name openclaw \
  --restart always \
  -p 18789:18789 \
  -v /opt/openclaw/config:/app/config \
  -v /opt/openclaw/skills:/app/skills \
  -v /opt/openclaw/logs:/app/logs \
  -v /opt/openclaw/workspace:/app/workspace \
  -v /opt/openclaw/memory:/app/memory \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  openclaw/openclaw:2026.3.15

三、阿里云百炼Coding Plan免费API配置（新手首选免费方案）

GLM-5-Turbo需要搭配稳定模型底座，阿里云百炼Coding Plan提供90天7000万免费Token，是国内最稳、延迟最低、最适合长流程任务的免费方案。

1. 领取API Key

登录阿里云百炼控制台
进入Coding Plan领取免费额度
创建API-Key（以sk-sp-开头）
关闭自动续费，避免超额扣费

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。

2. 写入OpenClaw配置

docker exec -it openclaw bash
nano /app/config/openclaw.json

3. 完整配置（直接复制）

{
   
  "model": {
   
    "provider": "alibaba-cloud",
    "apiKey": "你的百炼Coding Plan API-Key",
    "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
    "defaultModel": "bailian/qwen-turbo",
    "parameters": {
   
      "temperature": 0.3,
      "maxTokens": 4096,
      "stream": true
    }
  },
  "agent": {
   
    "maxSteps": 50,
    "maxTaskTime": 3600,
    "autoRetry": true,
    "retryTimes": 3
  },
  "skills": {
   
    "autoLoad": true,
    "safeMode": true,
    "enableToolCalling": true
  },
  "security": {
   
    "apiKeyProtection": true,
    "disableDangerousCommands": true
  }
}

4. 重启生效

exit
docker restart openclaw

5. 测试连通性

openclaw chat "你现在使用的模型是什么，支持长任务执行吗？"

四、GLM-5-Turbo 龙虾专用模型对接配置（进阶最强方案）

如果你想用上最强的GLM-5-Turbo，可在配置文件中直接切换：

{
   
  "model": {
   
    "provider": "zhipu",
    "apiKey": "你的智谱API Key",
    "baseUrl": "https://api.z.ai/v1",
    "defaultModel": "glm-5-turbo",
    "parameters": {
   
      "temperature": 0.1,
      "maxTokens": 8192,
      "toolCalling": true,
      "longContext": true
    }
  }
}

重启容器即可生效：

docker restart openclaw

五、GLM-5-Turbo 最强自动化实战（真正龙虾级能力）

实战1：全自动代码修复 + Git提交（无需人工干预）

下发指令：

你启动项目，检查是否有报错，有问题就自己修复，没问题就上传到GitHub。

GLM-5-Turbo 会全自动完成：

启动项目
捕获报错日志
定位代码问题
自动修复
测试运行
Git提交并生成规范日志

通用模型做不到，只有龙虾专用模型能跑完闭环。

实战2：全自动漫剧生成（一人分饰四角）

指令：

以校园青春为主题，生成一集漫剧，包括剧本、分镜、角色、场景、道具，最后生成分镜表格。

执行流程：

写完整剧本
拆场景、角色、道具、UI清单
调用绘图工具生成素材
下载图片到本地
合并成分镜表格
输出可直接制作的成品结构

全程你只说一句话，AI完全独立执行。

实战3：无API就接管浏览器（模拟人工操作）

当API不支持时，GLM-5-Turbo会：

自动打开浏览器
定位按钮、输入框
上传图片、填写提示词
点击生成、等待结果
下载并整理文件

真正实现：没有路，就自己趟一条路出来。

六、必装技能套装（GLM-5-Turbo 最佳搭档）

docker exec -it openclaw bash
clawhub install tavily-search
clawhub install browser-automation
clawhub install file-manager
clawhub install code-runner
clawhub install git-agent
clawhub install skill-vetter

openclaw skills enable --all
openclaw skills list

七、2026高频常见问题解答

1. 模型经常任务中断、不继续执行

解决方案：

openclaw config set agent.maxSteps 50
openclaw config set agent.maxTaskTime 3600
openclaw config set agent.autoRetry true

并使用GLM-5-Turbo专用模型。

2. 百炼API提示认证失败

必须使用Coding Plan专用Key（sk-sp-开头）
检查是否有空格、换行
确认免费额度未过期
重启容器

3. 控制台无法访问 http://ip:18789

安全组未放行18789端口
容器未启动：docker start openclaw
端口被占用：更换为18790

4. 工具调用失败、Skill不执行

技能未启用：openclaw skills enable --all
未开启toolCalling：在配置中设为true
使用GLM-5-Turbo可大幅提升成功率

5. Windows11 Docker启动失败

开启WSL2
执行：wsl --update
重启电脑

6. MacOS无法读写目录

给Docker开启文件访问权限
重新创建目录并赋予777权限

7. 长任务耗Token太快

使用阿里云百炼Coding Plan免费额度
降低temperature到0.1~0.3
开启结果缓存，减少重复调用

八、总结：2026养虾，必须用龙虾专用模型

2026年，AI智能体的竞争早已不在“能不能聊天”，而在能不能稳定、持续、全自动完成复杂任务。
GLM-5-Turbo作为全球首个专为OpenClaw设计的龙虾模型，从工具调用、指令遵循、长任务持久化、智能体工程、吞吐效率五大维度彻底碾压通用模型，让龙虾真正从“聊天机器人”变成“全自动数字员工”。

搭配本文提供的：

阿里云ECS 7×24小时部署
Windows11/MacOS/Linux本地一键部署
阿里云百炼Coding Plan免费API配置
GLM-5-Turbo最强模型对接
全自动任务实战模板

你可以快速搭建一个：
自动写代码、自动修Bug、自动搜资料、自动生成内容、自动操作浏览器、自动定时执行的超级AI智能体。

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OpenClaw（龙虾AI）超全保姆教程：阿里云/本地部署详解+GLM-5-Turbo/百炼API配置完整攻略

一、为什么需要龙虾专用模型GLM-5-Turbo？

二、2026 OpenClaw 全平台稳定部署流程

（一）阿里云ECS部署（推荐7×24小时长任务）

1. 服务器配置

阿里云用户零基础部署 OpenClaw 喂饭级步骤流程

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：

2. 远程连接

3. 安装Docker

4. 拉取2026稳定镜像

5. 创建持久化目录

6. 启动容器（长任务稳定版）

7. 初始化

8. 访问控制台

（二）Windows11 本地部署

（三）MacOS 本地部署

（四）Linux（Ubuntu/Debian）部署

三、阿里云百炼Coding Plan免费API配置（新手首选免费方案）

1. 领取API Key

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程：

2. 写入OpenClaw配置

3. 完整配置（直接复制）

4. 重启生效

5. 测试连通性

四、GLM-5-Turbo 龙虾专用模型对接配置（进阶最强方案）

五、GLM-5-Turbo 最强自动化实战（真正龙虾级能力）

实战1：全自动代码修复 + Git提交（无需人工干预）

实战2：全自动漫剧生成（一人分饰四角）

实战3：无API就接管浏览器（模拟人工操作）

六、必装技能套装（GLM-5-Turbo 最佳搭档）

七、2026高频常见问题解答

1. 模型经常任务中断、不继续执行

2. 百炼API提示认证失败

3. 控制台无法访问 http://ip:18789

4. 工具调用失败、Skill不执行

5. Windows11 Docker启动失败

6. MacOS无法读写目录

7. 长任务耗Token太快

八、总结：2026养虾，必须用龙虾专用模型

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