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OpenClaw 多模型集成部署:在 NAS 上统一管理多个 AI 助手

当前时间： 2026-08-11 07:41:45 分类：办公文件 评论(0)
OpenClaw 多模型集成部署:在 NAS 上统一管理多个 AI 助手

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PART 01

📋 前言：为什么要集成多个 AI 模型？

你是否遇到过：

  • 不同任务需要不同 AI 模型（Claude 写代码、GPT 做创意、Kimi 做中文）
  • 每个模型都要单独付费 API，成本高
  • 管理多个 API Key 很麻烦

今天介绍一个方案：在 NAS 上部署 OpenClaw，集成多个主流 AI 平台到一个界面。

这不是"免费"方案，而是统一管理方案——你需要拥有各平台的账号（可以是免费试用版、订阅版或 API Key），OpenClaw 帮你把它们整合在一个地方使用。

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PART 02

🎯 项目简介

OpenClaw-Zero-Token 是 OpenClaw 的一个分支，特点是：

  • 🌐 统一网关：一个界面访问多个 AI 平台
  • 🔄 多模型支持：DeepSeek、千问、Kimi、Claude、豆包等
  • 🖥️ Web 界面：美观的聊天界面
  • 🤖 工具调用：支持执行命令、读取文件、网页自动化
  • 📱 多端访问：Web UI + API 接口
  • 🔧 可本地部署：完全运行在自己的 NAS 上，数据不出内网

注意：你需要自行准备各 AI 平台的访问凭证（API Key 或已登录的浏览器会话），本项目仅提供集成层。

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PART 03

⚠️ 重要说明

  1. 合规使用
    ：请遵守各 AI 平台的服务条款
  2. 合法凭证
    ：仅使用你合法获得的 API Key 或账号
  3. 个人学习
    ：适合个人学习研究，不建议用于商业生产
  4. 费用责任
    ：各平台可能产生费用，请自行了解定价
  5. 账号安全
    ：妥善保管凭证，不要泄露

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PART 04

🏗️ 系统架构

你的 NAS (Docker)

    ├── OpenClaw Gateway (端口 3001)

    ├── Web UI 界面

    ├── 统一的 API 接口

    └── 连接到各 AI 平台

            ├── DeepSeek API / Web

            ├── 千问 API / Web

            ├── Kimi API

            ├── Claude API

            └── ...

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PART 05

📦 部署步骤

步骤 1：准备环境

你的 NAS 需要：

项目
要求
Docker
✅ 已安装
Docker Compose
✅ 已安装
内存
至少 2 GB
存储
10 GB 可用空间
网络
能访问 GitHub 和 AI 平台

步骤 2：创建项目目录

# SSH 登录 NAS

ssh your-nas-ip

# 创建目录

mkdir -p /volume1/docker/openclaw-multi-ai

cd /volume1/docker/openclaw-multi-ai

步骤 3：创建 docker-compose.yml

version: '3.8'

services:

  openclaw:

    image: ghcr.io/linuxhsj/openclaw-zero-token:latest

    container_name: openclaw-multi-ai

    restart: unless-stopped

    ports:

      - "3001:3001"  # Web 界面和 API 端口

    volumes:

      - ./data:/app/.openclaw-zero-state  # 持久化数据

      - ./logs:/app/logs                  # 日志

    environment:

      - TZ=Asia/Shanghai

      - NODE_ENV=production

步骤 4：准备各平台的访问凭证

你需要为要集成的每个平台准备凭证。常见方式：

方式 A：API Key（推荐，稳定）

  • DeepSeek：申请 API Key（https://platform.deepseek.com）
  • 千问：申请 API Key（https://dashscope.aliyun.com）
  • Kimi：申请 API Key（https://platform.moonshot.cn）
  • 其他平台类似

方式 B：Web 会话（实验性，可能不稳定）

  • 在浏览器中登录各平台
  • 使用工具导出 Cookie（不推荐生产环境）

步骤 5：配置认证

首次运行需要进行配置：

# 启动容器

docker-compose up -d openclaw

# 执行配置向导

docker exec -it openclaw-multi-ai ./onboard.sh webauth

按照向导选择你准备好的平台，输入对应的 API Key 或完成登录流程。

对于 API Key 方式：

  • 选择对应平台
  • 选择 API Key 认证模式
  • 输入你的 API Key

向导完成后，会生成配置文件 ./data/.openclaw-zero-state/openclaw.json，其中包含你配置的所有平台。

步骤 6：启动服务

# 使用脚本管理（如有）

docker exec -it openclaw-multi-ai ./server.sh start

# 或直接重启容器

docker-compose restart openclaw

步骤 7：访问 Web 界面

打开浏览器，访问：

http://你的NASIP:3001

你会看到一个聊天界面，可以开始对话了！

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PART 06

💻 使用指南

查看可用模型

在聊天框输入：

/models

会列出所有已配置的模型及其上下文窗口大小。

切换模型

/model claude-web/claude-sonnet-4-6

/model deepseek-web/deepseek-chat

/model qwen-web/qwen-turbo

使用工具

OpenClaw 支持工具调用，可以：

  • 读取本地文件：read_file
  • 执行命令：exec
  • 网页浏览：browser
  • 联网搜索：web_search
  • 等等...

