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OpenClaw 🦞

OpenClaw 🦞（原 Clawdbot、Moltbot）是一個個人 AI 助手，可在本地運行並透過 WebSocket Gateway 架構連接多個訊息平台（WhatsApp、Telegram、Slack、Discord 等）。

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部署次數18987 次
發布者zeaburZeabur
建立於2026-01-26
模板內的服務
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最低配置2 Cores4 GB
推薦配置4 Cores8 GB
標籤
AIAssistantChatbotWhatsAppTelegramSlackDiscord

OpenClaw 🦞

OpenClaw 🦞（原 Clawdbot、Moltbot）是一個個人 AI 助手，可在本地運行並透過 WebSocket Gateway 架構連接多個訊息平台。

⚠️ 本模板使用 ghcr.io/openclaw/openclaw:latest。OpenClaw 🦞 正在快速開發中，可能存在尚未發現的 bug。更改版本後也無法確保穩定性。

⚠️ 如果遇到任何問題，歡迎到 GitHub issues 尋找解決方案或回報新問題。Zeabur 平台相關問題請聯繫 Zeabur 支援。

⚠️ macOS 特有的軟體與套件（如 Homebrew）無法在此容器環境中使用，請尋找其他替代方案。

⚠️ 此模板需要在 Zeabur 上使用專用伺服器，無法在共享叢集上運行。

⚠️ 本模板已預先設定好可直接使用，不需要執行設定精靈。如果要執行精靈，請記得將 bind 設定為 lan 模式，或參考官方文件進行更進階的設定。

建議資源配置

  • 最低配置：2 vCPU / 4 GB RAM
  • 建議配置：4 vCPU / 8 GB RAM

功能擴充

  • 瀏覽器：如需瀏覽器功能（網頁瀏覽、截圖等），請部署 Browser 模板
  • Devbox：如需多語言程式執行（Python、Go、Rust、C/C++），請將 Devbox 模板 部署到同一個專案

使用方式

  1. 部署完成後，在使用說明頁籤複製「Web UI (with token)」網址，貼到瀏覽器開啟（首次登入需要 token，之後可直接開啟網址）
  2. 設定 AI 模型（二擇一）：
    • Zeabur AI Hub（預設模型：gpt-5-mini）：若部署時已輸入 API Key，直接前往步驟 3。也可之後在 Zeabur 控制台的變數頁籤新增 ZEABUR_AI_HUB_API_KEY（新增後記得重新啟動服務）。
    • 其他供應商（Anthropic、OpenAI 等）：若未輸入 Zeabur AI Hub API Key，預設模型為 anthropic/claude-opus-4-5。前往 Web UI Settings 或環境變數新增 API 金鑰。詳情請見：https://docs.openclaw.ai/providers/anthropic
  3. 前往 Chat 頁面測試 AI 模型是否正常運作
  4. （選擇性）設定 Telegram、WhatsApp 等通訊平台

AI 模型設定請參閱官方文件。

Telegram 機器人設定

從 BotFather 取得 Token：

  1. 開啟 Telegram 並搜尋 @BotFather
  2. 發送 /newbot 建立新機器人
  3. 依照提示設定機器人的名稱和使用者名稱
  4. BotFather 會傳送 Token 給您（例如 123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrsTUVwxyz）

將 Token 加入 Zeabur：

  1. 前往 Zeabur 控制台的服務環境變數頁籤
  2. 新增 TELEGRAM_BOT_TOKEN 並填入您的 Token
  3. 重新啟動服務
  4. 重啟後 Telegram 外掛會自動啟用。若機器人未啟動，請前往 Settings → Config 確認外掛已啟用："plugins": { "entries": { "telegram": { "enabled": true } } }。如需停用，將 enabled 設為 false。

配對您的 Telegram 帳號：

  1. 在 Telegram 向您的機器人發送 /start
  2. 機器人會回覆配對碼（例如 JN4MSY23）
  3. 使用以下任一方式核准配對：
    • 網頁 Chat：在 OpenClaw 網頁介面的對話框輸入 openclaw pairing approve telegram <配對碼>
    • 終端機：在 Zeabur 控制台開啟 指令 進入容器終端，執行 openclaw pairing approve telegram <配對碼>
  4. 看到 Approved telegram sender <user-id>. 表示配對成功
  5. 現在可以開始與機器人對話了！

WhatsApp 設定

步驟 1：設定 WhatsApp 頻道 透過 OpenClaw Web UI（Settings → Config）或貼到對話框新增以下設定：

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

將 +15551234567 替換為您的 WhatsApp 電話號碼（含國碼）。儲存後重新啟動服務。

步驟 2：連結 WhatsApp

  1. 在 Zeabur 控制台開啟指令進入容器終端
  2. 執行：openclaw channels login
  3. 會出現 QR Code - 使用您手機上的 WhatsApp 掃描
  4. 連結完成！現在您可以在 WhatsApp 中傳訊息給自己來與 OpenClaw 對話

