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騰訊雲部署OpenClaw並集成Telegram機器人

1 項目安裝部署

1.1 購買騰訊雲

首先需要購買騰訊雲的“輕量應用服務器”，如果是新用户價格還是比較實惠的，最低配置版本一年只需要99元，但是如果是老用户最便宜的是30元/月，比阿里雲最低配的還要貴一些。

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出於性能考慮，買的是199元/年的這款，為了正常流暢的下載github上相關項目，地域這裏選的是東京，操作系統選的是“Ubuntu22.04-Docker26-V0OA”，該鏡像基於Ubuntu Server 22.04 LTS 64位操作系統，其中Docker鏡像源已默認配置為騰訊雲Docker鏡像源，可極大加速Docker鏡像下載。配置完成並運行後詳細情況如下所示：

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1.2 安裝OpenClaw

這裏選擇使用openclaw-cn這個開源項目來進行部署，項目地址：https://github.com/jiulingyun/openclaw-cn，為什麼不直接用OpenClaw官方安裝呢？因為OpenClaw項目目前主要接入的是國外的IM軟件，對國內環境不太友好，所以使用openclaw-cn這個項目，它對國內平台的支持更好，配置也更方便，參考4中給出了飛書的配置過程。

1 安裝Node.js

安裝Node.js有多種方法，這裏使用NVM安裝，NVM(Node Version Manager)允許你在同一台機器上安裝和切換多個Node.js版本，且不需要sudo權限安裝包。

首先，安裝 NVM 腳本：

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash

其次，激活環境，重啓終端或運行：

source ~/.bashrc

之後，安裝 Node.js：

安裝最新LTS版本：nvm install --lts
安裝特定版本：nvm install 20

最後，可通過以下命令查看相關軟件版本：

nvm ls
node -v
npm -v

如這裏使用的是最新版本：v24.13.1。

2 安裝部署OpenClaw

這裏使用項目推薦的安裝方式，使用npm進行部署：

npm install -g openclaw-cn@latest
# 或
pnpm add -g openclaw-cn@latest

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安裝完成後，輸入下面的命令檢查安裝是否正常：

openclaw-cn

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3 模型配置

運行如下命令：

openclaw-cn onboard --install-daemon

這裏有一個安裝嚮導，我們選擇Yes，之後選擇快速安裝：

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在接下來的模型選擇中，這裏先跳過：

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如果跳過後還讓選擇模型，這裏可使用默認的anthropic/claude-opus-4-6，接下來是通道選擇，這裏選擇Telegram：

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打開Telegram，然後@BotFather並輸入/newbot創建一個新bot：

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之後會要求你“choose a name”並“choose a username for your bot”，完成這一切即可創建好telegram機器人，並生成Telegram token to access the HTTP API：

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需要把這個token複製下來，接下來我們把這個token複製到vps Telegram配置頁面：

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接下來選擇默認選項，完成配置：

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之後輸出信息如下所示：

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下面以DeepSeek-V3.2正式版為例詳細進行説明，首先要訪問DeepSeek開放平台註冊賬號，然後創建API key，需要記錄該key後續要將其配置到openclaw中：

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之後需要對賬户進行充值，如充值10元進行實驗，否則後續API調用時會返回“HTTP 402: Insufficient Balance”的錯誤，這是DeepSeek賬號餘額不足的報錯，充值後即不會再出現該報錯，同時在deepseek後台會看到API請求次數信息，Tokens使用情況，以及消費金額及充值餘額信息：

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之前並沒有配置大模型，在openclaw配置完成後，可以通過以下命令重新修改相關配置：

openclaw-cn configure

運行該命令後可以根據需要修改相關配置，如修改模型時需按嚮導進行模型選擇及配置API key，這裏輸入上述新創建的key：

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配置完成後還可以通過修改.openclaw/openclaw.json配置文件修改相關配置，其內容如下：

