阿里云计算巢部署OpenClaw与Hermes Agent配置百炼Token Plan完整步骤与方法详解

2026-06-11阅读 0热度 0

OpenClaw

一、前言

说到云原生应用落地和AI智能体私有化部署，阿里云计算巢几乎成了绕不开的选择。它开箱即用、免去复杂运维、弹性调度，特别适合承载各种AI Agent服务。OpenClaw和Hermes Agent这两款开源框架，一个擅长任务调度与自主执行，另一个偏轻量化运行与插件拓展，各有各的受众。很多用户会在计算巢里同时部署它们，再结合阿里云百炼大模型服务，形成完整的智能体能力闭环。

不过，想让OpenClaw和Hermes Agent正常调用百炼系列大模型，完成对话交互、任务拆解、逻辑分析，关键一步就是搞定百炼Token的申请、规划、分发，以及框架内的参数写入。还得借助Token Plan做访问权限、调用频次、接口范围的精细化管控。实际操作中，不少人会遇到服务启动正常但模型调不通、Token权限不生效、调用超限、多Agent共用Token冲突等问题。

这篇文章结合2026年阿里云计算巢标准使用规范，一步步讲清楚在计算巢里部署这两款AI Agent，并搭配百炼Token及Token Plan完成权限配置的全流程。内容涵盖计算巢实例初始化、环境搭建、源码部署、服务配置、百炼Token参数写入、Token Plan规则制定、功能联调、故障排查。文中附带了可直接运行的终端指令、配置代码和脚本文件，全程无外部链接、表格和营销内容，无论新手还是有经验的运维，都能跟着步骤搞定整套部署。

二、整体架构与流程梳理

正式动手之前，先理清整套方案的运行架构和执行顺序，搞清楚各组件之间的关系。阿里云计算巢作为底层载体，提供操作系统、算力、网络、安全组、进程托管等基础能力；OpenClaw和Hermes Agent部署在计算巢实例内部，作为前端智能调度层，负责解析自然语言指令、拆分任务、管理会话；阿里云百炼提供底层大模型推理能力；Token和Token Plan则构成安全管控层，实现接口访问鉴权、调用频次限制、IP管控、接口白名单等功能。

完整执行流程分七个环节：第一，创建计算巢实例并初始化系统环境；第二，安装Node.js、Git等基础依赖；第三，部署OpenClaw和Hermes Agent源码并安装项目依赖；第四，获取阿里云百炼基础访问Token；第五，制定Token Plan权限规则，划分调用配额和访问范围；第六，在两个AI Agent的配置文件中写入百炼Token参数，完成模型对接；第七，启动服务、联调功能、验证Token权限有效性。

在整个架构里，Token是打通AI Agent与百炼大模型的核心凭证，Token Plan则是保障服务稳定、防止滥用、区分多应用权限的关键配置——这也是本文的重点内容。

零基础部署AI Agent：OpenClaw/Hermes Agent喂饭级步骤流程

第一步：在浏览器中打开阿里云OpenClaw/Hermes Agent一键部署专题页面。

第二步：打开阿里云轻量应用服务器选择页面，配置参考如下：

镜像：OpenClaw（或Hermes Agent）镜像（已购买服务器的用户可重置系统重新选择镜像）。
实例：内存必须2GiB及以上。
地域：默认美国（弗吉尼亚），目前中国内地域（除香港）的轻量应用服务器，联网搜索功能受限。
时长：根据需求和预算选择。

第三步：打开阿里云百炼大模型控制台，找到密钥管理，单击创建API-Key。

前往轻量应用服务器控制台，找到安装好OpenClaw的实例，进入"应用详情"放行18789端口、配置百炼API-Key、执行命令，生成访问OpenClaw的Token。

端口放通：需要放通对应端口的防火墙，单击一键放通即可。
配置百炼API-Key：单击一键配置，输入百炼的API-Key。单击执行命令，写入API-Key。
配置OpenClaw/Hermes：单击执行命令，生成访问OpenClaw/Hermes的Token。
访问控制页面：单击打开网站页面可进入OpenClaw/Hermes对话页面。

阿里云百炼Coding Plan API-Key 获取、配置保姆级教程

创建API-Key，推荐使用阿里云百炼Coding Plan——它每天两场抢购活动，从按tokens计费升级为按次收费，可以进一步节省费用。

购买后，在控制台生成API Key。注意：这里复制并保存好你的API Key，后面要用。

回到轻量应用服务器控制台，单击服务器卡片中的实例ID，进入服务器概览页。

在服务器概览页面单击应用详情页签，进入服务器详情页面。

端口放通：在OpenClaw使用步骤区域中，单击端口放通下的执行命令，可开放获取OpenClaw服务运行端口的防火墙。

这里系统会列出我们第一步中创建的阿里云百炼Coding Plan的API Key，直接选择即可。

获取访问地址：单击访问Web UI面板下的执行命令，获取OpenClaw WebUI的地址。

三、阿里云计算巢实例创建与基础环境准备

3.1 计算巢实例创建与远程连接

登录阿里云管理控制台进入计算巢服务，创建一个全新的应用实例。根据业务需求选择实例地域和硬件规格——个人测试场景选1核2G配置就能同时跑两款AI Agent，企业并发场景建议升级到2核4G及以上。操作系统统一选Ubuntu 22.04 LTS，它对Node.js生态的兼容性最好。同时开启公网IP，记录实例的公网地址、登录账号和密码。

