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OpenClaw 🦞

CPU 2 CoresRAM 2 GB

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13936 次
發布者zeaburZeabur
建立於2026-01-26
模板內的服務
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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:2026.2.2。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。

⚠️ 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

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

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

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-2.5", "name": "Kimi 2.5", "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

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

2026/2/4

  • 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-2.5
  • 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）