LINE 機器人設定

建立 LINE Messaging API 頻道：

  1. 若尚未建立 LINE 官方帳號，請先建立一個
  2. 前往 LINE Developers Console
  3. 建立或選擇一個 Provider
  4. 建立新的 Messaging API 頻道，並連結您的 LINE 官方帳號
  5. 在 Messaging API 頁籤中，發行 Channel access token（長期有效）
  6. 在 Basic settings 頁籤中，複製 Channel secret

將憑證加入 Zeabur：

  1. 前往 Zeabur 控制台的服務環境變數頁籤
  2. 新增 LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN 並填入您的 Channel access token
  3. 新增 LINE_CHANNEL_SECRET 並填入您的 Channel secret
  4. 重新啟動服務
  5. 重啟後 LINE 外掛會自動啟用。若機器人未啟動，請前往 Settings → Config 確認外掛已啟用："plugins": { "entries": { "line": { "enabled": true } } }

設定 Webhook：

  1. 重啟後，您的 Webhook URL 為：https://<your-domain>/line/webhook
  2. 在 LINE Developers Console 中，前往頻道的 Messaging API 頁籤
  3. 將 Webhook URL 設為 https://<your-domain>/line/webhook
  4. 啟用 Use webhook
  5. （建議）在 LINE 官方帳號管理後台關閉自動回應訊息和加入好友的歡迎訊息

配對您的 LINE 帳號：

  1. 在 LINE 上加機器人為好友並傳送任意訊息
  2. 機器人會回覆配對碼（例如 JN4MSY23）
  3. 使用以下任一方式核准配對：
    • 網頁 Chat：在 OpenClaw 網頁介面的對話框輸入 openclaw pairing approve line <配對碼>
    • 終端機：在 Zeabur 控制台開啟 指令 進入容器終端，執行 openclaw pairing approve line <配對碼>
  4. 看到 Approved line sender <user-id>. 表示配對成功
  5. 現在可以在 LINE 上與機器人對話了！

如需設定其他通訊平台（Discord、Slack 等），請參閱 Channels 文件。

AI 模型設定

確認模型是否正常運作：

  1. 預設模型取決於部署方式：
    • 有填 Zeabur AI Hub API Key → 預設模型：zeabur-ai/gpt-5-mini
    • 沒有填 → 預設模型：anthropic/claude-opus-4-5（需要 API 金鑰）
  2. 開啟 Chat 頁面，發送一則測試訊息
  3. 如果收到回覆 → 模型正常運作
  4. 如果出現錯誤 → 確認 API 金鑰是否正確設定

切換本次對話的模型（透過聊天指令）：

  • /models - 查看可用模型
  • /model <model-id> - 僅在本次對話中切換模型（不影響其他對話）

修改所有新對話的預設模型（透過 Web UI Settings）：

  • 前往 Settings → Agents → Default model
  • 建議： 將低費用的模型設為預設（如 gemini-2.5-flash-lite、gpt-5-nano）。當模型無法使用時，可用 /new 開啟新對話，自動切回預設模型。

新增 AI 供應商（透過 Web UI Settings 或環境變數）：

修改 Zeabur AI Hub 模型（透過 Zeabur 控制台）：

  • 前往設定 → 設定檔 → 編輯 /opt/openclaw/providers/zeabur-ai-hub.json5
  • 舊版（沒有這些指令）：透過檔案頁籤或 Web UI Settings 編輯 /home/node/.openclaw/openclaw.json，將以下內容加入 models.providers.zeabur-ai.models 陣列：
{ "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-k2.5", "name": "Kimi K2.5", "reasoning": false, "input": ["text"], "cost": { "input": 0.45, "output": 2, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "contextWindow": 131072, "maxTokens": 8192 }

資料持久化

所有資料儲存在 /home/node：

  • /home/node/.openclaw - 設定、會話、裝置和憑證
  • /home/node/.openclaw/workspace - 工作區和記憶檔案

備份與還原

💡 建議： 在完成初始設定或進行重大設定變更後，建議先建立備份。

備份：

  • 方法一：Zeabur 備份服務（推薦） - 使用 Zeabur 內建的備份功能。請參閱 Zeabur 備份文件。
  • 方法二：手動備份 - 開啟指令 → 執行 backup → 從檔案頁籤的 /home/node 下載（例如 backup-1430.tar.gz）
    • 舊版（沒有這些指令）：cd /home/node && tar -czvf backup.tar.gz .openclaw

