告别苦力运维:用 OpenClaw 15分钟搭建 AI 助手,还能自动排障?

★ 点击名片，关注我们不迷路 ★

1、OpenCloudOS简介

OpenCloudOS 是一个开源、企业级的Linux发行版，由OpenCloudOS社区（基于RHEL 8.5的兼容发行版）维护。它专为云原生环境设计，提供以下核心优势：

企业级稳定性：基于RHEL的长期支持（LTS）内核，确保系统安全可靠。
云原生优化：内置对容器（Docker/Kubernetes）和虚拟化（KVM）的深度支持，适合部署微服务和混合云架构。
开源生态：兼容RPM包管理，与Red Hat Enterprise Linux（RHEL）应用无缝迁移，同时提供免费的企业级功能。
社区驱动：由腾讯及合作伙伴等企业主导，持续更新安全补丁和性能优化，适用于数据中心、边缘计算和AI工作负载。

OpenCloudOS是构建现代化云平台的理想选择，尤其适合需要轻量级、高可用操作系统的场景。本文将使用腾讯云轻量服务器LightHouse部署OpenCloudOS系统，并在其上安装一个 OpenClaw来打造AI运维助手。

2、部署步骤：

2.1 轻量云服务器选择OpenCloudOS

2.1.1 安装OpenCloudOS

1、在操作系统中选择OpenCloudOS。

2、登录系统。

3、查看操作系统。

验证安装：登录后，执行命令检查OS版本：cat /etc/os-release输出应包含：name=opencloudos 和 versinotallow=9.4。

2.2 在OpenCloudOS上安装OpenClaw

2.2.1 安装最新Node.js

OpenClaw是基于Node.js开发的，所以必须先装Node.js。而且版本要求是 22或更高。

1、在命令行执行如下命令。

curl -O https://nodejs.org/dist/v24.13.0/node-v24.13.0-linux-x64.tar.xz

2、执行以下命令，解压安装包。

tar -xf node-v24.13.0-linux-x64.tar.xz

3、执行以下命令，创建node软链接。

创建node软连接ln -s /root/node-v24.13.0-linux-x64/bin/node /usr/local/bin/node

4、安装 npm，创建npm软连接。

#创建npm软连接ln -s /root/node-v24.13.0-linux-x64/bin/npm /usr/local/bin/npm

成功创建软链接后，即可在服务器任意目录下使用 node 及 npm 命令。

依次执行以下命令，查看 Node.js 及 npm 版本信息。说明node和npm安装好了。

node -vnpm -v

2.2.2 安装Git

1、执行如下命令安装依赖。

yum install curl-devel expat-devel gettext-devel openssl-devel zlib-devel

2、按照如下命令依次执行，安装git。

#下载git源码包mkdir gitcurl -O https://mirrors.edge.kernel.org/pub/software/scm/git/git-2.42.0.tar.gz

#解压tar -zxvf  git-2.42.0.tar.gz

进入目录和编译 cd git-2.42.0./configure --prefix=/local/tools/gitmake && make install

3、执行vi /etc/profile，插入如下配置。

#插入git配置#gitexport GIT_HOME=/local/tools/gitexport PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$GIT_HOME/bin

4、查看git版本如下表示安装成功。

#查看git版本source /etc/profilegit --version

2.2.3 安装及配置OpenClaw

1、替换下载的加速地址。

注意：如果用root用户安装的话请执行如下命令，将git的下载链接从ssh替换为https

git config --global url."https://ghfast.top/https://github.com/".insteadOf ssh://git@github.com/

2、执行如下命令进行自动安装。

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

绿色字体显示安装成功

3、下面进行简单配置，这里选择yes。

4、模型认证这里选择Qwen，需要进行认证。

复制如下链接在浏览器上打开，可以使用github账号或者自己注册账号进行登录。

这里点击确认之后就认证成功。

6、保持当前的模型，也可以选择其他模型。

7、应用这里可以先选择跳过，回头可以再进行配置。

8、配置skill，可以按照自己的需求自行选择。

9、官方使能的4条 hooks 建议都安装上。

10、使用TUI启动bot，配置自己的昵称：fff3eng，然后就可以交互了。

2.2.4 配置Web访问OpenClaw

1、在左侧菜单栏找到并打开连接管理器。

2、将如下命令复制并粘贴至OrcaTerm中运行：

openclaw config set "gateway.controlUi" '{'''allowInsecureAuth''' : true}'loginctl enable-linger $(whoami) && export XDG_RUNTIME_DIR=/run/user/$(id -u)openclaw gateway restartgrep -A10 '''"gateway"''' /root/.openclaw/openclaw.json | grep '^\s*\"token\"' | grep -v '''"mode"''' | sed -E 's/^[[:space:]]*\"token\":[[:space:]]*\"([^\"]*)\".*/\1/'

注意保密生成的token。

3、左侧功能菜单中找到并点击端口转发，在端口转发页内单击新建按钮。

按照如下进行配置，其中访问控制可选，需要谁访问可以添加谁的账号或者IP。

4、保存完成后，在端口转发列表的操作列，单击开始转发按钮。

5、点击转发地址列的点击跳转按钮来复制转发地址。

把复制到的端口转发地址贴进双引号内，再复制并运行如下脚本：

openclaw config set gateway.controlUi.allowedOrigins '["你的端口转发地址"]'

