OpenClaw 🦞

OpenClaw 🦞 (anteriormente Clawdbot, Moltbot) es un asistente personal de IA que se ejecuta localmente y se conecta a múltiples plataformas de mensajería a través de una arquitectura Gateway basada en WebSocket.

⚠️ Esta plantilla usa ghcr.io/openclaw/openclaw:2026.2.2. OpenClaw 🦞 está en desarrollo rápido, por lo que puede haber errores no descubiertos. Cambiar de versión tampoco garantiza estabilidad.

⚠️ Si encuentra algún problema, no dude en consultar los GitHub issues para buscar soluciones o reportar nuevos problemas. Para problemas relacionados con la plataforma Zeabur, contacte al soporte de Zeabur.

⚠️ El software y paquetes específicos de macOS (como Homebrew) no son compatibles en este entorno de contenedor. Por favor busque soluciones alternativas.

⚠️ Esta plantilla está preconfigurada y lista para usar - no es necesario ejecutar el asistente de configuración. Si desea ejecutar el asistente, recuerde configurar bind en modo lan. Consulte la documentación oficial para configuraciones más avanzadas.

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Recursos Recomendados

• Mínimo: 2 vCPU / 4 GB RAM
• Recomendado: 4 vCPU / 8 GB RAM

Extensiones de Funciones

• Navegador: Si necesita funciones del navegador (navegación web, capturas de pantalla, etc.), despliegue la Plantilla Browser

Uso

1. Después del despliegue, copie la URL "Web UI (with token)" de la pestaña Instrucciones y péguela en su navegador (el primer inicio de sesión requiere token, después puede acceder directamente)
2. Configure el modelo de AI (elija uno):
   • Zeabur AI Hub (modelo predeterminado: gpt-5-mini): Si ingresó la API Key durante el despliegue, vaya directamente al paso 3. También puede agregar ZEABUR_AI_HUB_API_KEY después en la pestaña Variables del panel de Zeabur (reinicie el servicio después de agregar).
   • Otros proveedores (Anthropic, OpenAI, etc.): Si no ingresó una API Key de Zeabur AI Hub, el modelo predeterminado es anthropic/claude-opus-4-5. Vaya a Web UI Settings o agregue la clave API mediante variables de entorno. Más info: https://docs.openclaw.ai/providers/anthropic
3. Vaya a la página Chat para probar si su modelo de AI funciona
4. (Opcional) Configure plataformas de mensajería como Telegram, WhatsApp, etc.

Para configuración de modelos de AI, consulte la documentación oficial.

Configuración de Bot de Telegram

Obtener el token de BotFather:

1. Abra Telegram y busque @BotFather
2. Envíe /newbot para crear un nuevo bot
3. Siga las instrucciones para configurar el nombre y nombre de usuario del bot
4. BotFather le enviará un token (ej: 123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrsTUVwxyz)

Agregar el token a Zeabur:

1. Vaya a la pestaña Variable de su servicio en el panel de Zeabur
2. Agregue TELEGRAM_BOT_TOKEN con su token de bot
3. Reinicie el servicio

Vincular su cuenta de Telegram:

1. Envíe /start a su bot en Telegram
2. El bot responderá con un código de emparejamiento (ej. JN4MSY23)
3. Apruebe el emparejamiento usando uno de estos métodos:
   • Chat Web: En la interfaz web de OpenClaw, escriba openclaw pairing approve telegram <código>
   • Terminal: Abra Comando en el panel de Zeabur, ejecute openclaw pairing approve telegram <código>
4. Verá: Approved telegram sender <user-id>.
5. ¡Ahora puede chatear con el bot!

Configuración de WhatsApp

Paso 1: Configurar canal de WhatsApp Agregue la siguiente configuración a través de OpenClaw Web UI (Settings → Config) o péguela en el chat:

"channels": {
  "whatsapp": {
    "selfChatMode": true,
    "dmPolicy": "allowlist",
    "allowFrom": ["+15551234567"]
  }
}

Reemplace +15551234567 con su número de teléfono de WhatsApp (con código de país). Reinicie el servicio después de guardar.

Paso 2: Vincular WhatsApp

1. Abra Comando en el panel de Zeabur para acceder a la terminal del contenedor
2. Ejecute: openclaw channels login
3. Aparecerá un código QR - escanéelo con WhatsApp en su teléfono
4. ¡Conexión completa! Ahora puede enviarse mensajes a sí mismo en WhatsApp para chatear con OpenClaw

Para otras plataformas de mensajería (Discord, Slack, etc.), consulte la documentación de Canales.