還原：

  1. 在檔案頁籤將備份檔上傳到 /home/node 資料夾
  2. 開啟指令執行：
    • Zeabur 備份服務的檔案：restore <備份檔名> --strip 2
    • 手動備份的檔案：restore <備份檔名>
    • 舊版（沒有這些指令）：cd /home/node && tar -xzvf <備份檔名>
  3. 重新啟動服務

⚠️ 還原會覆蓋新服務上現有的設定和資料。記得也要將相關的環境變數（如 TELEGRAM_BOT_TOKEN）設定回去。Channel 的備份還原目前只測試過 Telegram 和 WhatsApp 可以成功還原。

從 Clawdbot / Moltbot 遷移

舊版（沒有這些指令）資料位置：

  • Clawdbot：設定 ~/.clawdbot、工作區 ~/clawd
  • Moltbot：設定 ~/.moltbot 或 ~/.clawdbot、工作區 ~/clawd

新版 OpenClaw 位置：/home/node/.openclaw（包含設定和工作區）

OpenClaw 具有向下相容性，會自動讀取 .clawdbot 和 .moltbot 資料夾，直接解壓縮即可使用，不需要重新命名。

遷移步驟：

  1. 在舊服務上備份資料：
    • 在舊服務開啟指令
    • cd /home/node && tar -czvf backup.tar.gz .clawdbot .moltbot clawd 2>/dev/null（會忽略不存在的資料夾）
    • 從檔案頁籤下載 backup.tar.gz
  2. 部署這個新的 OpenClaw 模板
  3. 將備份還原到新服務：
    • 將 backup.tar.gz 拖移到檔案頁籤的 /home/node 資料夾
    • 開啟指令：cd /home/node && tar -xzvf backup.tar.gz && rm backup.tar.gz
    • 重新啟動服務
  4. 您的設定、對話記錄和憑證都會保留

為了向下相容，clawdbot 和 moltbot CLI 指令仍可使用。

疑難排解

設定檔改壞導致服務無法啟動？ 使用救援模式：

  1. 前往設定 → 啟動指令，改成：/opt/openclaw/rescue.sh（舊版沒有這些指令，可用 sleep infinity）
  2. 前往設定 → 健康檢查，關閉它（救援模式不會回應健康檢查）
  3. 重新啟動服務 - 容器會運行但不啟動 OpenClaw
  4. 開啟檔案頁籤進入檔案瀏覽器
  5. 從紀錄中查看錯誤原因，例如：Invalid config at /home/node/.openclaw/openclaw.json: - agents.list.0: Unrecognized key: "allowModels" — 在檔案瀏覽器中修復 /home/node/.openclaw/openclaw.json，或開啟指令執行 openclaw doctor --fix 自動移除無法識別的設定項
  6. 將啟動指令改回：/opt/openclaw/startup.sh && /opt/openclaw/start_gateway.sh
    • 舊版（沒有這些指令）：node dist/index.js gateway --allow-unconfigured --bind "${OPENCLAW_GATEWAY_BIND}" --port "${OPENCLAW_GATEWAY_PORT}" --token "${OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN}"
  7. 重新開啟健康檢查並重新啟動服務

更新版本： 前往設定 → 服務映像檔來源 → 修改 ghcr.io/openclaw/openclaw:<tag>。

健康檢查錯誤 Startup probe failed: dial tcp ... connect: connection refused？ 表示服務尚未啟動完成或埠號未就緒。OpenClaw 可能需要更多時間啟動，特別是首次啟動時。嘗試：

  1. 等待幾分鐘 — 服務可能仍在初始化中
  2. 如果錯誤持續，增加資源配置（最低 2 vCPU / 4 GB RAM，建議 4 vCPU / 8 GB RAM）
  3. 如果服務不斷重啟，暫時關閉健康檢查以防止重啟循環，再查看日誌找出實際錯誤

Tailscale 私有網路存取（選用）

⚠️ 此功能僅適用於全新部署。舊版部署不包含 Tailscale 啟動腳本，請重新部署模板才能使用此功能。

除了使用公開網域，您也可以透過 Tailscale 讓 OpenClaw 僅在您的私有網路（tailnet）中存取，無需暴露到公網。

前置需求：

  • 一個 Tailscale 帳號（免費方案即可）
  • 在 Tailscale Admin Console 建立一組 Auth Key（建議勾選 Reusable + Ephemeral）

步驟 1：設定環境變數 在 Zeabur 控制台的環境變數頁籤新增：

  • TS_AUTHKEY（必填）：您的 Tailscale Auth Key（tskey-auth-xxx）。前往 Tailscale Admin Console → Keys 建立。未設定此變數時，Tailscale 設定會被完全跳過。
  • TS_HOSTNAME（選填）：在 tailnet 上的機器名稱，決定您的存取網址（https://<TS_HOSTNAME>.<tailnet>.ts.net）。未設定時預設為 openclaw。