6、依次执行如下命令。

#重启网关openclaw gateway restart#获取设备openclaw devices list#将上面的request放在后面执行openclaw devices approve Request

7、点击跳转，访问WebUI。

2.2.5 配置企业微信应用

1、下载 openclaw 插件，安装及重启。

openclaw plugins install @marshulll/openclaw-wecomopenclaw plugins enable openclaw-wecom重启 clawbot 来加载插件openclaw gateway restart# 查看企业微信插件运行是否加载openclaw plugins list | grep -i wecom

2、查找企业微信应用所需配置信息。

Corp ID，我的企业-企业信息”页面，在页面底部找到企业ID。

Corp Secret，在应用详情页内，找到Secret，并点击查看按钮，在弹窗中点击发送，在企业微信中查看

Agent ID，在与前一步相同的位置，找到Agent ID。

Token和EncodingAESKey，找到“功能-接收消息”，点击设置API接收，然后随机获取。

3、在部署了 openclaw 的服务器上输入如下命令：

企业微信应用配置（必需）# 这里配置的是 app 模式，可以参考插件使用指南换成bot或者both模式openclaw config set channels.wecom.mode "app"openclaw config set channels.wecom.defaultAccount "app"openclaw config set channels.wecom.accounts.app.mode "app"openclaw config set channels.wecom.accounts.app.webhookPath "/wecom/app"openclaw config set channels.wecom.accounts.app.corpId "你企业ID"openclaw config set channels.wecom.accounts.app.corpSecret "应用secret"openclaw config set channels.wecom.accounts.app.agentId "你的应用ID"openclaw config set channels.wecom.accounts.app.callbackToken "你设置的应用的token"openclaw config set channels.wecom.accounts.app.callbackAesKey "你设置的应用的aes-key"openclaw config set channels.wecom.enabled true# 设置openclaw建设公网openclaw config set gateway.bind lanopenclaw gateway restart# 查看相关配置openclaw channels listopenclaw config get channels

4、前往企业微信客户端软件的工作台，找到并点击之前步骤中创建的应用，然后就可以尝试与它进行对话。

3、使用OpenClaw功能体验智能运维

3.1 Clawbot 运行状态确认

查看clawbot是否在后台运行openclaw health# 查看模型状态，是否连上了大模型openclaw models list# 查看聊天通道,比如qq，飞书等openclaw channels list

3.2 日常运维使用体验

3.2.1 自然语言交互基础运维

可以使用自然语言进行交互让AI来帮我们提升运维工作效率。

1）运维机器的时候无需使用命令，只要一句话就可以知道它的配置。

查询服务器配置信息。

2）让Bot帮我们写脚本自动定期检查服务器使用情况，并告警。

检查服务器的内存使用情况，并且写一个脚本自动检查内存使用，超过70%就进行告警提示。

查看脚本信息。

#!/bin/bash # 内存监控脚本 # 功能：检查内存使用率，超过阈值时告警 # 用法：./check_memory.sh [阈值百分比]# 示例：./check_memory.sh 70## 配置THRESHOLD=${1:-70}  # 默认阈值 70%LOG_FILE="/var/log/memory_monitor.log"ALERT_FILE="/tmp/memory_alert.flag"# 颜色定义RED='\033[0;31m'GREEN='\033[0;32m'YELLOW='\033[1;33m'NC='\033[0m' # No Color# 获取内存信息get_memory_info() {    local mem_info=$(free | grep Mem)    local total=$(echo $mem_info | awk '{print $2}')    local used=$(echo $mem_info | awk '{print $3}')    local available=$(echo $mem_info | awk '{print $7}')    # 计算使用率 (使用 available 计算更准确)    local usage_percent=$(awk "BEGIN {printf "%.2f", (1 - $available/$total) * 100}")

查看告警记录。

还可以进行一步让它发送告警到指定邮箱。

邮件发送记录如下：

配置邮件发送信息：

vi  /root/.openclaw/workspace/scripts/email_config.json

发送返回错误之后，将错误提交给openclaw，并重新发送。

登录邮箱之后，成功收到邮件。

3.2.2 安装skill进行安全运维

1、安装clawhub。

npm install -g clawhub

2、查询有哪些linux skills。

clawhub search "linux"

3、安装sys-guard-linux-remediator（Linux 事件响应工具）

clawhub install sys-guard-linux-remediator

4、在OpenClaw中配置技能参数：

通过OpenClaw界面配置在OpenClaw聊天界面输入：配置sys-guard-linux-remediator技能，设置安全事件阈值为CPU>80%或内存>80%

配置完成。

5、用sys-guard-linux-remediator技能检查系统安全状态。

3.2.3 使用openclaw分析异常日志

1、安装clawhub install log-analyzer。

2、使用log-analyzer分析日志。

使用log-analyzer分析系统日志有无异常，将异常部分展示出来并提供修复建议

3、分析结果如下：

4、体验总结

本文实操在 VMware Workstation 中体验部署 OpenCloudOS 并安装 OpenClaw 的完整流程。

让OpenClaw作为基于OpenCloudOS的智能运维助手，通过自然语言交互+Skill彻底重构了传统运维模式，具体帮助如下：

✅ 示例交互流程：运维人员说："检查内存使用，超过70%就告警"→ OpenClaw自动生成并部署监控脚本→ xx:xx内存达82% → 自动发送邮件至admin@example.com→ 人员："查看告警记录" → 返回日志：[2026-02-28 xx:00:02] 内存使用率过高: 82.3%