我在正式调教龙虾之前，重新安装部署了不下50遍，踩了不少的坑。至于为什么为会重装这么多次，身为文科生对服务器部署的知识盲区是一方面， 连什么是应用镜像什么是系统镜像都不懂的那种；另一方面是我自己瞎折腾， 想去尝试不同的模型、channel和部署方式， 把很多安装方式都尝试了下。
所以这篇文章总结下，我在各种安装路径上的尝试，一定会对还没安装的你有帮助。
首先； openclaw的部署有几个重要选择
- 部署位置（云端 or 本地）；
- 模型选择（ 国内模型 or 海外模型， 海外模型最大的问题是不对中国开放）
- channel选择 （通过飞书、钉钉、还是其他IM工具和openclaw对话）
这些选择交叉组合，就会生成不同的部署方式，我也就是在不同的部署方式上都走了一遍而已。所以，一开始难的不是安装，而是你得先做一道选择题，因为教程太多了，一开始也并没有意识到有那么多不同的部署方式， 而且排在首页的。
方式1： 云端+内定模型+内定channel
采用各种云端内置openclaw的服务器
阿里云、腾讯云等各种云服务器都推出了内置openclaw应用镜像的服务器方案，而且都给出了第一年的超级优惠价格。但是这种内置openclaw的服务器，通常也会深度集成他们自己的东西， 比如阿里云的就深度集成了百炼API模型，这就会导致你后面如果想更换成其他模型时的困难；据说腾讯云的就深度集成了企业微信的channel
注意：在选择服务器IP时， 务必选择海外IP，要不然你的机器人在访问海外网站时会受阻。
个人建议： 如果是第一次尝试，的确可以先买内置openclaw应用镜像的， 等你跑通之后， 再服务器切换成ubuntn系统镜像，安装原生openclaw。
该方式的安装教程地址是：https://help.aliyun.com/zh/simple-application-server/use-cases/openclaw-integrated-fly-book
方式2： 云端ubuntn+内置模型+飞书
在云端服务器自行部署原生openclaw
购买ubuntn系统镜像的服务器，就可以安装原生的openclaw， 使用官方教程去安装部署。在这种部署方式下，就会有配置指引，引导你去选择模型，选择channel， 在配置的过程中就可以是输入模型API和Channel的APP ID。使用原生openclaw好处是，你可以通过和机器人对话来更换模型和Channel。
原生openclaw已经集成好了不少模型， 包括openAI，千问（不是百炼），kimi， minimax等， 所以只要获取到API即可； 内置的国内Channel目前就只有飞书。
个人建议: 先去使用国内模型kimi（免费额度够跑通配置）和飞书Channel。 可以快速跑通。kimi用完后之后
安装教程：https://docs.openclaw.ai/start/getting-started 我全网搜了下这种方式的安装方式的小白级的中文教程还没有，很多都是在推荐云服务器上的内置openclaw方案。
kimi API：https://platform.moonshot.cn/console/api-keys
方式3：云端ubuntn+百炼+飞书
由于百炼不是原生openclaw内置好的模型，所以，在使用方式2部署好后，再切换成百炼模型。
切换百炼模型的使需要修改openclaw.json文件，改的教程在这里： https://help.aliyun.com/zh/model-studio/openclaw-coding-plan?spm=a2c4g.11186623.help-menu-2400256.d_0_2_2_0.ac084c4dJEw7kw#aa0c9f2cd04s0 应该可以把这个教程发给openclaw， 让他帮你改json。 如果你想换成其他的模型， 也可以通过和openclaw对话的方式让他改。改之前记得让他做好备份。毕竟json文件是openclaw运转的核心，一旦出错，他就挂了。
如果想在dashboard里改，文科生的你可能会遇到访问dashboard的难题，解决方案在这个文章里的第二章第8点。
百炼后台地址： https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=model#/api-key
方式4： 本地windows+内置模型+飞书
windows电脑部署相对麻烦一些，因为你得先安装部署龙虾的系统环境。而系统环境的选择又有很多，比如ubuntn，nvm，我的天！！
所以，首先，先确保windows电脑安装要求操作系统至少是win 10，且满足最低的配置要求。当然，这个问题你可以去问chatgpt
接着选择系统， 我选的是ubuntn，因为我的阿里云用的也是这个系统镜像。教程没找到，全程问的chatgpt。
只要把环境部署好，安装的就是原生openclaw，后面的流程就和方式2是一样的。
教程方面只找到了nvm的： https://cloud.tencent.com/developer/article/2628002 我看了下， 和ubuntn差不多。
方式5： Mac部署+内置模型+飞书
mac电脑自带终端，可以直接按照官方教程去跑安装命令，相当简单命令，比windows简单多了！
官方教程： https://docs.openclaw.ai/start/getting-started
这个中文教程也不错： https://damodev.csdn.net/697dff7b7c1d88441d90f0e4.html
方式6： 本地部署+本地模型+飞书
如果你觉得你的信息敏感，不适合把客户资料、邮件信息共享给云服务器或者是大模型。 那么本地部署+本地模型会是一个不错的选择。
但是本地模型的弊端就是， 第一： 模型本身不会自我成长，它的知识体系就停留在被部署的那一天。 ；第二：本地模型一般很大，对电脑要求的配置就更高了。
什么情况下适合用这种方式呢？我的想法是：做一些不需要太多思辨，不需要调研，只需要监控汇总和通知的dirty work，比如监控竞争对手，看他们每天都在干什么，意图干什么。
对于本地的模型的安装，当你使用方式4或者5部署完毕后，直接给openclaw说更换成本地模型就好了。
在安装方式的选择上，基本就这上面这些。核心规则就是：只要你想切换一些非内置的东西， 就要额外付出修改的试错时间，而在尝试的时候，可能就会让openclaw崩溃。太为难文科生了！
比如openclaw没有内置钉钉和企业微信，
想接钉钉， 参考这个教程https://damodev.csdn.net/69a2921a54b52172bc5e1825.html
接企业微信， 参考这个教程：https://cloud.tencent.com/developer/article/2625147 但是企业微信限制多，线上部署的话要求备案过的；域名本地部署的话，好像无法认可海外IP。
个人微信是接不了的， 不要想了， 微信不发放这个。
如果想使用海外模型，你需要解决海外信用卡支付的问题，大部分海外模型并不接受中国的visa信用卡；而走中转的话，没有coding plan，只能按token用量计费，这个消耗就大了。
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