示例对话：

你：帮我查看 /volume1/docker/iptv-api/logs/update.log 这个日志文件

AI：（自动调用 read_file）读取中...

你：执行 docker-compose ps 查看运行中的容器

AI：（自动调用 exec）正在执行...

API 调用

OpenClaw 提供 OpenAI 兼容的 API：

curl http://127.0.0.1:3001/v1/chat/completions \

  -H "Content-Type: application/json" \

  -d '{

    "model": "deepseek-web/deepseek-chat",

    "messages": [{"role":"user","content":"你好"}]

  }'

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PART 07

⚙️ 配置管理

配置文件位置

./data/.openclaw-zero-state/

├── openclaw.json        # 主配置（模型、网关设置）

├── auth.json            # 认证信息（API Keys / Cookies）⚠️ 敏感

└── agents/main/agent/   # Agent 配置

添加新模型

  1. 准备该平台的 API Key 或登录凭证
  2. 运行配置向导：

   docker exec -it openclaw-multi-ai ./onboard.sh webauth

  1. 选择要添加的平台
  2. 输入凭证
  3. 重启服务

修改模型参数

编辑 ./data/.openclaw-zero-state/openclaw.json：

{

  "models": {

    "providers": {

      "deepseek-web": {

        "api": "deepseek-web",

        "models": [

          {

            "id": "deepseek-chat",

            "name": "DeepSeek Chat"

          }

        ]

      }

    }

  }

}

修改后重启容器。

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PART 08

🔄 维护与排错

查看日志

docker logs -f openclaw-multi-ai

# 或

tail -f ./logs/*.log

凭证过期

某些平台的会话可能定期过期（Web 会话通常 30 天）。如果模型无法使用：

  1. 重新运行配置向导：

   docker exec -it openclaw-multi-ai ./onboard.sh webauth

  1. 重新输入 API Key 或重新登录

环境诊断

docker exec -it openclaw-multi-ai node dist/index.mjs doctor

重启服务

docker-compose restart openclaw

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PART 09

🌟 使用场景示例

场景 1：代码开发

你：用 TypeScript 写一个快速排序函数

AI：（使用 Claude 或 DeepSeek，生成代码）

你：这段代码有 bug，帮我调试

AI：（分析代码，定位问题）

场景 2：文档总结

你：读取这个 Markdown 文件并总结要点

AI：（调用 read_file，提取要点）

场景 3：信息查询

你：查询今天的 A 股行情

AI：（调用 web_search，实时搜索）

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PART 10

📊 各平台对比

平台
优势
适用场景
DeepSeek
推理能力强，性价比高
代码、数学、逻辑
Claude
长上下文，写作质量高
长文档、创意写作
GPT-4
综合能力强，生态丰富
通用任务
千问
中文优化，响应快
中文对话、翻译
Kimi
长文本支持
长文档分析
豆包
免费额度大
日常问答

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PART 11

🔐 安全建议

  1. 保护配置文件
    ：./data 目录包含敏感信息，设置正确权限
  2. 内网访问
    ：通过内网或 VPN 访问 Web UI，不要暴露到公网
  3. 定期备份
    ：定期备份配置和重要数据
  4. 使用强密码
    ：如果启用了认证，使用强密码
  5. 关注账单
    ：使用 API Key 时，关注各平台的使用费用

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PART 12

🎯 与官方 API 对比

特性
Zero-Token 集成
直接使用 API
费用
取决于你已有的账号
按量付费
管理
统一入口，一个界面
每个平台单独管理
工具
✅ 支持本地工具
需要额外开发
会话管理
自动管理凭证
需要自己处理
稳定性
受平台会话限制
API 更稳定
多模型切换
方便
需要切换客户端
生产就绪
适合个人
适合生产

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PART 13

🎉 部署完成！

你现在拥有：

  • ✅ 在 NAS 上运行的 AI 多模型网关
  • ✅ 统一的 Web 界面
  • ✅ 支持 10+ 主流 AI 平台
  • ✅ 工具调用能力
  • ✅ 完全本地化部署

开始体验多模型 AI 的魅力吧！ 🚀

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PART 14

📞 获取帮助

  • 项目地址：https://github.com/linuxhsj/openclaw-zero-token
  • 问题反馈：GitHub Issues
  • 更多教程：关注「share虾🦐」公众号

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版本：v1.0（2026-03-30）部署时间：约 30-60 分钟适用场景：个人学习研究

THANKS FOR READING

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