OpenClaw 免费云端安装教程：用 Google Colab 跑 AI 助理，一分钱不花
教程说明：本文介绍如何在 Google Colab 的免费云端环境中安装并运行 OpenClaw AI 助理。这种方法无需购买 VPS 服务器，利用 Google 提供的免费计算资源（每天最多12小时），通过 Cloudflare Tunnel 暴露访问入口，配合 Telegram Bot 实现完整的 AI 助理功能。适合想先体验 OpenClaw 再决定是否购置服务器的用户，以及偶尔需要云端 AI 支持的场景。
为什么 Google Colab 可以跑 OpenClaw？
Google Colab 是 Google 提供的免费云端 Python 笔记本环境，内置 Ubuntu Linux 系统、GPU/CPU 计算资源，每个账号每天可免费使用约 12 小时。它的本质就是一台托管在 Google 数据中心的 Linux 虚拟机，拥有完整的终端访问权限、可以安装任何软件包——这意味着 Node.js 和 OpenClaw 可以完全在其上运行。
更关键的是，Google Colab 的服务器位于美国，天然可以直接访问 Anthropic、OpenAI 等境外 AI API，无需任何 VPN。对于国内用户来说，这解决了最头疼的网络问题：在 Colab 上运行的 OpenClaw 调用 Claude API 几乎不存在延迟，响应速度极快。
当然，Google Colab 免费方案有其限制：每次会话最多 12 小时，空闲超时会断连，不适合需要 24 小时持续运行的场景。如果需要真正的全天候 AI 助理，还是建议购置 VPS 或在本地电脑上部署。但对于"先试试看"和偶发性使用，Colab 是最低门槛的体验方式。
准备工作
开始之前，需要准备以下账号和工具：
Google 账号（访问 Colab）
前往 colab.research.google.com，用 Google 账号登录。免费版每天约12小时计算时间，Colab Pro 可延长至24小时。
Anthropic 或 OpenAI API Key
前往 console.anthropic.com 或 platform.openai.com 获取 API Key。新用户有免费额度，无需绑定信用卡即可开始使用。
Telegram Bot Token
在 Telegram 中搜索 @BotFather，发送 /newbot 创建一个 Bot，获取 Token（格式：7123456789:AAFxxx）。
Cloudflare 账号（用于隧道穿透，可选）
如果需要从外部访问 Colab 上的 OpenClaw Web 界面，需要 Cloudflare 账号。不需要 Web 界面的话，只用 Telegram 即可，Cloudflare 不是必须的。
第一步：在 Google Colab 中创建新笔记本
前往 colab.research.google.com，点击"新建笔记本"，创建一个空白笔记本。然后修改运行时环境：
设置运行时环境
- 1点击菜单栏"运行时" → "更改运行时类型"
- 2硬件加速器：选 CPU（OpenClaw 不需要 GPU，选 CPU 可以节省免费额度）
- 3运行时形状：选"标准"即可
- 4点击"保存"，然后点击"连接"按钮连接到运行时
第二步：在 Colab 中安装 Node.js 22
Colab 默认安装了 Python，但没有 Node.js。在笔记本的第一个代码格中粘贴并运行以下代码：
%%bash
# 通过 nvm 安装 Node.js 22
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash
export NVM_DIR="$HOME/.nvm"
[ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR/nvm.sh"
nvm install 22
nvm use 22
node --version
npm --version
等待安装完成，应该看到 v22.x.x 的输出。由于 Colab 的网络直接连接 npm 仓库，下载速度非常快，通常不超过 2 分钟。
第三步：安装并配置 OpenClaw
在第二个代码格中安装 OpenClaw，并通过环境变量进行自动化配置（在 Colab 中无法使用交互式 onboard，需要用环境变量方式）：
%%bash
# 加载 nvm 环境
export NVM_DIR="$HOME/.nvm"
[ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR/nvm.sh"
# 全局安装 OpenClaw
npm install -g openclaw
# 验证安装
openclaw --version
接下来，创建 OpenClaw 的配置文件（替换以下的占位符为你的实际信息）：
%%bash
mkdir -p ~/.openclaw
cat > ~/.openclaw/config.yaml << 'EOF'
name: "贾维斯"
ai:
provider: anthropic
api_key: "YOUR_ANTHROPIC_API_KEY"
model: "claude-3-5-sonnet-20241022"
channels:
telegram:
enabled: true
bot_token: "YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN"
allowed_users:
- YOUR_TELEGRAM_USER_ID
gateway:
port: 18789
host: "127.0.0.1"
EOF
echo "配置文件已创建"
第四步：用 Cloudflare Tunnel 暴露端口（可选）
如果你希望从浏览器访问 OpenClaw 的 Web Dashboard，需要将 Colab 内部的端口暴露到外网。最稳定的方式是使用 Cloudflare Tunnel（cloudflared）：
%%bash
# 安装 cloudflared
wget -q https://github.com/cloudflare/cloudflared/releases/latest/download/cloudflared-linux-amd64 -O cloudflared
chmod +x cloudflared
# 在后台启动 Cloudflare Tunnel，暴露 18789 端口
nohup ./cloudflared tunnel --url http://localhost:18789 > /tmp/cf_tunnel.log 2>&1 &
# 等待2秒后查看生成的临时 URL
sleep 2
grep "https://" /tmp/cf_tunnel.log | head -1
如果不需要 Web Dashboard
如果你只通过 Telegram 与 OpenClaw 交互，完全不需要 Cloudflare Tunnel 这一步。Telegram Bot 的通信通过 Telegram 服务器中转，OpenClaw 主动连接 Telegram API，不需要暴露任何端口。跳过此步，直接进入第五步。
第五步：启动 OpenClaw 并保持运行
最后，在 Colab 中启动 OpenClaw。由于 Colab 代码格运行完就会停止，需要将 OpenClaw 以后台进程方式运行，并防止 Colab 会话超时断连：
%%bash
# 加载 nvm
export NVM_DIR="$HOME/.nvm"
[ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR/nvm.sh"
# 后台启动 OpenClaw，日志写入文件
nohup openclaw start > /tmp/openclaw.log 2>&1 &
echo "OpenClaw 已在后台启动，PID: $!"