实例创建完成后，用本地终端通过SSH远程连接计算巢实例：

# 远程连接计算巢Linux实例  
ssh 用户名@实例公网IP

首次连接输入yes确认密钥信息，再输入登录密码——密码输入时终端不会显示字符，这是正常现象。登录成功后先执行系统更新，同步底层组件：

# Ubuntu系统更新软件源与系统组件  
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

3.2 安装基础工具与运行环境

OpenClaw和Hermes Agent都是基于Node.js生态开发的，统一要求Node.js 20.x及以上LTS版本，还需要Git来拉取源码。依次执行安装指令：

# 安装编译依赖与网络工具  
sudo apt install build-essential curl wget -y  
# 安装Git工具  
sudo apt install git -y  
# 导入Node.js官方密钥  
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/gpgkey/nodesource-repo.gpg.key | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nodesource.gpg  
# 添加Node.js 20版本软件源  
echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nodesource.gpg] https://deb.nodesource.com/node_20.x nodistro main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/node20.list  
# 安装Node.js与npm  
sudo apt update && sudo apt install nodejs -y

安装完成后退出终端重新登录，让环境变量生效，然后验证版本：

node -v  
npm -v  
git --version

输出版本号符合要求就进入下一步。

3.3 统一规划项目部署目录

为了方便后期管理，在系统里创建一个统一的根目录，分别存放OpenClaw和Hermes Agent的项目文件：

# 创建总部署目录  
mkdir -p /opt/cloud_agent  
cd /opt/cloud_agent  
# 分别创建两个Agent的独立目录  
mkdir openclaw_service hermes_service

四、计算巢内部署OpenClaw 完整步骤

4.1 拉取源码并安装依赖

进入OpenClaw专属目录，用Git克隆源码，同时配置npm国内镜像来加快依赖下载速度：

cd /opt/cloud_agent/openclaw_service  
# 克隆OpenClaw源码  
git clone openclaw_source .  
# 配置npm国内镜像源  
npm config set registry https://registry.npmmirror.com  
# 安装项目所有运行依赖  
npm install

如果出现依赖安装报错，执行缓存清理后重新安装：

npm cache clean --force  
npm install

4.2 OpenClaw核心配置文件编写

OpenClaw通过主配置文件对接外部大模型服务和设置运行参数。用vim打开配置文件：

vim config/main.json

写入适配计算巢环境、对接阿里云百炼的配置内容，其中百炼Token位置先预留，后面统一补充：

{  
  "server": {  
    "host": "0.0.0.0",  
    "port": 26001,  
    "enableCors": true  
  },  
  "model": {  
    "provider": "aliyun-bailian",  
    "model_name": "qwen-turbo",  
    "api_endpoint": "internal",  
    "access_token": "BAILIAN_BASE_TOKEN",  
    "request_timeout": 180000  
  },  
  "task": {  
    "max_queue": 20,  
    "concurrent_num": 5  
  },  
  "log": {  
    "level": "warn",  
    "sa ve_file": true  
  }  
}

编辑完成后按Esc，输入:wq保存退出。配置中host设为0.0.0.0允许公网访问，port是服务监听端口，后面要在计算巢安全组放行这个端口。

五、计算巢内部署Hermes Agent 完整步骤

5.1 拉取源码与依赖安装

切换到Hermes Agent目录，执行源码克隆和依赖安装，保持环境配置统一：

cd /opt/cloud_agent/hermes_service  
# 克隆Hermes Agent源码  
git clone hermes_source .  
# 复用镜像配置，直接安装依赖  
npm install

如果网络环境较差，可以把源码在本地打包后上传到服务器，用解压指令部署：

unzip hermes_source.zip -d /opt/cloud_agent/hermes_service/

5.2 Hermes Agent环境变量配置

Hermes Agent采用环境变量文件管理核心参数，编辑生产环境配置文件：

vim .env.prod

写入运行参数和百炼模型对接配置，Token字段先预留：

SERVER_HOST=0.0.0.0  
SERVER_PORT=26002  
NODE_ENV=production  
BAILIAN_MODEL=qwen-plus  
BAILIAN_TOKEN=BAILIAN_BASE_TOKEN  
API_TIMEOUT=200000  
MAX_TASK_NUM=6

