【Docker Run方式快速部署龙虾OpenClaw实录（linux-ubuntu+deepseek）】

openclaw的版本迭代很快，在宿主机系统直接部署方式升级一旦出现问题不好处理，采用docker方式部署易于快速部署新版本和维护。一、简介官方脚本式Docker部署方法。

Lv Liang

504人浏览 · 2026-04-16 14:54:33

Lv Liang · 2026-04-16 14:54:33 发布

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前言

openclaw的版本迭代很快，在宿主机系统直接部署方式升级一旦出现问题不好处理，采用docker方式部署易于快速部署新版本和维护。

一、简介官方脚本式Docker部署方法

1.1 git拉取代码仓库

git clone https://github.com/openclaw/openclaw

1.2 进入源码根目录，执行安装脚本：

cd openclaw
./docker-setup.sh

以上是官方的docker安装方式，本文记录的是不采用上述官方脚本方式部署docker版的openclaw，而是直接拉取官方的openclaw镜像文件，然后用docker run命令的方式部署openclaw，这个过程可以更细化了解openclawdocker镜像运行方式和维护经验，为进一步编写docker-compose打下基础。

二、Docker run方式直接拉取镜像部署Openclaw

2.1 镜像文件分为：Docker slim版本与完整版

OpenClaw 的 Docker ‌slim 版本‌与‌非 slim（标准/full）版本‌的主要区别体现在‌镜像体积、启动速度、依赖包含范围和适用场景‌等方面。根据最新公开资料（截至 2026 年 4 月），具体对比如下：

核心区别

‌冷启动耗时‌

‌slim 版本‌：平均 ‌3.2 秒‌ ‌

‌非 slim 版本‌：未明确给出，但通常因体积更大而启动稍慢 ‌

‌包含内容‌

‌slim 版本‌：

剥离了构建工具、调试工具、文档等‌非运行时依赖‌

仅保留最小化 Python 运行时与必要 .so 库 ‌

支持通过环境变量（如 OPENCLAW_EXTENSIONS=telegram,feishu）‌预装插件‌，实现按需扩展 ‌

‌非 slim 版本‌：

包含完整功能集，适合‌开发、测试或企业级部署‌

可能内置更多调试工具和示例配置 ‌

‌适用场景‌

‌slim 版本‌：

资源受限环境（如 NAS、树莓派、边缘设备）

需要‌快速部署、低内存占用‌的生产或长期运行场景 ‌

‌非 slim 版本‌：

开发调试、本地测试、需要完整功能的环境

对启动速度要求不高但需完整工具链的场景 ‌

2.2 拉取镜像

1、拉取最新版本镜像

拉取opencaw官方完整镜像

docker pull ghcr.io/openclaw/openclaw:latest

拉取openclaw官方指定版本完整镜像如2026.4.11

docker pull ghcr.io/openclaw/openclaw:2026.4.11

拉取openclaw官方指定版本slim镜像如2026.4.12-slim

docker pull ghcr.io/openclaw/openclaw:2026.4.12-slim

下载镜像后校验完整和文件尺寸

docker images
docker images --digests 镜像名或ID

2.3 准备本地映射目录

1、先用最简单的docker run命令让openclaw容器跑起来，以便明确要映射到本地磁盘的路径

docker run -d --name openclaw ghcr.io/openclaw/openclaw:2026.4.12
docker ps

进入容器确定要映射的目录（一般是openclaw的主目录就是配置文件openclaw.json所在的目录，也可以包括滚动log所在目录）

docker exec -it openclaw bash
node@b650f610bfcb:/app$ pwd
/app
node@b650f610bfcb:/app$ ls
dist  docs  extensions  node_modules  openclaw.mjs  package.json  qa  skills
node@b650f610bfcb:/app$ cd ~
node@b650f610bfcb:~$ pwd
/home/node
node@b650f610bfcb:~$ ls -a
.  ..  .bash_logout  .bashrc  .codex  .npm  .openclaw  .profile
node@b650f610bfcb:~$ cd .openclaw/
node@b650f610bfcb:~/.openclaw$ ls -a
.  ..  canvas  identity  logs  openclaw.json  openclaw.json.bak  tasks  update-check.json  workspace
node@b650f610bfcb:~/.openclaw$ cd /tmp/
node@b650f610bfcb:/tmp$ ls
jiti  node-compile-cache  openclaw  openclaw-1000
node@b650f610bfcb:/tmp$ cd openclaw
node@b650f610bfcb:/tmp/openclaw$ ls
openclaw-2026-04-16.log

