多台 OpenClaw 互联

2026-05-01阅读 0热度 0

前端人工智能架构

多台 OpenClaw 互联：构建你的分布式智能体集群

想让多台机器协同工作，发挥出“1+1>2”的效能吗？OpenClaw 的集群互联功能，正是为此而生。其核心架构非常清晰：一个 Gateway（主节点/中心） 加上 N 个 Node（工作节点），各司其职，共同构成一个高效的分布式系统。

Gateway：扮演“指挥中心”的角色，负责消息路由、会话管理、Web UI 界面、任务调度，同时也是飞书、微信等外部插件的统一入口。
Node：作为“一线执行者”，负责调用具体的工具、运行浏览器、执行 GPU 计算、处理文件操作等重负载任务。
通信：节点之间通过 WebSocket 长连接进行通信。这种方案不仅安全，而且对需要内网穿透的场景非常友好，还能实现自动重连，保证了集群的稳定性。

一、最简互联方案（局域网 / 内网）

如果你的机器都在同一个局域网内，那么恭喜你，这是最简单的部署场景。跟着下面几步走，集群马上就能跑起来。

1. 主节点（Gateway）配置与启动

首先，你需要选定一台性能稳定、最好能 24 小时开机的服务器作为主节点。

在所有机器上，都需要先完成 OpenClaw 的基础安装：

# 1. 安装 OpenClaw（所有机器都要装）
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
npm install -g openclaw
openclaw init

接着，在主节点上，编辑配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json，关键配置如下：

{
  "gateway": {
    "port": 18789,
    "bind": "0.0.0.0", // 设置为 0.0.0.0 才能让局域网内其他机器访问
    "remote": {
      "enabled": true,
      "token": "你的强密码令牌" // 所有节点必须使用同一个令牌
    }
  },
  "channels": {
    "feishu": {
      "enabled": true,
      "connectionMode": "websocket",
      "appId": "cli_xxxx",
      "appSecret": "xxxx"
    }
  }
}

保存配置后，启动网关服务：

# 启动网关（集群模式）
openclaw gateway start --cluster
# 查看状态，确认服务已正常启动
openclaw gateway status

2. 其他机器（Node）加入集群

现在，轮到其他电脑或服务器作为工作节点加入了。在每一台需要加入的机器上执行：

# 同样确保已安装好 openclaw
openclaw node join \
  --gateway ws://主节点IP:18789 \
  --token 你的强密码令牌

命令执行成功后，主节点的日志或状态界面就会看到新节点上线的提示。
随时可以在主节点查看所有已连接的节点：
```
openclaw node list
```

3. 验证互联与消息互通

此时，从飞书发来的消息会先到达 Gateway，随后由 Gateway 自动分发给当前最空闲的 Node 去执行。
你可以打开主节点的 Web UI 界面，直观地看到所有节点的实时状态、负载情况和执行日志。

二、跨公网 / 异地互联（推荐：Tailscale）

如果机器不在同一个内网，比如分布在不同的办公室或家里，该怎么办？别担心，借助 Tailscale 这样的虚拟内网工具，可以轻松实现安全、简单的跨公网互联。

在所有需要组网的机器上安装 Tailscale 并登录同一个账户。
将主节点配置文件中的 gateway.bind 地址，改为本机的 Tailscale IP 地址，或者直接设置为 "tailnet"。

其他节点在加入集群时，使用主节点的 Tailscale IP 进行连接：

openclaw node join \
  --gateway ws://主节点TailscaleIP:18789 \
  --token xxx

这种方案的优势非常明显：你不再需要申请公网 IP 或进行复杂的端口映射，所有流量自动加密，并且能轻松实现跨地域的机器互联。

三、飞书插件在集群中的工作方式

很多朋友关心飞书消息在集群中是如何流转的。简单来说，整个过程可以概括为以下四步：

飞书服务器通过 WebSocket 长连接，只与 Gateway 主节点通信。
Gateway 收到用户消息后，根据调度策略，将其路由到集群中负载最轻、最空闲的 Node 去执行。
Node 调用 Ollama 进行推理、启动浏览器、或执行其他工具任务，完成后将结果回传给 Gateway。
最终，由 Gateway 通过飞书插件，将统一的回复发送给用户。

这样做的好处一目了然：

连接稳定：与飞书的长连接只由 Gateway 这一台机器维持，避免了多机重复连接可能带来的混乱和不稳定。
负载均衡：计算、工具调用、浏览器操作这些“重活累活”被分散到多个 Node 上执行，主节点 Gateway 得以保持轻量，响应迅速。
高可用性：即使某个 Node 意外设掉，任务也会被自动重新调度到其他健康的节点上，保障了服务的连续性。

四、常见问题与排错

节点连不上主节点
- 检查主节点的防火墙，确保 18789 端口（TCP）已开放。
- 确认主节点配置中 bind 项为 0.0.0.0。
- 核对所有节点加入时使用的 token 是否与主节点配置中的完全一致。
飞书消息只在主节点处理，不分发给其他节点
- 首先检查 openclaw.json 配置文件，确保远程集群功能已开启：
```
"gateway": {
  "remote": {
    "enabled": true
  }
}
```
- 修改配置后，重启 Gateway 服务使其生效：openclaw gateway restart。

如何查看集群日志

# 在主节点查看网关及集群日志
openclaw logs --follow

# 在任意工作节点查看该节点的执行日志
openclaw node logs

五、推荐架构（你当前场景）

结合你提到的使用场景，一个理想的架构拓扑可以这样设计：

[飞书]
    ↑↓ (WebSocket)
[Gateway 主节点]
    ↑↓ (WebSocket 集群)
[你的电脑 Node]  ←→  [GPU 服务器 Node]  ←→  [另一台服务器 Node]

Gateway：专职负责与飞书保持稳定长连接、提供 Web UI 管理界面、进行智能任务调度。
Node：作为计算资源池，你的个人电脑、拥有强大 GPU 的服务器、或者其他备用服务器都可以加入，共同承担 Ollama 模型推理、浏览器自动化、文件处理等重型任务。
这样一来，你可以根据需求随时增加或减少 Node 的数量，而飞书连接这个“生命线”始终稳定地握在 Gateway 手中，实现了弹性与稳定的完美平衡。

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