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ClawManager 部署与快速启动指南

目录

一、环境与目标

  • 系统假设x86_64 架构 Linux 服务器。
  • 部署目标:部署 ClawManager,并在 Web 页面中完成安全模型配置,随后创建并启动一个 OpenClaw Desktop 实例。
  • 适用场景
    • 方案 A:k3s 单机/轻量集群部署
    • 方案 B:标准 Kubernetes 集群部署(如 kubeadm 集群、企业 K8s 集群、云上 K8s 集群)

二、部署方式总览

你可以按以下两种方式之一部署:

方案 A:k3s 部署

适合单机、测试环境或轻量生产环境。

方案 B:标准 Kubernetes 部署

适合已经具备标准 Kubernetes 集群的服务器环境。

无论使用哪种方式,最终都会执行同一套 ClawManager 清单:

kubectl apply -f deployments/k8s/clawmanager.yaml

三、方案 A:使用 k3s 部署

3.1 安装 k3s

curl -sfL https://get.k3s.io | sh -

国内网络可使用镜像源安装:

curl -sfL https://rancher-mirror.rancher.cn/k3s/k3s-install.sh | \
  INSTALL_K3S_MIRROR=cn sh -

3.2 检查服务状态

sudo systemctl status k3s --no-pager
sudo systemctl enable k3s

3.3 配置 kubectl

如果当前用户无法直接使用 kubectl,执行:

mkdir -p ~/.kube
sudo cp /etc/rancher/k3s/k3s.yaml ~/.kube/config
sudo chown "$USER:$USER" ~/.kube/config

或者临时指定:

export KUBECONFIG=/etc/rancher/k3s/k3s.yaml

3.4 验证集群

kubectl get nodes

正常应看到节点处于 Ready


四、方案 B:使用标准 Kubernetes 部署

适用于已经有可用 Kubernetes 集群的 x86 服务器环境。

4.1 前提检查

确认当前 kubectl 已连接到目标集群:

kubectl get nodes
kubectl get ns

正常应看到至少 1 个 Ready 节点。

4.2 检查默认 StorageClass

ClawManager 中的 MySQL、MinIO 需要持久化存储。建议先检查集群是否有默认 StorageClass

kubectl get storageclass

如果集群中已有默认存储类,可直接继续部署。

如果 没有默认 StorageClass,建议提前准备好可用的 PV / PVC 或使用本地路径存储方案,否则后续可能出现:

pod has unbound immediate PersistentVolumeClaims

五、国内网络下的镜像拉取建议(可选)

如果服务器访问 Docker Hub 或其他公共仓库较慢,可配置镜像加速。

5.1 k3s 场景:配置 /etc/rancher/k3s/registries.yaml

mirrors:
  docker.io:
    endpoint:
      - "https://docker.m.daocloud.io"
      - "https://docker.nju.edu.cn"
      - "https://docker.1ms.run"
  quay.io:
    endpoint:
      - "https://quay.mirrors.ustc.edu.cn"
  gcr.io:
    endpoint:
      - "https://gcr.mirrors.ustc.edu.cn"
  k8s.gcr.io:
    endpoint:
      - "https://registry.aliyuncs.com/google_containers"

修改后执行:

sudo systemctl restart k3s

5.2 验证拉镜像

sudo k3s crictl pull docker.io/rancher/mirrored-pause:3.6

六、部署 ClawManager

6.1 拉取项目代码

git clone https://github.com/Yuan-lab-LLM/ClawManager.git
cd ClawManager

6.2 应用部署清单

在仓库根目录执行:

kubectl apply -f deployments/k8s/clawmanager.yaml

6.3 查看基础资源

kubectl get ns
kubectl get pods -n clawmanager-system
kubectl get svc -n clawmanager-system

正常情况下,会看到以下组件:

  • clawmanager-app
  • mysql
  • minio
  • skill-scanner

如果你看到以下错误:

0/1 nodes are available: pod has unbound immediate PersistentVolumeClaims

说明集群存储 MySQL / MinIO 因 PVC 未绑定而无法启动,请直接跳转文末:


