本文详细的给出了如何在腾讯云中安装openclaw,并集成最新的DeepSeek-V3.2大模型,最后介绍了如何借助openclaw启用Telegram中的智能机器人,实现群内AI小助手!
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1 项目安装部署

1.1 购买腾讯云

首先需要购买腾讯云的“轻量应用服务器”,如果是新用户价格还是比较实惠的,最低配置版本一年只需要99元,但是如果是老用户最便宜的是30元/月,比阿里云最低配的还要贵一些。

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出于性能考虑,买的是199元/年的这款,为了正常流畅的下载github上相关项目,地域这里选的是东京,操作系统选的是“Ubuntu22.04-Docker26-V0OA”,该镜像基于Ubuntu Server 22.04 LTS 64位操作系统,其中Docker镜像源已默认配置为腾讯云Docker镜像源,可极大加速Docker镜像下载。配置完成并运行后详细情况如下所示:

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1.2 安装OpenClaw

这里选择使用openclaw-cn这个开源项目来进行部署,项目地址:https://github.com/jiulingyun/openclaw-cn,为什么不直接用OpenClaw官方安装呢?因为OpenClaw项目目前主要接入的是国外的IM软件,对国内环境不太友好,所以使用openclaw-cn这个项目,它对国内平台的支持更好,配置也更方便,参考4中给出了飞书的配置过程。

1 安装Node.js

安装Node.js有多种方法,这里使用NVM安装,NVM(Node Version Manager)允许你在同一台机器上安装和切换多个Node.js版本,且不需要sudo权限安装包。

首先,安装 NVM 脚本:

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash

其次,激活环境,重启终端或运行:

source ~/.bashrc

之后,安装 Node.js:

安装最新LTS版本:nvm install --lts
安装特定版本:nvm install 20

最后,可通过以下命令查看相关软件版本:

nvm ls
node -v
npm -v

如这里使用的是最新版本:v24.13.1。

2 安装部署OpenClaw

这里使用项目推荐的安装方式,使用npm进行部署:

npm install -g openclaw-cn@latest
# 或
pnpm add -g openclaw-cn@latest

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安装完成后,输入下面的命令检查安装是否正常:

openclaw-cn

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3 模型配置

运行如下命令:

openclaw-cn onboard --install-daemon

这里有一个安装向导,我们选择Yes,之后选择快速安装:

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在接下来的模型选择中,这里先跳过:

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如果跳过后还让选择模型,这里可使用默认的anthropic/claude-opus-4-6,接下来是通道选择,这里选择Telegram:

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打开Telegram,然后@BotFather并输入/newbot创建一个新bot:

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之后会要求你“choose a name”并“choose a username for your bot”,完成这一切即可创建好telegram机器人,并生成Telegram token to access the HTTP API:

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需要把这个token复制下来,接下来我们把这个token复制到vps Telegram配置页面:

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接下来选择默认选项,完成配置:

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之后输出信息如下所示:

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下面以DeepSeek-V3.2正式版为例详细进行说明,首先要访问DeepSeek开放平台注册账号,然后创建API key,需要记录该key后续要将其配置到openclaw中:

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之后需要对账户进行充值,如充值10元进行实验,否则后续API调用时会返回“HTTP 402: Insufficient Balance”的错误,这是DeepSeek账号余额不足的报错,充值后即不会再出现该报错,同时在deepseek后台会看到API请求次数信息,Tokens使用情况,以及消费金额及充值余额信息:

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之前并没有配置大模型,在openclaw配置完成后,可以通过以下命令重新修改相关配置:

openclaw-cn configure

运行该命令后可以根据需要修改相关配置,如修改模型时需按向导进行模型选择及配置API key,这里输入上述新创建的key:

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配置完成后还可以通过修改.openclaw/openclaw.json配置文件修改相关配置,其内容如下:

