核心组件

1、OpenClaw 客户端容器：封装了 OpenClaw 应用逻辑，作为用户交互的前端代理，负责接收用户请求并将其转发至推理服务。

2、大模型推理服务容器：封装了大模型推理引擎，作为后端服务，负责接收来自 OpenClaw 客户端的文本生成请求，并利用大语言模型进行高效推理。

3、Docker Compose：作为容器编排引擎，负责定义、创建和管理包含多个 OpenClaw 实例的容器集群。

环境准备

本实操的软件配套及版本：

组件			推荐版本		备注
OpenClaw		2026.2.2	主要客户端应用
Docker			26.1.3		容器运行时环境
Docker Compose	2.17.2		容器编排工具

其中Docker和Docker Compose为业界通用软件，用户可自行查阅资料安装，本教程不过多赘述。

另外，本实操基于vLLM 引擎和昇腾vLLM Ascend插件，若未部署请先参考如下对应典配的vllm推理服务部署流程，在昇腾设备上拉起模型服务并对外提供推理API接口（推理服务模型需支持工具调用且开启该功能）。

计算服务器规格		部署模型			部署参考镜像	
Atlas 300I A2标卡	Qwen3.5-35B		Ubuntu镜像: swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/base_image/ascend-ci/vllm-ascend:main-nightly
									OE镜像: swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/base_image/ascend-ci/vllm-ascend:main-openeuler-nightly
部署指南：https://gitcode.com/vLLM_Ascend/Qwen3.5-35B-A3B-Atlas300IA2	
Atlas 800I A2单机	MiniMax2.5-230B	Ubuntu镜像: swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/base_image/ascend-ci/vllm-ascend:main-nightly
									OE镜像: swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/base_image/ascend-ci/vllm-ascend:main-openeuler-nightly	
部署指南：https://gitcode.com/vLLM_Ascend/MiniMax-M2.5-W8A8
Atlas 800I A3单机	GLM5-744B	Ubuntu镜像: swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/base_image/ascend-ci/vllm-ascend:main-a3-nightly
									OE镜像: swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/base_image/ascend-ci/vllm-ascend:main-a3-openeuler-nightly
部署指南：https://ai.gitcode.com/vLLM_Ascend/GLM-5-w4a8
Atlas 800I A3双机	Kimi-K2.5-1T	Ubuntu镜像: swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/base_image/ascend-ci/vllm-ascend:main-a3-nightly
									OE镜像: swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/base_image/ascend-ci/vllm-ascend:main-a3-openeuler-nightly
部署指南：https://gitcode.com/vLLM_Ascend/Kimi-K2.5-w4a8

MindIE推理服务启动参考如下：

Atlas 300I DUO	Qwen3-Coder-30B-A3B	OE镜像: quay.io/ascend/mindie:3.0.0b1-300I-Duo-py3.11-openeuler24.03-lts
部署指南：https://gitcode.com/Ascend/ModelZoo-PyTorch/blob/master/MindIE/LLM/Qwen3/Qwen3-Coder-30B-A3B/README.MD

Ps：可以起mindie服务，也可以起vllm-ascend服务或者其他服务；

部署流程

主要部署流程分为：环境准备、集群部署、服务验证、访问Web页面并校验和集群关闭。

1. 环境与镜像准备

进入OpenClaw镜像仓库，点击镜像版本下载OpenClaw镜像。也可以参考官方Dockfile与参考Dockerfile手动构建镜像。

OpenClaw镜像仓库：https://www.hiascend.com/developer/ascendhub/detail/5faf337534c847f0b135a52af924bbf4
Dockfile：https://github.com/openclaw/openclaw/blob/v2026.2.2/Dockerfile
参考Dockerfile：https://gitcode.com/chadwweng/openclaw-deploy/blob/main/Dockerfile