步驟 2：切換啟動指令 前往設定 → 啟動指令，改為：

/opt/openclaw/startup.sh && /opt/openclaw/start_gateway_tailscale.sh

重新啟動服務。

步驟 3：在本機安裝 Tailscale 在您要存取 OpenClaw 的裝置上安裝 Tailscale（macOS、Windows、iOS、Android、Linux），並使用建立 Auth Key 時的同一個 Tailscale 帳號登入。

步驟 4：首次登入 Web UI 啟動完成後，在瀏覽器開啟（需在同一個 tailnet 的裝置上）：

https://<TS_HOSTNAME>.<您的tailnet>.ts.net

您的 tailnet DNS 名稱可在 Tailscale 管理控制台 → DNS 查詢，完整網址也可在 Zeabur 控制台的服務紀錄中確認。

首次開啟會顯示 "pairing required"，使用以下任一方式登入：

  • 在網址後加上 token：https://<TS_HOSTNAME>.<您的tailnet>.ts.net?token=<GATEWAY_TOKEN>
  • 或在 Web UI 的 Overview 頁面輸入 Gateway Token

Gateway Token 可在 Zeabur 控制台的使用說明頁籤或環境變數中找到（OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN）。

步驟 5：連接 OpenClaw app（選用，以 macOS 為例）

  1. 在 Mac 上安裝 OpenClaw for macOS 和 Tailscale
  2. 開啟 OpenClaw app → Settings → General → 選擇 Remote 模式
  3. Transport 選擇 Direct (ws/wss)
  4. Gateway URL 填入 wss://<TS_HOSTNAME>.<您的tailnet>.ts.net
  5. 裝置首次連線時需要配對核准 — 在 Web UI 的 Nodes 頁面點擊 approve

iOS 和 Android 的設定請參閱官方文件。

切換回公開網域模式： 將啟動指令改回 /opt/openclaw/startup.sh && /opt/openclaw/start_gateway.sh 並重新啟動即可。

Zeabur 專屬設定

此模板停用了 mDNS/Bonjour（OPENCLAW_DISABLE_BONJOUR=1），因為 Zeabur 容器主機名稱可能超過 63 bytes 的 DNS 標籤限制。mDNS 僅用於區域網路發現（類似 AirPlay/Chromecast），在雲端環境中服務透過內部 DNS 連線，因此不需要此功能。

文件

更新日誌

2026/2/16

  • 映像檔標籤切換為 latest，以跟上快速的安全性修正

2026/2/15

  • 新增 Tailscale 私有網路存取：用戶可切換至 start_gateway_tailscale.sh，透過 tailnet 私有 HTTPS 存取，無需暴露到公網
  • 映像檔升級至 2026.2.14

2026/2/10

  • 修復生圖 skill：改用 /v1/chat/completions API，預設模型改為 gemini-2.5-flash-image
  • 修復 gpt-oss-120b、llama-3.3-70b、qwen-3-32 HTTP 500：加入 supportsStore: false 相容性設定
  • 修正 gpt-oss-120b reasoning 標記（設為 true）
  • 還原腳本支援 .zip 格式（Zeabur 備份服務）
  • 啟動時將頻道環境變數（TELEGRAM_BOT_TOKEN、DISCORD_BOT_TOKEN、SLACK_BOT_TOKEN、SLACK_APP_TOKEN、LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN、LINE_CHANNEL_SECRET）同步寫入設定檔

2026/2/7

  • 修復 cron 排程無法主動送出通知：啟動時自動偵測已設定的頻道作為 heartbeat 投遞目標
  • 新部署自動初始化 HEARTBEAT.md 含可執行內容（避免空檔導致 heartbeat 被跳過）

2026/2/4

  • 使用 Zeabur configs 管理啟動腳本（更易維護）
  • 新增 backup 和 restore 全域指令
  • 新增 rescue.sh 救援模式，設定檔改壞時可用
  • Zeabur AI Hub 新增 6 個模型：gpt-5.2, gpt-5.1, gpt-5-nano, glm-4.7, glm-4.7-flash, kimi-k2.5
  • Zeabur AI Hub 的 Claude 模型加入 store 相容性設定

2026/2/2

  • 新增 AI 模型設定區塊（全域 vs 本次對話設定）
  • 新增從 Clawdbot / Moltbot 遷移指南及資料路徑
  • 新增備份與還原區塊，支援 Zeabur 備份服務
  • 新增初始設定完成後備份提醒
  • 移除 Google Gemini CLI patch（上游已修復）
  • 移除部署時的 ANTHROPIC_API_KEY 和 OPENAI_API_KEY 變數，避免 OpenClaw 偵測到空的 API Key 然後執行失敗（可之後透過 Web UI 或環境變數設定）