OpenClaw 实战：在 Proxmox LXC 部署你的私人 AI 助理 (附保姆级教程)

calendar 2026-01-29 · 4 分钟 阅读 · HomeLab AI Proxmox LXC OpenClaw Moltbot Clawdbot Self-Hosted  ·
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AI 时代，除了跟 ChatGPT 聊天，我们还能做什么？ 答案是：让 AI 真的帮你做事。

这是一篇关于如何把 OpenClaw（前身 Moltbot / Clawdbot）部署到 Proxmox LXC 的实战记录。 没有复杂的 Docker 编排，没有昂贵的云服务器，只要一个轻量级的 LXC 容器，就能拥有一个帮你盯盘、写博客的 24 小时私人助理。

一、为什么要折腾这个？

市面上的 AI 很多，但大多数是“聊天机器人”。你问它答，聊完即止。 OpenClaw 的定位不同，它是一个 AI Agent (智能体)。

它的杀手锏：

  1. 能干活：不仅仅是陪聊，它能调用工具（CLI, API, 浏览器）。
  2. 私有化：部署在你自己的 Proxmox 上，数据自己掌控。
  3. 多模态：支持 Telegram, Slack, WhatsApp 等多种渠道连接。

我的真实用法

为了证明它不是玩具，我举两个我现在正在用的场景：

场景 1：金融理财分析师 💰

我给 OpenClaw 设定了一个 cron 任务，每天中午股市收盘前：

  • 自动查询 VOO (美股) 和 VFV (加股) 的实时价格。
  • 读取 我存在本地的持仓成本文件。
  • 分析 今天的走势，结合我的定投策略（DCA），直接发 Telegram 告诉我：“今天跌了，建议买入 $500” 或者 “涨太多了，今天观望”。
  • 结果：我再也不用上班偷偷盯盘了。

场景 2：自动博客写作助理 ✍️

你现在看到的这篇文章，其实大半部分是 OpenClaw 帮我写的。

  • 我给它一个 GitHub Repo 权限。
  • 我扔给它一个选题和参考链接。
  • 它自动分析我的文风，写好 Markdown，甚至生成封面图，最后提一个 Pull Request 给我。
  • 我只要 Review 一下，点击 Merge，文章就发出来了。

二、部署环境准备

本次部署采用 Proxmox LXC 方案，相比 VM 更轻量，相比 Docker 更像一个完整的 OS，方便调试。

硬件需求

  • 平台：Proxmox VE (PVE)
  • 资源：
    • CPU: 2 Cores (建议)
    • RAM: 2GB - 4GB (如果跑本地 Ollama 模型需要更多)
    • Disk: 10GB+

三、保姆级部署步骤

我们使用 Proxmox 社区脚本 (Proxmox VE Helper-Scripts) 或者是手动创建一个 Ubuntu/Debian LXC。为了通用性，这里演示标准 Ubuntu LXC 的手动部署流程（社区脚本原理类似）。

Step 1: 创建 LXC 容器

在 Proxmox 界面：

  1. 点击 Create CT。
  2. Template: 选择 ubuntu-22.04-standard。
  3. Resources: 2 Core, 2GB RAM, 8GB Disk。
  4. Network: 建议给一个静态 IP (Static IP)，方便后续 SSH。
  5. Unprivileged: 取消勾选（Privileged 容器在某些挂载场景下更方便，视安全需求而定，新手建议先 Privileged 跑通）。

启动容器并进入 Console。

Step 2: 环境初始化

OpenClaw 依赖 Bun (一个超快的 JS 运行时)。

1# 更新系统
2apt update && apt upgrade -y
3apt install -y curl unzip git
4
5# 安装 Bun
6curl -fsSL https://bun.sh/install | bash
7
8# 配置环境变量 (让 bun 命令生效)
9source /root/.bashrc

Step 3: 一键安装 OpenClaw

官方提供了一键安装脚本，非常省心。

1curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

安装完成后，运行 onboarding 向导：

1openclaw onboard

Step 4: 配置向导 (Onboarding)

向导会引导你完成核心配置：

  1. Model Provider (模型提供商)：

    • OpenAI / Anthropic: 需要 API Key（推荐，稳定且聪明）。
    • Ollama: 如果你有高性能显卡，可以填本地 Ollama 地址（免费，但费电）。
    • 我使用的是 Google Gemini Pro (通过 API)，性价比很高。

  2. Channel (聊天渠道)：

    • 推荐 Telegram。
    • 找 Telegram 的 @BotFather 申请一个 Bot Token。
    • 填入向导即可。

Step 5: 验证运行

安装完成后，OpenClaw 的网关服务会自动启动。 你可以使用 TUI (终端界面) 来查看状态：

1openclaw tui

或者直接在 Telegram 里给你的机器人发一句：Hello。 如果它回复了，恭喜你，你的私人贾维斯上线了！🎉

四、进阶配置：让它“持久化”

1. 进程守护

确保 LXC 重启后 OpenClaw 能自动复活。 检查 systemd 服务状态：

1systemctl --user status openclaw-gateway

注：OpenClaw 默认注册为用户级服务。

2. 挂载持久化存储 (可选)

如果你希望它的“记忆”（Memory.md）和配置在容器销毁后还在，建议通过 Proxmox 的 Bind Mount 把宿主机目录挂载进 LXC。

五、避坑指南 ⚠️

  1. 网络问题： 如果国内网络环境拉取 GitHub 或 npm 慢，记得给 LXC 配置 HTTP Proxy，或者换源。
  2. API 额度： 虽然 OpenClaw 自身开源免费，但调用的 OpenAI/Claude 是按量计费的。初期建议设置 Usage Limit，防止聊嗨了钱包受不了。
  3. 安全性： 不要把 OpenClaw 的 Dashboard 端口 (默认 18789) 暴露在公网！最好配合 Tailscale 或 VPN 使用。

结语

部署 OpenClaw 只是第一步。真正的乐趣在于调教它。 你可以教它写代码、教它管理日程、甚至教它帮你回邮件。

它不完美，但它属于你。 在 AI 越来越封闭的今天，拥有一个跑在自家服务器上的 AI Agent，本身就是一种赛博浪漫。

Happy Hacking! 🚀

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