2. 部署 OpenClaw 多实例集群

执行 openclaw-cluster.sh 参考脚本，可一键式地根据预定义模板启动指定数量的 OpenClaw 实例。

openclaw-cluster.sh：    https://gitcode.com/chadwweng/openclaw-deploy/blob/main/openclaw-cluster.sh

2.1 关键配置参数：

OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN: 用于 OpenClaw Gateway 服务身份验证的关键凭据。此 Token 具有高安全性要求，请在部署时通过环境变量设置或在启动脚本前由用户自行设置，并在首次成功登录后及时按照OpenClaw文档并启动脚本进行自定义部署并修改Gateway Token 为更安全的自定义值。

通过环境变量设置OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN，请将 your_secure_token_here 设置为您自己的TOKEN，在启动脚本前设置则参考如下启动命令示例。

export OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN=your_secure_token_here

即api_key

2.2 启动命令示例：

以下命令将基于 OpenClaw镜像，启动 2 个 OpenClaw 实例，配置其连接到 vLLM 服务（http://0.0.0.0:8000），并指定配置文件存储目录为 openclaw-config。不建议重复执行一键拉起脚本，若需重复拉起请先执行 步骤5 来关闭docker compose集群。

OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN=your_secure_token_here \
bash openclaw-cluster.sh \
-n 2 \
-p 6000 \
-m Qwen3-30B-A3B \
-u http://0.0.0.0:8000 \
-c openclaw-config \
-i openclaw:custom

命令参数说明:

参数				描述
-n <num>			要启动的 OpenClaw 实例数量，例如 2。
-p <port>			分配给第一个实例的基础端口，后续实例端口依次递增，如 6000。需确保设置的端口无冲突且可访问。
-m <model_name>		服务模型名称，若vLLM服务模型名称(served model name)为 Qwen3-30B-A3B 则该参数为 Qwen3-30B-A3B。
-u <url>			推理服务的URL 地址（包含端口），例如 http://0.0.0.0:8000。
-c <path>			在宿主机上指定的配置文件挂载路径。该目录需为空目录且脚本会自动在其中生成各实例的配置，例如 openclaw-config。若目录非空，脚本将跳过配置创建，直接使用现有配置。
-i <image>			使用的 OpenClaw Docker 镜像，格式为 repository:tag，例如 openclaw:custom。

启动claw实例成功：


有个缺点：
npu-smi info无进程显示：

3. 验证服务状态

查看实时日志:

容器启动过程中，可通过以下docker compose命令(请根据实际docker compose 版本更改)实时查看各实例的启动日志

docker compose logs -f 

4. 访问Web页面并校验

远端通过浏览器即可访问对应Gateway端口的OpenClaw交互页面，例如执行 openclaw-cluster.sh 的日志显示

实例信息:

OpenClaw-1: http://0.0.0.0:6000 (Gateway:6001)

在远程浏览器中，访问 http://{服务器IP}:{Gateway_Access_Port}。若服务器 IP 为 10.10.10.10，则访问 http://10.10.10.10:6001。
在 Web 页面左侧导航栏，选择 Overview。
在 Gateway Token 输入框中填入您在启动脚本中设置的 OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN。
点击 Connect 按钮。若 Token 验证通过，则成功建立连接，服务可用。

Ps

chat页面不知道为什么好像连接不到起的服务一样，可能需要设置什么，不太懂，有清楚的小伙伴请指教

测试了大模型服务是没问题的：

5. 优雅关闭集群

当需要停止并移除所有 OpenClaw 实例时，在服务器端执行以下docker compose命令(请根据实际docker compose 版本更改)。此命令会停止容器并移除由 docker compose 管理的网络。

docker compose down

注意事项
当前一体机集成部署方案尚未完善，更多功能正在开发中。
OpenClaw采用容器部署时工作目录也在服务器的容器内部，容器重建时可能会导致工作目录文件丢失，可参考一键启动脚本并额外挂载持久化存储路径。
受限于一键拉起脚本的部署方式，当前所有实例的登录密码相同，可参考一键启动脚本进行自定义部署。