echo "查看日志：tail -f /tmp/openclaw.log"
// 在 Chrome 浏览器中按 F12，打开开发者工具，在 Console 标签中粘贴运行：
// 每60秒自动点击一次，防止 Colab 超时断线
function keepAlive() {
var btn = document.querySelector('.colab-toolbar-run-button');
if(btn) btn.click();
setTimeout(keepAlive, 60000);
}
keepAlive();
第六步：测试与验证
OpenClaw 启动后，前往 Telegram，找到你创建的 Bot，发送 hello，如果收到 AI 回复，说明 Google Colab 上的 OpenClaw 运行成功！
# 在 Colab 中查看 OpenClaw 运行日志
%%bash
tail -20 /tmp/openclaw.log
Google Colab 方案 vs 其他部署方式对比
| 部署方式 | 费用 | 24/7运行 | 网络质量 | 适合人群 |
|---|---|---|---|---|
| Google Colab（本文） | 免费 | ❌ 每次12小时 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 体验/测试 |
| 本地电脑（Win/Mac） | 零额外费 | ⚠️ 电脑开机时 | ⭐⭐⭐（需VPN） | 个人用户 |
| VPS云服务器 | ¥30-80/月 | ✅ 真正24/7 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 重度用户 |
| 树莓派/OpenWrt | 一次性硬件 | ✅ 家庭24/7 | ⭐⭐⭐（需VPN） | DIY爱好者 |
从 Colab 体验到正式部署：下一步建议
Google Colab 是体验 OpenClaw 的绝佳起点。当你在 Colab 上体验了几天，确认 OpenClaw 适合自己的工作流之后，建议升级到更稳定的本地或云端部署方案：
本地电脑部署
Windows 或 Mac 本机，费用为零，开机即用，配合 VPN07 解决网络问题
VPS 云服务器
Hetzner、DigitalOcean 等，每月约 ¥30-80，真正 24/7 全天候运行
家用硬件
树莓派、NAS、Mac mini，一次性投入，长期低功耗 24/7 私有部署
无论选择哪种本地或国内服务器部署方案，访问境外 AI API 的网络稳定性都是核心问题。这正是 VPN07 存在的价值——十年运营经验、1000Mbps 千兆带宽、70+ 国家节点，为 OpenClaw 提供最稳定的 API 访问通道。
Colab 进阶技巧：最大化免费使用时长
Google Colab 免费版的最大限制是每天约 12 小时的计算时间，且空闲超过 90 分钟会自动断线。以下技巧可以帮助你更高效地利用这段时间：
使用 Google Drive 持久化数据
Colab 每次重启后，所有本地数据都会丢失。将 OpenClaw 的配置文件和数据存储到 Google Drive，每次启动时从 Drive 恢复：
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
# 将配置文件链接到 Drive
!mkdir -p /root/.openclaw
!ln -sf /content/drive/MyDrive/openclaw_data /root/.openclaw
创建一键重启脚本
将所有安装和启动步骤整合成一个单元格，每次打开 Colab 时只需运行一次即可恢复 OpenClaw 的完整运行状态：
%%bash
# 一键恢复脚本（整合到一个代码格）
export NVM_DIR="$HOME/.nvm"
[ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] || curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash
[ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR/nvm.sh"
nvm use 22 2>/dev/null || nvm install 22
npm list -g openclaw >/dev/null 2>&1 || npm install -g openclaw
nohup openclaw start > /tmp/openclaw.log 2>&1 &
echo "✅ OpenClaw 已启动，PID: $!"
Telegram 通知会话状态
在 Colab 启动脚本末尾添加 Telegram 通知，当 OpenClaw 成功启动时自动发一条消息到你的手机，省去手动检查的麻烦。这样你可以随时了解 Colab 会话是否正常运行。
Colab Pro/Pro+ 值得升级吗？
如果你发现自己每天都在使用 Google Colab 运行 OpenClaw，可以考虑升级到 Colab Pro（约每月 ¥73 人民币）或 Colab Pro+（约每月 ¥367）。升级后的主要改进如下：
- • 每天约12小时
- • 空闲90分钟断线
- • T4 GPU（随机分配）
- • 12.7GB RAM
- • 更长会话时间
- • 空闲2小时断线
- • 更快 GPU 优先
- • 25.5GB RAM
- • 后台运行不断线
- • A100 GPU 可用
- • 最高 83.5GB RAM
- • 优先排队
建议
对于 OpenClaw 来说，Colab Pro 的意义主要是延长单次会话时间（从12小时到更长）。但如果你需要真正的 24/7 持续运行，Colab Pro+ 的费用（¥367/月）已经远超一台 Hetzner VPS（约 ¥30/月）。我的建议是：免费版体验，满意后直接换 VPS，不要在 Colab Pro+ 上浪费钱。
VPN07 — 本地部署 OpenClaw 的必备伙伴
多平台客户端 · 千兆加速 · 运营十年
从 Google Colab 体验 OpenClaw 之后，当你把 AI 助理部署到本地电脑或国内服务器，就需要解决 API 访问稳定性问题。VPN07 运营十年，提供 Windows、macOS、Linux 全平台客户端，1000Mbps 千兆带宽让 Claude API 响应如丝般顺滑。70+ 国家 70+ 节点，30 天无理由退款，让 OpenClaw 从体验走向生产级应用的最佳选择。