保存退出。Hermes Agent监听端口设为26002，与OpenClaw的26001区分开，避免冲突。两个端口都要在安全组添加放行规则。

六、阿里云百炼Token获取与Token Plan规则配置

6.1 百炼基础Token获取

进入阿里云百炼服务管理页面，创建应用并生成基础访问Token——这是调用百炼大模型接口的基础凭证。记录生成的Token字符串，后面会替换配置文件中的BAILIAN_BASE_TOKEN占位内容。

6.2 Token Plan规划原则

当前计算巢里同时运行OpenClaw和Hermes Agent两个服务，为了避免调用资源争抢、接口滥用、调用超限，必须基于Token Plan做精细化权限划分。Token Plan支持设置调用频率上限、每日调用额度、允许访问的接口列表、IP白名单、应用标识等规则，可以实现单Token多应用分流，也可以给两个Agent分配独立子Token并制定专属规则。

这里采用主Token加分组规则的方案：使用一个基础Token，通过Token Plan划分两组权限，分别对应OpenClaw和Hermes Agent，限制各自的调用频次和接口范围。

6.3 Token Plan规则定义

结合两款Agent的使用场景，制定两套规则策略。第一套适用于OpenClaw，偏向高频短对话、批量任务处理；第二套适用于Hermes Agent，偏向长文本解析、复杂任务编排。

规则核心参数：限制单分钟调用次数、每日总调用额度、仅开放对话与任务推理接口、绑定计算巢实例公网IP作为白名单。创建规则后，将规则与基础Token关联，管控策略就能正式生效。

6.4 批量替换框架内Token参数

回到计算巢实例终端，把获取到的真实百炼Token替换两个配置文件中的占位内容。可以用批量替换指令快速搞定：

# 定义变量，替换为你的真实百炼Token  
REAL_TOKEN="your_actual_bailian_token"  
# 替换OpenClaw配置中的Token  
sed -i "s/BAILIAN_BASE_TOKEN/$REAL_TOKEN/g" /opt/cloud_agent/openclaw_service/config/main.json  
# 替换Hermes Agent配置中的Token  
sed -i "s/BAILIAN_BASE_TOKEN/$REAL_TOKEN/g" /opt/cloud_agent/hermes_service/.env.prod

执行完后可以用查看指令确认替换结果：

cat /opt/cloud_agent/openclaw_service/config/main.json | grep access_token  
cat /opt/cloud_agent/hermes_service/.env.prod | grep BAILIAN_TOKEN

七、进程托管配置与服务启动

计算巢环境需要服务长期稳定运行，推荐用pm2进程管理工具实现后台运行、异常重启、开机自启。

7.1 安装pm2工具

npm install -g pm2  
pm2 --version

7.2 分别启动两款AI Agent服务

# 启动OpenClaw，命名进程为openclaw  
cd /opt/cloud_agent/openclaw_service  
pm2 start npm --name openclaw -- run start  

# 启动Hermes Agent，命名进程为hermes  
cd /opt/cloud_agent/hermes_service  
pm2 start npm --name hermes -- run start

7.3 配置开机自启与进程守护

# 生成开机自启脚本  
pm2 startup  
# 保存当前进程列表  
pm2 sa ve  
# 设置内存阈值，超出自动重启  
pm2 set openclaw max_memory_restart 600M  
pm2 set hermes max_memory_restart 600M

7.4 常用运维指令

# 查看所有运行进程  
pm2 list  
# 查看OpenClaw日志  
pm2 logs openclaw  
# 查看Hermes Agent日志  
pm2 logs hermes  
# 重启服务  
pm2 restart openclaw  
pm2 restart hermes

八、安全组端口放行与全功能验证

8.1 计算巢安全组配置

进入计算巢实例对应的安全组管理页面，添加入方向TCP规则，依次放行26001和26002两个端口。授权范围可以根据使用需求设为全网或指定IP段，规则配置后即时生效。

8.2 本地端口连通性测试

在计算巢实例内部测试服务监听状态：

# 测试OpenClaw健康接口  
curl http://127.0.0.1:26001/health  
# 测试Hermes Agent健康接口  
curl http://127.0.0.1:26002/health

接口返回正常状态信息，说明服务本地启动成功。

8.3 公网访问与模型调用测试

切换到本地终端，把IP换成公网IP，测试公网访问和百炼模型调用能力：

# 测试OpenClaw调用百炼大模型  
curl -X POST http://实例公网IP:26001/api/chat -H "Content-Type: application/json" -d '{"content":"测试OpenClaw调用阿里云百炼模型"}'  
# 测试Hermes Agent调用百炼大模型  
curl -X POST http://实例公网IP:26002/api/task -H "Content-Type: application/json" -d '{"content":"测试Hermes Agent调用阿里云百炼模型完成任务分析"}'