{
  "meta": {
    "lastTouchedVersion": "0.1.6",
    "lastTouchedAt": "2026-02-25T04:11:18.734Z"
  },
  "wizard": {
    "lastRunAt": "2026-02-25T04:09:59.101Z",
    "lastRunVersion": "0.1.6",
    "lastRunCommand": "doctor",
    "lastRunMode": "local"
  },
  "auth": {
    "profiles": {
      "deepseek:default": {
        "provider": "deepseek",
        "mode": "api_key"
      }
    }
  },
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "deepseek": {
        "baseUrl": "https://api.deepseek.com/v1",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "deepseek-chat",
            "name": "DeepSeek Chat",
            "reasoning": false,
            "input": [
              "text"
            ],
            "cost": {
              "input": 0,
              "output": 0,
              "cacheRead": 0,
              "cacheWrite": 0
            },
            "contextWindow": 128000,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "deepseek/deepseek-chat"
      },
      "models": {
        "deepseek/deepseek-chat": {
          "alias": "DeepSeek Chat"
        }
      },
      "workspace": "/home/ubuntu/.openclaw/workspace",
      "compaction": {
        "mode": "safeguard"
      },
      "maxConcurrent": 4,
      "subagents": {
        "maxConcurrent": 8
      }
    }
  },
  "messages": {
    "ackReactionScope": "group-mentions"
  },
  "commands": {
    "native": "auto",
    "nativeSkills": "auto"
  },
  "hooks": {
    "internal": {
      "enabled": true,
      "entries": {
        "boot-md": {
          "enabled": true
        },
        "command-logger": {
          "enabled": true
        },
        "session-memory": {
          "enabled": true
        }
      }
    }
  },
  "channels": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "dmPolicy": "pairing",
      "botToken": "8756989402:xxxxx",
      "groupPolicy": "allowlist",
      "streamMode": "partial"
    }
  },
  "gateway": {
    "port": 18789,
    "mode": "local",
    "bind": "loopback",
    "auth": {
      "mode": "token",
      "token": "xxxxx"
    },
    "tailscale": {
      "mode": "off",
      "resetOnExit": false
    }
  },
  "skills": {
    "install": {
      "nodeManager": "npm"
    }
  },
  "plugins": {
    "entries": {
      "telegram": {
        "enabled": true
      }
    }
  }
}
View Code

配置中"bind": "loopback"，會使得openclaw啓動時監聽迴環地址，這裏嘗試修改為0.0.0.0任意地址始終沒有成功，後來查詢AI給出的解釋是：OpenClaw的設計哲學顯然是“安全高於一切”，它為了保護你的 API Key 和數據，強行把所有的監聽都鎖死在127.0.0.1這種“安全區”，卻給遠程部署的用户設下了重重障礙。只能按照AI建議，使用SSH隧道（偽裝成 localhost），即在本地電腦（Windows CMD 或 Mac 終端）運行：

ssh -L 18789:127.0.0.1:18789 ubuntu@xx.xx.xx.xx

以上命令中xx.xx.xx.xx是騰訊雲服務器IP地址，並保持這個窗口不要關，最小化即可：

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在本地瀏覽器輸入：http://127.0.0.1:18789，即可訪問配置的openclaw（注意需要在騰訊雲後台的防火牆中放開相應端口的外部訪問），這種方法的原理：因為你訪問的是127.0.0.1，OpenClaw會判定你在“本地”安全環境，所有的1008和1006報錯都會瞬間消失。

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2 項目應用

2.1 Web訪問

如上一節所述，在配置ssh通道以後即可直接通過127.0.0.1:18789直接訪問openclaw，可以直接在交互窗口和其進行對話，還可以在web界面查看或修改相關配置，如下圖所示：

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2.2 openclaw-cn tui

openclaw-cn tui是OpenClaw-CN最核心的交互命令，其中TUI是Text User Interface（文本用户界面）的縮寫，簡單來説：openclaw-cn tui就是OpenClaw的命令行交互式聊天界面——你可以把它理解成 “在終端裏直接和 AI 模型對話的窗口”。其核心作用是直接和模型交互，而無需打開網頁，在終端裏就能輸入問題/指令，DeepSeek（或你配置的其他模型）會直接在終端返回回答，是最輕量化的使用方式。

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2.3 Telegram機器人

首先在BotFather對話框中通過“/mybots”選擇機器人，之後會讓你選擇啓動哪個機器人，這裏選擇之前創建的“support_bot @helpzww_bot”，隨後會出現相關菜單項，可以對機器人進行編輯設置刪除等操作，直接通過@helpzww_bot打開相應機器人的對話框：

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然後通過“/start”啓用機器人，Telegram會給出相關提示，讓你在shell終端執行相應的命令配置機器人，配置完成後就可以和Telegram機器人進行對話了，如圖所示：

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最後還可以將機器人拉入到Telegram羣中，創建測試羣，在Telegram羣中，點擊羣名稱，選擇"添加成員"添加若干測試用户，然後通過用户名@helpzww_bot將機器人也添加到羣中，最後還需設置機器人權限，確保機器人有讀取消息的權限，這裏直接設置機器人為管理員以獲得更好的功能支持：

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之後即可在羣裏@機器人並向他提問問題：

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最後還有一個問題，就是發現只有羣擁有者@機器人才能給出響應，AI給出的方案是：關閉隱私模式，即要讓機器人能夠“聽到”羣內所有成員的消息（包括普通對話），你需要通過 BotFather 修改設置：

1 打開 Telegram，搜索並進入與 @BotFather 的對話框。

2 輸入指令 /mybots。

3 在列表中選擇你正在使用的那個機器人。

4 點擊 Bot Settings。

5 點擊 Group Privacy。

6 點擊 Turn off（或者點擊 Disable）。當你看到提示 Privacy mode is now disabled for [YourBot] 時，設置生效。