并且注意到默认进入容器的用户名称是node，查询其id明确权限，后面创建的映射目录需要相应授权，可见node是uid=1000的普通用户。

node@b650f610bfcb:/tmp/openclaw$ id
uid=1000(node) gid=1000(node) groups=1000(node)

1、在docker所在宿主机上准备映射容器openclaw主目录的本地目录

mkdir -p /openclaw-work/openclaw_home/
sudo chown -R 1000:1000 /openclaw-work/openclaw_home/

mkdir -p /openclaw-work/openclaw_rollinglog
sudo chown -R 1000:1000 /openclaw-work/openclaw_rollinglog/

本地的/openclaw-work/openclaw_home/映射到：容器的/home/node/.openclaw

本地的/openclaw-work/openclaw_rollinglog映射到：容器的/tmp/openclaw

确保本地（docker宿主机）目录的属主为 1000:1000（即容器内的 node 用户）

小窍门：

为什么不映射/home/node/整个目录，而细化映射到/home/node/.openclaw，因为后面docker run -v /openclaw-work/openclaw_home/：/home/node/会报错，目前认为最大可能是与镜像里的Entry-point启动脚本里的路径存在冲突。

2.4 docker run启动容器：初始化

初始化是指:让容器运行起来后产生openclaw.json文件映射到本地目录（注意一定要有-rm参数，这样setup产生文件后容器自动退出清除），这样以后不用docker exec -it 到容器里修改，而是可以直接修改本地路径的openclaw.json。

docker run --rm -v /openclaw-work/openclaw_home/:/home/node/.openclaw ghcr.io/openclaw/openclaw:2026.4.12 openclaw setup
返回结果：
Wrote ~/.openclaw/openclaw.json
Workspace OK: ~/.openclaw/workspace
Sessions OK: ~/.openclaw/agents/main/sessions

进入本地目录查看，确认容器包含openclaw.json的主目录和滚动日志目录映射成功：

root@minio-docker:/# cd /openclaw-work/
root@minio-docker:/openclaw-work# ls
openclaw_home  openclaw_rollinglog
root@minio-docker:/openclaw-work# cd openclaw_home/
root@minio-docker:/openclaw-work/openclaw_home# ls
agents  logs  openclaw.json  workspace
root@minio-docker:/openclaw-work/openclaw_home# cat openclaw.json
{
  "agents": {
    "defaults": {
      "workspace": "/home/node/.openclaw/workspace"
    }
  },
  "gateway": {
    "mode": "local"
  },
  "meta": {
    "lastTouchedVersion": "2026.4.12",
    "lastTouchedAt": "2026-04-17T03:55:02.883Z"
  }
}

可见openclaw自带的初始化openclaw.json配置很简化。另外镜像滚动日志还没产生，需要后继容器正式运行才能生成。

2.5 容器启动openclaw网关：正式运行

docker run -d --restart=unless-stopped --name openclaw -p 18789:18789 -v /openclaw-work/openclaw_home/:/home/node/.openclaw -v /openclaw-work/openclaw_rollinglog:/tmp/openclaw ghcr.io/openclaw/openclaw:2026.4.12

**只映射openclaw主目录（含配置文件openclaw.json、workspace等）到本地磁盘

**如忘了参数如--restart=always（任何情况都拉起容器确保容器始终运行）、--restart=unless-stopped（除非手动停止容器否则任何情况都拉起容器），从其可以用docker update热修改：docker update --restart=always 容器名或ID。

