在本地运行 OpenClaw 是不错的入门方式，但通常会将 AI 的能力限制在一台设备上。为了让 AI 助手全天候可用，越来越多的开发者和用户正将配置迁移到云端。本指南将介绍三种常见的 OpenClaw 上线方式，以及如何根据需求选择合适的方法。
在线运行 OpenClaw 的主要方式概览
在线运行 OpenClaw 主要有三种方法，每种方法在技术控制权、配置工作量和可扩展性之间提供不同的平衡：
全托管解决方案（SaaS）：最快的入门方式。这类即用型环境会在云端运行 OpenClaw，无需任何设置，适合希望获得流畅体验的用户。
云托管服务：一种灵活的中间方案，可让你将 OpenClaw 部署到专用云基础设施上。虽然需要进行一些技术设置，但可对环境进行更精细的控制。
自托管 VPS 部署：实现云端 OpenClaw 的最高级方案。你需要自行管理虚拟专用服务器和系统配置，拥有完全控制权，但也需要投入最多时间和技术精力。
以下章节将详细说明如何通过这三种方法搭建云端 OpenClaw。
方案 1：通过全托管环境在云端运行 OpenClaw（无需设置）
使用全托管解决方案是在网上运行 OpenClaw 最简单的方式。所有事务均由服务方处理，无需设置环境或管理服务器，即可立即开始使用 OpenClaw。Kimi Claw 就是此类服务的一个示例，只需点击几下，即可在云端运行 OpenClaw。以下介绍如何开始使用 Kimi Claw：
第 1 步：打开 Kimi Claw 并创建新实例
前往 Kimi Claw 页面，点击 创建，启动 OpenClaw 环境。
第 2 步：让 Kimi Claw 完成设置
Kimi Claw 会自动在云端运行 OpenClaw。无需安装依赖项或配置服务器，数分钟内即可完成所有准备。
第 3 步：开始使用 OpenClaw
环境准备就绪后，可直接通过界面访问。你可以与 OpenClaw 智能体交互、自动执行任务，并立即开始构建工作流。
完成设置后，即可立即开始使用 OpenClaw。除了基础设置外，Kimi Claw 还提供以下功能：
提供 40GB 云存储空间，用于保存文件和输出结果，无需依赖本地环境即可顺畅使用
持久记忆和可自定义智能体，能够随时间推移适应你的工作流
支持主动执行定时任务，适用于重复性工作流和后台运行
可扩展的工具和集成，用于处理更复杂的多步骤任务
专业级联网搜索和多模态支持，可处理实时数据、图像和文档
方案 2：通过云托管服务运行 OpenClaw
云托管服务负责底层基础设施，同时允许你从 GitHub 仓库或 Docker 镜像部署 OpenClaw。这种方式需要进行一些设置，但能让你对环境拥有更多控制权。请按照以下步骤，在 Railway 等云托管服务上部署 OpenClaw。
第 1 步：通过模板创建新项目
使用 GitHub 登录云托管平台。
创建新项目，搜索 OpenClaw 模板并点击部署。平台会拉取 OpenClaw Docker 镜像并自动完成所有设置。
第 2 步：设置凭据
该模板需要两个值：
设置密码：用于保护设置向导
网关 token：授予管理面板的管理员访问权限
输入这两个值，然后点击 部署。此过程可能需要几分钟。
第 3 步：打开设置向导
部署成功后，在平台的网络设置中找到你的公开 URL（例如 https://xxxxx.up.railway.app）。在浏览器中打开该地址，并使用设置密码登录。
第 4 步：连接语言模型
设置向导会要求你连接 LLM 提供商。选择你偏好的 LLM（例如 Kimi K3），粘贴 API 密钥，然后完成引导流程。
第 5 步：打开 OpenClaw 控制台
完成引导后，打开 OpenClaw 控制台。你可以在这里与智能体对话、安装技能、连接消息平台以及设置自动化流程。