{
  "meta": {
    "lastTouchedVersion": "0.1.6",
    "lastTouchedAt": "2026-02-25T04:11:18.734Z"
  },
  "wizard": {
    "lastRunAt": "2026-02-25T04:09:59.101Z",
    "lastRunVersion": "0.1.6",
    "lastRunCommand": "doctor",
    "lastRunMode": "local"
  },
  "auth": {
    "profiles": {
      "deepseek:default": {
        "provider": "deepseek",
        "mode": "api_key"
      }
    }
  },
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "deepseek": {
        "baseUrl": "https://api.deepseek.com/v1",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "deepseek-chat",
            "name": "DeepSeek Chat",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 128000,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "deepseek/deepseek-chat"
      },
      "models": {
        "deepseek/deepseek-chat": {
          "alias": "DeepSeek Chat"
        }
      },
      "workspace": "/home/ubuntu/.openclaw/workspace",
      "compaction": {
        "mode": "safeguard"
      },
      "maxConcurrent": 4,
      "subagents": {
        "maxConcurrent": 8
      }
    }
  },
  "messages": {
    "ackReactionScope": "group-mentions"
  },
  "commands": {
    "native": "auto",
    "nativeSkills": "auto"
  },
  "hooks": {
    "internal": {
      "enabled": true,
      "entries": {
        "boot-md": {
          "enabled": true
        },
        "command-logger": {
          "enabled": true
        },
        "session-memory": {
          "enabled": true
        }
      }
    }
  },
  "channels": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "dmPolicy": "pairing",
      "botToken": "8756989402:xxxxx",
      "groupPolicy": "allowlist",
      "streamMode": "partial"
    }
  },
  "gateway": {
    "port": 18789,
    "mode": "local",
    "bind": "loopback",
    "auth": {
      "mode": "token",
      "token": "xxxxx"
    },
    "tailscale": {
      "mode": "off",
      "resetOnExit": false
    }
  },
  "skills": {
    "install": {
      "nodeManager": "npm"
    }
  },
  "plugins": {
    "entries": {
      "telegram": {
        "enabled": true
      }
    }
  }
}
View Code

配置中"bind": "loopback",会使得openclaw启动时监听回环地址,这里尝试修改为0.0.0.0任意地址始终没有成功,后来查询AI给出的解释是:OpenClaw的设计哲学显然是“安全高于一切”,它为了保护你的 API Key 和数据,强行把所有的监听都锁死在127.0.0.1这种“安全区”,却给远程部署的用户设下了重重障碍。只能按照AI建议,使用SSH隧道(伪装成 localhost),即在本地电脑(Windows CMD 或 Mac 终端)运行:

ssh -L 18789:127.0.0.1:18789 ubuntu@xx.xx.xx.xx

以上命令中xx.xx.xx.xx是腾讯云服务器IP地址,并保持这个窗口不要关,最小化即可:

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在本地浏览器输入:http://127.0.0.1:18789,即可访问配置的openclaw(注意需要在腾讯云后台的防火墙中放开相应端口的外部访问),这种方法的原理:因为你访问的是127.0.0.1,OpenClaw会判定你在“本地”安全环境,所有的1008和1006报错都会瞬间消失。

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2 项目应用

2.1 Web访问

如上一节所述,在配置ssh通道以后即可直接通过127.0.0.1:18789直接访问openclaw,可以直接在交互窗口和其进行对话,还可以在web界面查看或修改相关配置,如下图所示:

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2.2 openclaw-cn tui

openclaw-cn tui是OpenClaw-CN最核心的交互命令,其中TUI是Text User Interface(文本用户界面)的缩写,简单来说:openclaw-cn tui就是OpenClaw的命令行交互式聊天界面——你可以把它理解成 “在终端里直接和 AI 模型对话的窗口”。其核心作用是直接和模型交互,而无需打开网页,在终端里就能输入问题/指令,DeepSeek(或你配置的其他模型)会直接在终端返回回答,是最轻量化的使用方式。

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2.3 Telegram机器人

首先在BotFather对话框中通过“/mybots”选择机器人,之后会让你选择启动哪个机器人,这里选择之前创建的“support_bot @helpzww_bot”,随后会出现相关菜单项,可以对机器人进行编辑设置删除等操作,直接通过@helpzww_bot打开相应机器人的对话框:

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然后通过“/start”启用机器人,Telegram会给出相关提示,让你在shell终端执行相应的命令配置机器人,配置完成后就可以和Telegram机器人进行对话了,如图所示:

image

最后还可以将机器人拉入到Telegram群中,创建测试群,在Telegram群中,点击群名称,选择"添加成员"添加若干测试用户,然后通过用户名@helpzww_bot将机器人也添加到群中,最后还需设置机器人权限,确保机器人有读取消息的权限,这里直接设置机器人为管理员以获得更好的功能支持:

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之后即可在群里@机器人并向他提问问题:

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最后还有一个问题,就是发现只有群拥有者@机器人才能给出响应,AI给出的方案是:关闭隐私模式,即要让机器人能够“听到”群内所有成员的消息(包括普通对话),你需要通过 BotFather 修改设置:

1 打开 Telegram,搜索并进入与 @BotFather 的对话框。

2 输入指令 /mybots。

3 在列表中选择你正在使用的那个机器人。

4 点击 Bot Settings。

5 点击 Group Privacy。

6 点击 Turn off(或者点击 Disable)。当你看到提示 Privacy mode is now disabled for [YourBot] 时,设置生效。