启动后，滚动日志也被创建并映射到了本地相应目录下：

确认openclaw容器运行正常(STATUS一列显示（healthy）

docker ps

2.6 从windows宿主机上访问openclaw的WEB UI：

首先，查看openclaw gateway run启动后的openclaw.json：

发现主要新增了2处内容：

1、开启了web ui访问配置：

"controlUi": {
"allowedOrigins": [
"http://localhost:18789",
"http://127.0.0.1:18789"
]
}
2、访问网关的授权模式是token

"auth": {
"mode": "token",
"token": "a26e1485fe4ebbc350411eae999b385f54744a922833a867"
},
其次，梳理下当前网络架构：

windows物理（虚拟机的宿主机，相关的ip=192.168.174.1）-->VMware虚拟机（docker的宿主机，ip=192.168.174.31）-->openclaw容器（桥接网络：ip=172.17.0.2），那么要想访问容器里的openclaw web ui需要在windows主机上做映射：

ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 root@192.168.174.31

初次访问虚拟机会询问，输入yes；然后输入虚拟机主机的root密码，之后一致保持CMD窗口不要关闭

在window宿主机浏览器访问：http://127.0.0.1:18789，成功显示WEB UI如下：默认web ui不会自动带openclaw.json里的token，因此会报错：device token mismatch

在docker宿主机也就是VMware虚拟机上查看openclaw.json

粘贴token到UI界面的“网关令牌”框里：

然后点击“连接”按钮，成功登录对话界面如下:

因为没有配置任何有效的API也就没有模型可用，这是输入问题，会出现提示因为没有配置任何有效的API也就没有模型可用，这是输入问题，会出现提示

2.7 设置AI模型（调用API Key）-以deepseek为例

2.7.1 在deepseek开发api平台注册并充值

访问https://platform.deepseek.com/api_keys

点击“创建API key”：

点击复制API key，等下在openclaw里配置时粘贴这个API key！

2.7.2 openclaw引导页配置deepseek API

 docker exec -it openclaw openclaw onboard

选择QuickStart

选择Use existing values

在provider/model里选DeepSeek

输入刚才复制的deepseek的API key，之后等待一段时间：

选择default默认的具体模型：

下一步的选择channel频道可以先跳过

这时openclaw.jsonh会被写入新的配置并造成openclaw容器停止，因为docker run启动参数有--restart=unless-stopped会被自动拉起恢复运行。

此时，windows宿主机的浏览器web ui显示：网关重启

再点击“连接”，报错：连接不上！

确认windows的CMD里的映射没有中断：

那么，回到虚拟机查看openclaw.json的配置：

确认token没有变化，与web ui登录页面里token一致（这是因为刚才引导页配置选了Use existing values所以token保持不变），

小窍门：

此时注意到配置里新增的一句内容:

"bind": "loopback",

需要修改:"bind": "lan",

保存后，重启openclaw容器：

docker restart openclaw

等容器状态稳定后，重新在windows宿主机刷新浏览器页面的http://127.0.0.1:18789页面，成功登录：在对话框输入/model，得到回复显示当前模型为deepseek-chat

至此，docker run方式部署openclaw成功！

后继使用注意：

1、以上docker run参数可支持文字/图片的交互，如果后期需要实现语音等交互，需要openclaw获取宿主机的声卡等设备权限，需要进一步复杂docker run参数才能实现。

2、-v映射的目录不包括openclaw的skill等，这样在容器里安装了skill或者其他文件，一旦容器删除重新docker run后，会造成skill丢失，需要重新安装。需要更复杂的高可用方案配置如删除前需要迁移openclaw容器。

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1.2 进入源码根目录，执行安装脚本：

二、Docker run方式直接拉取镜像部署Openclaw

2.1 镜像文件分为：Docker slim版本与完整版

2.2 拉取镜像

2.3 ​​​准备本地映射目录

2.4 docker run启动容器：初始化

2.5 容器启动openclaw网关：正式运行

2.6 从windows宿主机上访问openclaw的WEB UI：

2.7 设置AI模型（调用API Key）-以deepseek为例

2.7.1 在deepseek开发api平台注册并充值

2.7.2 openclaw引导页配置deepseek API

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