方案 3：在 VPS 上运行 OpenClaw，获得完全控制权
将 OpenClaw 部署到 VPS 后，你可以完全掌控运行环境，自定义系统设置、管理资源，并按需调整配置。这种方式通常需要进行更多配置和手动操作，适合熟悉服务器与基础设施管理的用户。以下以常见的托管服务商为例，说明如何在 VPS 上部署 OpenClaw：
第 1 步：准备 VPS 环境
设置一台基于 Linux 的 VPS，例如 Ubuntu 22.04 或 24.04，并确保拥有 root 或 sudo 访问权限。请确认服务器资源充足（本地构建镜像至少需要 6GB RAM 和 10GB 以上存储空间；如果使用预构建镜像 ghcr.io/openclaw/openclaw:latest，通常 2GB RAM 即可）。你还需要安装 Docker 和 Docker Compose，在容器化环境中运行 OpenClaw，使其能够在云端独立运行。
第 2 步：克隆 OpenClaw 并运行安装程序
通过 SSH 连接到 VPS，然后克隆 OpenClaw 仓库：
运行 Docker 安装脚本：
该脚本可自动完成 OpenClaw 的整个安装流程，从构建镜像到最终部署均会处理。
第 3 步：配置并访问 OpenClaw
安装过程中，输入你的 AI 服务提供商凭据。安装完成后，检查 OpenClaw 网关是否正在运行：
安装完成后，在浏览器中输入 VPS 的 IP 地址和端口 18789，打开 OpenClaw 控制台。使用安装期间创建的网关 token 登录。进入后，你可以连接 Telegram 或 WhatsApp 等渠道，开始与 AI 助手互动。
该选择哪种 OpenClaw 云端方案？
选择在云端运行 OpenClaw 的合适方式，取决于你能接受的配置工作量、控制程度和持续维护需求。每种方案在易用性和灵活性之间各有取舍，因此应选择最符合自身需求的方案。
| 全托管解决方案（SaaS） | 云托管服务 | 自行托管的 VPS 部署 | |
|---|---|---|---|
| 难度 | 简单 | 中等 | 高级 |
| 配置时间 | 数分钟 | 30–60 分钟 | 1–2 小时以上 |
| 维护 | 无需维护 | 中等 | 高 |
| 适用对象 | 初学者、需要快速配置且希望投入较少精力的用户 | 需要灵活性的开发者 | 需要完全控制权的高级用户 |
基于云端的 OpenClaw 方案的主要优势
将 AI 工作流迁移到云端，不只是为了便利，更是为了充分发挥自主智能体的潜力。与本地托管相比，云端部署具备以下可衡量的优势：
全天候 24/7 自主运行：本地设备会在你合上笔记本电脑后停止运行，而云端 OpenClaw 实例可持续运行。即使在你休息时，AI 也能不中断地处理深度研究、数据抓取或多步骤编程项目等长程任务。
跨设备随时访问：在线托管 OpenClaw 后，你将拥有一个集中的“中枢”。你可以在办公室的台式机上启动复杂任务，再在通勤途中通过智能手机或平板电脑轻松查看进度或下达新指令。
按需提供高性能基础设施：本地硬件通常难以运行资源密集型 AI 模型。云端方案可提供高带宽网络和可扩展的算力，无论个人电脑配置如何，都能确保 OpenClaw 响应快速且稳定。
简化维护与安全管理：管理本地环境需要持续更新 Node.js、Docker 或 Python 依赖项。基于云端的方案，尤其是托管式方案，会代为处理这些技术负担和安全补丁，让你专注于使用工具，无需维护环境。
结语
选择在云端运行 OpenClaw 的合适方式，取决于你的技术经验以及所需的控制程度。全托管方案能让你最快开始使用，而云托管和 VPS 部署则为高级使用场景提供更多自定义空间。了解这些方案后，你可以选择最适合自身工作流的方式，更有效地使用 OpenClaw。