两款服务都正常返回AI应答内容，说明Token对接、模型调用、网络访问全部正常。

8.4 Token Plan权限验证

模拟高频调用场景，短时间内多次发起请求，验证Token Plan的频次限制和额度限制是否生效。当调用次数超出规则阈值后，接口会返回权限受限、调用超限提示，代表Token Plan管控规则正常运行。

九、常见故障排查与解决方案

9.1 服务启动成功，无法调用百炼模型

现象：本地接口可访问，发起对话无返回，日志提示Token无效。
解决方案：检查配置文件内Token字符串是否填写错误，核对Token是否开启接口调用权限，重新执行替换指令并重启服务：

pm2 restart openclaw  
pm2 restart hermes

9.2 调用提示超出配额、频次受限

现象：接口返回调用超限信息。
解决方案：登录百炼控制台查看Token Plan规则，调整每日额度或单分钟调用次数，或者拆分Token，给两个Agent分配独立子Token。

9.3 公网无法访问服务，本地正常

现象：实例内部测试正常，外部公网访问超时。
解决方案：检查计算巢安全组，确认26001、26002端口已添加TCP放行规则。

9.4 两款Agent同时运行出现内存溢出

现象：服务频繁闪退，日志显示内存不足。
解决方案：升级计算巢实例硬件配置，或调低单服务并发数——修改配置文件中的concurrent_num、MAX_TASK_NUM参数，同时优化pm2内存限制：

pm2 set openclaw max_memory_restart 400M  
pm2 set hermes max_memory_restart 400M

9.5 Token Plan IP白名单拦截访问

现象：固定IP可以访问，其他IP无法调用。
解决方案：在百炼Token Plan规则中，新增当前访问设备的公网IP到白名单列表。

十、运维优化与自动化脚本

10.1 日志自动清理脚本

长期运行会产生大量日志文件，编写定时清理脚本，避免磁盘空间被占满。创建脚本文件：

vim /opt/cloud_agent/log_clean.sh

写入脚本内容：

#!/bin/bash  
# 清理7天以上日志文件  
find /opt/cloud_agent/openclaw_service/logs -type f -mtime +7 -delete  
find /opt/cloud_agent/hermes_service/logs -type f -mtime +7 -delete  
echo "日志清理完成: $(date)"

添加执行权限并配置定时任务：

chmod +x /opt/cloud_agent/log_clean.sh  
crontab -e  
# 新增定时规则，每日凌晨1点自动执行  
0 1 * * * /opt/cloud_agent/log_clean.sh

10.2 Token状态巡检脚本

写一个简易巡检脚本，定时检测Token调用状态和服务运行状态，提前发现异常：

vim /opt/cloud_agent/service_check.sh

脚本内容：

#!/bin/bash  
# 检测服务运行状态  
OPEN_CLAW_STATUS=$(pm2 status openclaw | grep online)  
HERMES_STATUS=$(pm2 status hermes | grep online)  
if [ -z "$OPEN_CLAW_STATUS" ]; then  
  pm2 restart openclaw  
fi  
if [ -z "$HERMES_STATUS" ]; then  
  pm2 restart hermes  
fi  
# 检测模型接口连通性  
curl -s http://127.0.0.1:26001/api/chat -d '{"content":"health check"}' > /dev/null  
curl -s http://127.0.0.1:26002/api/task -d '{"content":"health check"}' > /dev/null

添加权限并配置定时任务，实现分钟级巡检。

十一、总结

这篇文章完整梳理了2026年阿里云计算巢环境下，同时部署OpenClaw和Hermes Agent两款AI Agent，再结合阿里云百炼Token与Token Plan完成权限配置、调用管控的全流程。从计算巢实例创建、系统环境搭建、源码部署、项目配置，到百炼Token获取、Token Plan规则制定、参数写入、服务托管、功能验证——整个过程形成了一套可落地执行的实操体系。

计算巢的云原生能力把服务器运维简化到了极致，让使用者不用关心底层硬件和复杂网络配置；OpenClaw和Hermes Agent各司其职，覆盖不同的AI任务场景；百炼Token和Token Plan则构建了完整的安全与调用管控体系，有效避免了接口滥用、资源超限和非法访问问题。

在整个部署流程里，端口规划、Token参数填写、Token Plan规则配置、安全组放行是最核心的四个环节，也是最容易出问题的地方。按照文中给出的指令和配置代码一步步操作，再结合故障排查方案处理异常，整套系统就能稳定跑起来。

加上日志清理、服务巡检等自动化脚本后，整套架构可以实现7×24小时无人值守运行。既适合个人学习测试，也能满足小型团队的业务需求。大家可以根据实际业务规模，灵活调整计算巢实例配置、Token调用额度和任务并发数量，不断优化整体运行效率。