为什么需要"批量"运行小龙虾？

OpenClaw （小龙虾）作为 AI 智能体，其具备调用浏览器、执行命令、读写文件等能力，直接在本地电脑上运行缺少隔离的沙箱环境，存在一定的安全隐患。在服务器上直接运行则需要手动安装配置环境，如果团队里多个人都想用，逐个搭建和维护的成本也不低。

Cloudpods AI 云正是为了解决这些问题：每个 OpenClaw 实例运行在独立的容器中，天然具备沙箱隔离；同时通过平台统一管理，把"部署一只小龙虾"变成"批量开通一群小龙虾"。

核心思路

• OpenClaw 实例不需要 GPU，纯 CPU 即可运行，资源占用低。它负责 IM 渠道对接、对话管理、工具调用。
• 模型能力来自在线 API：配置一个 Moonshot 的 API Key ，所有实例即刻拥有大模型能力，无需 GPU 投入。
• Cloudpods 容器主机负责底层调度——网络、存储、隔离，统一管理。

也就是说，不需要 GPU 服务器，一台普通的 x86 服务器加上一个在线模型的 API Key ，就可以为整个团队批量开通 AI 助手。

怎么用？

整体分两步：先部署 Cloudpods AI 云平台，再在平台上创建 OpenClaw 实例。

1. 部署 Cloudpods AI 云

参考AI 云部署文档完成部署。部署完成后即可访问 Cloudpods 控制台，进入 人工智能 模块开始使用。

2. 创建 OpenClaw 实例

在控制台里创建 OpenClaw 实例，配上模型供应商（月之暗面、智谱、MiniMax 等）的 API Key 和聊天渠道（ QQ 、飞书、Telegram 、Discord 等）认证信息，点击创建即可。假设要为团队 20 个人开通，创建 20 个实例即可，每个实例独立隔离、独立 IP 、互不干扰。

详细的操作步骤参考：OpenClaw 快速开始文档

OpenClaw 容器内置 XFCE 桌面 + 浏览器

Cloudpods 预置的 OpenClaw 容器镜像集成了 XFCE 轻量桌面环境和 Chromium 浏览器的完整图形化工作空间：

• 可视化调试：直接在浏览器打开远程图形桌面查看日志、修改配置，不需要 SSH 到服务器再进入容器执行命令，降低了使用门槛。
• 内置浏览器供 AI 调用：每个龙虾实例自带 Chromium 浏览器，可以直接调用浏览器完成网页搜索、信息抓取、页面操作等任务，让其真正具备"上网"能力，而不只是纯文本对话。
• 独立隔离的工作空间：每个龙虾实例是一个完整的 Ubuntu 桌面和独立的 workspace ，内部的操作不会影响其他实例和宿主机。

对比自建 Docker 部署

简单来说：Docker 解决了"跑起来"的问题，Cloudpods 解决了"管起来"的问题。 一两个实例时差别不大，但当实例数量达到 10 个、50 个、100 个时，统一管理的价值就体现出来了。

几个实用的搭配方案

1. 零 GPU 方案：在线 API + OpenClaw

最轻量的方案。一台普通服务器部署 Cloudpods ，批量开通 OpenClaw 实例，模型全走 Moonshot / 智谱 / MiniMax 的在线 API 。无需 GPU 投入，按调用量付费，适合快速试用或中小团队。

2. 私有化方案：Ollama + OpenClaw

如果对数据安全有要求，不希望对话内容经过外部 API ，可以在 Cloudpods 上额外部署 Ollama 推理实例。Ollama 是平台内置支持的轻量本地推理服务，在 GPU 服务器上创建后，拉取 Qwen3 、DeepSeek 等开源模型，再将 OpenClaw 的模型供应商指向 Ollama 的内网地址即可。全链路数据不出内网，适合金融、政务等对合规要求较高的场景。

3. AI 全家桶：OpenClaw + Dify + ComfyUI

在同一个 Cloudpods 平台上可以同时运行多种 AI 应用：

• OpenClaw：日常聊天 AI 助手（不需要 GPU ）
• Dify：构建 RAG 知识库、工作流编排（不需要 GPU ）
• ComfyUI：AI 图像生成（需要 GPU ）

三者可以共享同一个 Ollama 推理后端，一套基础设施支撑多种 AI 场景。

相关链接

• Cloudpods 开源仓库：github.com/yunionio/cloudpods
• AI 云部署文档：Cloudpods AI 云快速开始
• OpenClaw 快速开始：OpenClaw 使用指南