7 關鍵一步：設置更改後，通常需要將機器人移出羣組並重新邀請進入，設置才會刷新。

但是通過這些操作後發現羣內其他普通用户在@機器人時它仍無法給出響應，後來發現問題就出在配置文件中的groupPolicy參數上，默認配置是groupPolicy": "allowlist"，此時Telegram渠道的羣組策略設置為了allowlist（白名單模式）。這意味着：機器人會檢查當前羣組是否在它的允許列表內，默認情況下，如果白名單為空，機器人只會響應羣主（Owner）或特定的管理員，因為它無法確認該羣組是否被允許提供服務。OpenClaw 0.1.6版本的groupPolicy接受open、disabled或allowlist，open允許羣組內的任何人通過 @機器人 或輸入指令來觸發響應，而disabled完全禁止在羣組中使用。所以這裏將openclaw.json配置文件中的groupPolicy改為“open"，然後重新運行openclaw：openclaw-cn gateway run，此時發現羣內其他非管理員羣員@機器人提問問題時它也會給出響應了。

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2.4 openclaw 常用命令

1 基礎命令

先看最基本的幾個命令，這幾個是入門必會的：

openclaw --version          # 查看當前安裝版本
openclaw --help             # 查看幫助信息
openclaw onboard            # 全流程引導配置（首次安裝必用）
openclaw onboard --force    # 強制重新初始化（配置搞亂了就用這個）

2 配置管理

配置管理是使用頻率非常高的命令，特別是查看和修改模型、通道配置的時候：

openclaw config list                    # 查看所有配置項
openclaw config get all                 # 獲取全部配置詳情
openclaw config get models              # 單獨查看模型配置
openclaw config get channels            # 單獨查看通道配置
openclaw config set gateway.port 18789  # 設置網關端口
openclaw config reset                   # 重置所有配置（慎用）

3 模型管理

模型是OpenClaw的核心，下面這幾個命令幫你管理和排查模型問題：

openclaw models list                          # 列出所有已配置模型
openclaw models status                        # 查看模型在線狀態
openclaw models probe                         # 探測模型可用性（排障神器）
openclaw models set default "deepseek-v3.2"   # 設置默認模型

4 通道管理

通道就是OpenClaw和你聊天的橋樑，管理通道的命令如下：

openclaw channels list            # 列出所有通道
openclaw channels status          # 查看通道連接狀態
openclaw channels login telegram  # 登錄Telegram通道
openclaw channels logout all      # 登出所有通道

5 網關管理（最常用）

網關管理可以説是日常運維用得最多的命令了，啓動、停止、重啓、查狀態，還能設置開機自啓：

openclaw gateway start     # 啓動網關服務
openclaw gateway stop      # 停止網關服務
openclaw gateway restart   # 重啓網關（改完配置後必用）
openclaw gateway status    # 查看網關運行狀態
openclaw gateway install   # 安裝為系統服務（開機自啓，強烈推薦）
openclaw gateway uninstall # 卸載系統服務

6 日誌與調試

遇到問題別慌，先看日誌，再跑健康檢查：

openclaw logs          # 查看最近日誌
openclaw logs -f       # 實時跟蹤日誌（像tail -f一樣）
openclaw logs --error  # 只看錯誤日誌
openclaw doctor        # 健康檢查（自動診斷問題）
openclaw doctor --fix  # 自動修復發現的問題

7 插件與技能管理

OpenClaw的強大離不開豐富的插件和技能生態：

openclaw plugins list              # 列出已安裝插件
openclaw plugins install [插件名]   # 安裝新插件
openclaw plugins enable [插件名]    # 啓用插件
openclaw plugins disable [插件名]   # 禁用插件
openclaw skills list               # 列出所有技能
openclaw skills enable [技能名]     # 啓用指定技能
openclaw skills disable [技能名]    # 禁用指定技能

8 智能體管理

OpenClaw支持創建多個智能體，不同智能體可以配置不同模型和技能：

openclaw agent list            # 列出所有智能體
openclaw agent create myagent  # 創建新智能體
openclaw agent delete myagent  # 刪除智能體
openclaw agent use main        # 切換到主智能體
openclaw agent chat "你好"     # 直接和智能體對話

9 常用一鍵組合（完整啓動流程）

最後給大家一個從零啓動的完整命令流程，按順序執行就完事了：

# 1. 檢查配置
openclaw config get all

# 2. 探測模型是否可用
openclaw models probe

# 3. 檢查通道狀態
openclaw channels status

# 4. 安裝為系統服務（首次執行）
openclaw gateway install

# 5. 啓動網關
openclaw gateway start

# 6. 查看運行狀態
openclaw gateway status

# 7. 實時查看日誌
openclaw logs -f

掌握了這些命令，日常管理OpenClaw就完全沒有壓力了。

 

3 參考

1 https://mp.weixin.qq.com/s/jIM4d36W3vz6PaWnpLlrUQ

2 https://github.com/jiulingyun/openclaw-cn

3 https://gemini.google.com/

4 https://mp.weixin.qq.com/s/zOiVLL31ib7ZVCTTzz8mQA

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