AI小龙虾OpenClaw团队版安装指南

openclaw openclaw中文博客 2026-04-09 2

系统要求

硬件要求

服务器: 至少8核CPU，32GB RAM，200GB SSD存储
GPU: 推荐NVIDIA RTX 4090或A100（训练场景）
网络: 千兆以太网，稳定互联网连接

软件要求

组件	版本要求	说明
操作系统	Ubuntu 20.04+/CentOS 8+	推荐Ubuntu 22.04 LTS
Docker	10+	容器化部署
Python	9-3.11	核心开发语言
CUDA	8+	GPU支持
PostgreSQL	14+	数据库

团队环境准备

创建团队工作目录

# 创建项目结构
mkdir -p /opt/openclaw-team
cd /opt/openclaw-team
mkdir -p {config,data,models,logs,scripts}

设置团队权限

# 创建用户组
sudo groupadd openclaw-team
sudo usermod -aG openclaw-team <username1>
sudo usermod -aG openclaw-team <username2>
# 设置目录权限
sudo chown -R :openclaw-team /opt/openclaw-team
sudo chmod -R 775 /opt/openclaw-team

安装步骤

步骤1：基础环境安装

# 更新系统
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
# 安装Docker
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh
sudo systemctl enable docker
# 安装Docker Compose
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/latest/download/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

步骤2：获取团队版代码

# 克隆仓库（需要团队权限）
git clone https://github.com/openclaw/team-edition.git
cd team-edition
# 复制配置文件
cp config/.env.example config/.env
cp docker-compose.team.yml docker-compose.yml

步骤3：配置团队环境

编辑 config/.env：

AI小龙虾OpenClaw团队版安装指南-第1张图片-OpenClaw 中文版 - 真正能做事的 AI

# 团队配置
TEAM_NAME=your_team_name
TEAM_ID=unique_team_id
TEAM_MEMBERS=user1@email.com,user2@email.com
# 服务配置
DATABASE_URL=postgresql://openclaw:password@db:5432/openclaw
REDIS_URL=redis://redis:6379
# API密钥（团队共享）
OPENAI_API_KEY=sk-your-team-key
ANTHROPIC_API_KEY=your-antropic-key

步骤4：启动服务

# 构建并启动服务
docker-compose up -d --build
# 检查服务状态
docker-compose ps
# 查看日志
docker-compose logs -f

步骤5：初始化数据库

# 运行数据库迁移
docker-compose exec api python manage.py migrate
# 创建团队管理员
docker-compose exec api python manage.py create_team_admin \
  --team-name "Your Team" \
  --admin-email "admin@team.com"

团队权限配置

角色管理系统

访问管理面板：http://your-server:8000/admin

角色	权限说明
团队管理员	全部权限，包括成员管理
项目管理员	项目管理、模型训练
开发者	API访问、模型测试
观察者	只读权限

配置SSH密钥（团队协作）

# 生成部署密钥
ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "openclaw-team@your-company.com"
# 添加到Git仓库部署密钥
cat ~/.ssh/id_rsa.pub

开发环境设置（可选）

VSCode团队配置

创建 .vscode/settings.json：

{
  "python.pythonPath": "venv/bin/python",
  "editor.formatOnSave": true,
  "python.formatting.provider": "black",
  "python.linting.enabled": true,
  "python.linting.pylintEnabled": true
}

预提交钩子（团队规范）

# 安装pre-commit
pip install pre-commit
# 配置.pre-commit-config.yaml
repos:
  - repo: https://github.com/pre-commit/pre-commit-hooks
    rev: v4.4.0
    hooks:
      - id: trailing-whitespace
      - id: end-of-file-fixer
      - id: check-yaml

监控与维护

健康检查

# 健康检查端点
curl http://localhost:8000/health
# 监控面板
# 访问 http://localhost:3000 (Grafana)
# 默认用户名/密码: admin/admin

备份脚本

创建 scripts/backup.sh：

#!/bin/bash
BACKUP_DIR="/opt/openclaw-backups/$(date +%Y%m%d_%H%M%S)"
mkdir -p $BACKUP_DIR
# 备份数据库
docker-compose exec db pg_dump -U openclaw openclaw > $BACKUP_DIR/db.sql
# 备份模型
tar -czf $BACKUP_DIR/models.tar.gz /opt/openclaw-team/models/
# 保留最近7天备份
find /opt/openclaw-backups -type d -mtime +7 -exec rm -rf {} \;

故障排除

常见问题

端口冲突

# 修改docker-compose.yml中的端口映射
ports:
  - "8001:8000"  # 主机端口:容器端口

GPU不可用

# 安装NVIDIA容器工具包
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

内存不足

# 增加Docker内存限制
# 编辑/etc/docker/daemon.json
{
  "default-shm-size": "2g",
  "memory": "16g"
}

团队支持

文档：查看 /docs 目录
问题追踪：团队GitHub Issues
紧急联系：team-support@openclaw.ai

升级流程

# 1. 备份当前数据
./scripts/backup.sh
# 2. 拉取最新代码
git pull origin main
# 3. 更新镜像
docker-compose pull
# 4. 重启服务
docker-compose down
docker-compose up -d --build
# 5. 运行数据库迁移
docker-compose exec api python manage.py migrate

注意事项：