7 关键一步:设置更改后,通常需要将机器人移出群组并重新邀请进入,设置才会刷新。

但是通过这些操作后发现群内其他普通用户在@机器人时它仍无法给出响应,后来发现问题就出在配置文件中的groupPolicy参数上,默认配置是groupPolicy": "allowlist",此时Telegram渠道的群组策略设置为了allowlist(白名单模式)。这意味着:机器人会检查当前群组是否在它的允许列表内,默认情况下,如果白名单为空,机器人只会响应群主(Owner)或特定的管理员,因为它无法确认该群组是否被允许提供服务。OpenClaw 0.1.6版本的groupPolicy接受open、disabled或allowlist,open允许群组内的任何人通过 @机器人 或输入指令来触发响应,而disabled完全禁止在群组中使用。所以这里将openclaw.json配置文件中的groupPolicy改为“open",然后重新运行openclaw:openclaw-cn gateway run,此时发现群内其他非管理员群员@机器人提问问题时它也会给出响应了。

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2.4 openclaw 常用命令

1 基础命令

先看最基本的几个命令,这几个是入门必会的:

openclaw --version          # 查看当前安装版本
openclaw --help             # 查看帮助信息
openclaw onboard            # 全流程引导配置(首次安装必用)
openclaw onboard --force    # 强制重新初始化(配置搞乱了就用这个)

2 配置管理

配置管理是使用频率非常高的命令,特别是查看和修改模型、通道配置的时候:

复制代码
openclaw config list                    # 查看所有配置项
openclaw config get all                 # 获取全部配置详情
openclaw config get models              # 单独查看模型配置
openclaw config get channels            # 单独查看通道配置
openclaw config set gateway.port 18789  # 设置网关端口
openclaw config reset                   # 重置所有配置(慎用)
复制代码

3 模型管理

模型是OpenClaw的核心,下面这几个命令帮你管理和排查模型问题:

openclaw models list                          # 列出所有已配置模型
openclaw models status                        # 查看模型在线状态
openclaw models probe                         # 探测模型可用性(排障神器)
openclaw models set default "deepseek-v3.2"   # 设置默认模型

4 通道管理

通道就是OpenClaw和你聊天的桥梁,管理通道的命令如下:

openclaw channels list            # 列出所有通道
openclaw channels status          # 查看通道连接状态
openclaw channels login telegram  # 登录Telegram通道
openclaw channels logout all      # 登出所有通道

5 网关管理(最常用)

网关管理可以说是日常运维用得最多的命令了,启动、停止、重启、查状态,还能设置开机自启:

复制代码
openclaw gateway start     # 启动网关服务
openclaw gateway stop      # 停止网关服务
openclaw gateway restart   # 重启网关(改完配置后必用)
openclaw gateway status    # 查看网关运行状态
openclaw gateway install   # 安装为系统服务(开机自启,强烈推荐)
openclaw gateway uninstall # 卸载系统服务
复制代码

6 日志与调试

遇到问题别慌,先看日志,再跑健康检查:

openclaw logs          # 查看最近日志
openclaw logs -f       # 实时跟踪日志(像tail -f一样)
openclaw logs --error  # 只看错误日志
openclaw doctor        # 健康检查(自动诊断问题)
openclaw doctor --fix  # 自动修复发现的问题

7 插件与技能管理

OpenClaw的强大离不开丰富的插件和技能生态:

复制代码
openclaw plugins list              # 列出已安装插件
openclaw plugins install [插件名]   # 安装新插件
openclaw plugins enable [插件名]    # 启用插件
openclaw plugins disable [插件名]   # 禁用插件
openclaw skills list               # 列出所有技能
openclaw skills enable [技能名]     # 启用指定技能
openclaw skills disable [技能名]    # 禁用指定技能
复制代码

8 智能体管理

OpenClaw支持创建多个智能体,不同智能体可以配置不同模型和技能:

openclaw agent list            # 列出所有智能体
openclaw agent create myagent  # 创建新智能体
openclaw agent delete myagent  # 删除智能体
openclaw agent use main        # 切换到主智能体
openclaw agent chat "你好"     # 直接和智能体对话

9 常用一键组合(完整启动流程)

最后给大家一个从零启动的完整命令流程,按顺序执行就完事了:

复制代码
# 1. 检查配置
openclaw config get all

2. 探测模型是否可用

openclaw models probe

3. 检查通道状态

openclaw channels status

4. 安装为系统服务(首次执行)

openclaw gateway install

5. 启动网关

openclaw gateway start

6. 查看运行状态

openclaw gateway status

7. 实时查看日志

openclaw logs -f

复制代码

掌握了这些命令,日常管理OpenClaw就完全没有压力了。

 

3 参考

https://mp.weixin.qq.com/s/jIM4d36W3vz6PaWnpLlrUQ

https://github.com/jiulingyun/openclaw-cn

https://gemini.google.com/

https://mp.weixin.qq.com/s/zOiVLL31ib7ZVCTTzz8mQA

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