Configuración del Modelo de AI

Verifique su configuración:

1. El modelo predeterminado depende del despliegue:
   • Con Zeabur AI Hub API Key → modelo predeterminado: zeabur-ai/gpt-5-mini
   • Sin → modelo predeterminado: anthropic/claude-opus-4-5 (requiere clave API)
2. Abra la página Chat y envíe un mensaje de prueba
3. Si recibe una respuesta → el modelo funciona correctamente
4. Si obtiene un error → verifique que su clave API esté configurada correctamente

Cambiar modelo para la conversación actual (mediante comandos de chat):

• /models - Ver modelos disponibles
• /model <model-id> - Cambiar modelo solo para esta conversación (no afecta otras conversaciones)

Cambiar modelo predeterminado para todas las conversaciones nuevas (vía Web UI Settings):

• Ir a Settings → Agents → Default model
• Consejo: Establezca un modelo de bajo costo como predeterminado (ej. gemini-2.5-flash-lite, gpt-5-nano). Si un modelo deja de estar disponible, use /new para iniciar una nueva conversación con el modelo predeterminado.

Agregar proveedores de AI (vía Web UI Settings o variables de entorno):

• Agregar claves API de otros proveedores (ej. Anthropic, OpenAI)
• Más info: https://docs.openclaw.ai/providers

Modificar modelos de Zeabur AI Hub (vía panel de Zeabur):

• Ir a Configuración → Archivos de configuración → Editar /opt/openclaw/providers/zeabur-ai-hub.json5
• Versiones anteriores (sin comandos): Edite /home/node/.openclaw/openclaw.json vía pestaña Archivos o Web UI Settings. Agregue lo siguiente al array models.providers.zeabur-ai.models:

{ "id": "gpt-5.2", "name": "GPT-5.2", "reasoning": false, "input": ["text", "image"], "cost": { "input": 1.5, "output": 12, "cacheRead": 0.15, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 400000, "maxTokens": 8192 },
{ "id": "gpt-5.1", "name": "GPT-5.1", "reasoning": false, "input": ["text", "image"], "cost": { "input": 1.35, "output": 11, "cacheRead": 0.14, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 400000, "maxTokens": 8192 },
{ "id": "gpt-5-nano", "name": "GPT-5 Nano", "reasoning": false, "input": ["text", "image"], "cost": { "input": 0.1, "output": 0.8, "cacheRead": 0.01, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 400000, "maxTokens": 8192 },
{ "id": "glm-4.7", "name": "GLM-4.7", "reasoning": false, "input": ["text", "image"], "cost": { "input": 0.5, "output": 2, "cacheRead": 0.12, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 204800, "maxTokens": 8192 },
{ "id": "glm-4.7-flash", "name": "GLM-4.7 Flash", "reasoning": false, "input": ["text", "image"], "cost": { "input": 0.25, "output": 1, "cacheRead": 0.06, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 204800, "maxTokens": 8192 },
{ "id": "kimi-2.5", "name": "Kimi 2.5", "reasoning": false, "input": ["text"], "cost": { "input": 0.45, "output": 2, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 131072, "maxTokens": 8192 }

Persistencia de Datos

Todos los datos se almacenan en /home/node:

• /home/node/.openclaw - Configuración, sesiones, dispositivos y credenciales
• /home/node/.openclaw/workspace - Espacio de trabajo y archivos de memoria

Copia de Seguridad y Restauración

💡 Consejo: Recomendamos crear una copia de seguridad después de completar la configuración inicial o realizar cambios importantes.

Copia de Seguridad:

• Método 1: Servicio de Zeabur (Recomendado) - Use la función integrada de Zeabur. Consulte la Documentación de Zeabur.
• Método 2: Manual - Abra Comando → Ejecute backup → Descargue desde Archivos en /home/node (ej. backup-1430.tar.gz)
  • Versiones anteriores (sin comandos): cd /home/node && tar -czvf backup.tar.gz .openclaw

Restauración:

1. Suba el archivo de respaldo a la carpeta /home/node en Archivos
2. Abra Comando y ejecute:
   • Archivos del servicio de Zeabur: restore <nombre-archivo> --strip 2
   • Archivos de respaldo manual: restore <nombre-archivo>
   • Versiones anteriores (sin comandos): cd /home/node && tar -xzvf <nombre-archivo>
3. Reinicie el servicio

⚠️ La restauración sobrescribirá la configuración y los datos existentes en el nuevo servicio. Recuerde también restaurar las variables de entorno relacionadas (ej. TELEGRAM_BOT_TOKEN). La copia de seguridad/restauración de canales solo se ha probado con Telegram y WhatsApp.

Migración desde Clawdbot / Moltbot

Ubicaciones de datos de versiones anteriores (sin comandos):

• Clawdbot: config ~/.clawdbot, workspace ~/clawd
• Moltbot: config ~/.moltbot o ~/.clawdbot, workspace ~/clawd

Nueva ubicación de OpenClaw: /home/node/.openclaw (incluye config y workspace)

OpenClaw tiene compatibilidad hacia atrás y leerá automáticamente las carpetas .clawdbot y .moltbot, puede extraer directamente sin renombrar.

Pasos de migración:

1. Haga copia de seguridad en su servicio antiguo:
   • Abra Comando en el servicio antiguo
   • cd /home/node && tar -czvf backup.tar.gz .clawdbot .moltbot clawd 2>/dev/null (ignora carpetas inexistentes)
   • Descargue backup.tar.gz desde Archivos
2. Despliegue esta nueva plantilla de OpenClaw
3. Restaure en el nuevo servicio:
   • Arrastre backup.tar.gz a la carpeta /home/node en Archivos
   • Abra Comando: cd /home/node && tar -xzvf backup.tar.gz && rm backup.tar.gz
   • Reinicie el servicio
4. Su configuración, historial de conversaciones y credenciales se conservarán

Los comandos CLI clawdbot y moltbot siguen disponibles para compatibilidad.

Solución de Problemas

¿El servicio no inicia después de cambiar la configuración? Use el modo de rescate:

1. Vaya a Configuración → Comando, cambie a: /opt/openclaw/rescue.sh (o sleep infinity para versiones anteriores sin comandos)
2. Vaya a Configuración → Health Check, desactívelo (el modo de rescate no responde a health checks)
3. Reinicie el servicio - el contenedor se ejecutará pero OpenClaw no se iniciará
4. Abra la pestaña Comando para acceder al contenedor
5. Repare el archivo de configuración /home/node/.openclaw/openclaw.json
6. Cambie el comando de inicio de vuelta a: /opt/openclaw/startup.sh && /opt/openclaw/start_gateway.sh
   • Versiones anteriores (sin comandos): node dist/index.js gateway --allow-unconfigured --bind "${OPENCLAW_GATEWAY_BIND}" --port "${OPENCLAW_GATEWAY_PORT}" --token "${OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN}"
7. Reactive el health check y reinicie el servicio

Actualizar versión: Vaya a Configuración → Fuente de imagen del servicio → modifique ghcr.io/openclaw/openclaw:<tag>.

¿Error de health check Startup probe failed: dial tcp ... connect: connection refused? Significa que el servicio aún no ha terminado de iniciar o el puerto no está listo. OpenClaw puede necesitar más tiempo para iniciar, especialmente en el primer arranque. Intente:

1. Espere unos minutos — el servicio puede estar aún inicializándose
2. Si el error persiste, aumente los recursos (mínimo 2 vCPU / 4 GB RAM, recomendado 4 vCPU / 8 GB RAM)
3. Si el servicio sigue reiniciándose, desactive Health Check temporalmente para prevenir bucles de reinicio, luego revise los logs para encontrar el error real

Configuración Específica de Zeabur

Esta plantilla deshabilita mDNS/Bonjour (OPENCLAW_DISABLE_BONJOUR=1) porque los nombres de host de los contenedores de Zeabur pueden exceder el límite de 63 bytes de las etiquetas DNS. mDNS solo se usa para el descubrimiento de red local (como AirPlay/Chromecast) y no es necesario en entornos de nube donde los servicios se conectan a través de DNS interno.

Documentación

• Documentación: https://docs.openclaw.ai
• GitHub: https://github.com/openclaw/openclaw

Registro de Cambios

2026/2/4

• Usar Zeabur configs para scripts de inicio (más fácil de mantener)
• Añadir comandos globales backup y restore
• Añadir rescue.sh modo de rescate para cuando la configuración está rota
• Añadir 6 nuevos modelos de Zeabur AI Hub: gpt-5.2, gpt-5.1, gpt-5-nano, glm-4.7, glm-4.7-flash, kimi-2.5
• Añadir configuración de compatibilidad store para modelos Claude de Zeabur AI Hub

2026/2/2

• Añadir sección de configuración de modelos de AI (global vs conversación)
• Añadir guía de migración desde Clawdbot / Moltbot con rutas de datos
• Añadir sección de copia de seguridad y restauración con servicio de Zeabur
• Añadir consejo de hacer copia de seguridad después de la configuración inicial
• Eliminar parche de Google Gemini CLI (corregido en upstream)
• Eliminar variables ANTHROPIC_API_KEY y OPENAI_API_KEY del despliegue para evitar que OpenClaw detecte claves API vacías y falle (configurable después via Web UI o variables de entorno)