七、启动 Web 页面

7.1 通过 NodePort 访问

ClawManager 默认前端 Service 为 HTTPS NodePort。可先查看:

kubectl get svc -n clawmanager-system

若前端端口为:

443:30443/TCP

则可直接在浏览器访问:

https://<服务器IP>:30443

7.2 首次 HTTPS 访问说明

由于通常是自签名证书,浏览器可能会提示“不安全”或证书警告,点击:

高级 → 继续访问

即可进入页面。


八、快速启动指南(登录后初始化并创建 OpenClaw 实例)

完成前文部署并成功打开管理页面后,还需要完成以下初始化步骤,才能真正创建并启动一个 OpenClaw 实例。

8.1 登录系统

  1. 打开部署完成后的页面,例如:https://<节点IP>:30443
  2. 使用默认管理员账号登录:
    • 用户名admin
    • 密码admin123
  3. 首次进入后,建议按需修改默认密码。

8.2 配置安全模型(AI 网关)

图1:AI网关配置 登录后,需要先配置一个可用的安全模型,供平台和后续实例统一使用。

  1. 点击左侧菜单:AI 网关模型

  2. 新增或编辑一个模型,根据你接入的模型服务按实际情况填写以下信息:

    • 显示名称:填写一个便于识别的名称。
    • 厂商模板:根据你的模型服务类型选择对应模板;如果使用自定义或兼容接口,可选择 Local / Internal
    • 协议:根据接口协议选择,例如 OpenAI Compatible 或其他实际协议。
    • Base URL:填写模型服务提供的接口地址。
    • API Key:填写对应模型服务的有效密钥。
    • Provider Model:填写实际调用的模型名称。
    • 币种:按实际情况填写;如无需计费展示,可保持默认。
    • 输入价格 / 输出价格:如不做计费统计,可先填写 0
  3. 提交前务必勾选:

    • 安全模型
    • 启用
  4. 点击 保存

说明:页面中的图片仅用于展示填写位置和示例格式,实际内容请以你所使用的模型服务配置为准。

8.3 创建 OpenClaw 实例

模型配置完成后,再创建 OpenClaw Desktop 实例。

  1. 点击左下角 ADMIN,切换到 工作台
  2. 点击 创建实例

第 1 步:基础信息

  • 填写 实例名称(至少 3 个字符)。
  • 描述可选,不填也可以。
  • 点击 下一步

第 2 步:选择类型

  • 选择 OpenClaw Desktop
  • 点击 下一步

第 3 步:配置

  • 可直接选择 Small 规格:
    • 2 CPU
    • 4 GB RAM
    • 20 GB Disk
  • 也可以在下方自定义配置中按需修改。
  • OpenClaw 资源注入部分,可根据需要选择:
    • 手动资源
    • 资源包
    • 归档导入
  • 首次使用可先保持默认或选择 手动资源
  • 最后点击 创建

8.4 首次创建说明

  • 第一次创建 OpenClaw 实例时,需要下载所需镜像和初始化环境,耗时会明显更长。
  • 在网络较慢或首次拉取镜像时,实例状态可能会长时间显示为 创建中,请耐心等待。
  • 若长时间未启动成功,再回到 Kubernetes / Docker 日志中排查镜像、PVC、网关模型等问题。

九、控制台与 AI 网关其他功能说明

除模型配置外,平台首页控制台与 AI 网关还提供审计、成本和规则治理等能力,便于管理员统一查看集群状态、模型调用记录和安全策略执行情况。

9.1 控制台总览

控制台首页用于展示当前集群与平台的整体运行状态,方便管理员快速了解资源使用情况和系统健康状态。

主要包含以下信息:

  • 集群基础信息概览:展示当前平台的用户总数、实例总数、运行中实例数量以及总存储使用情况。
  • 节点概览:展示当前可用节点数量,以及当前集群中主要调度节点信息。
  • 资源申请情况:展示当前平台已申请的 CPU、内存和磁盘资源总量。
  • 容量看板:按节点、CPU、内存、磁盘等维度展示整体资源容量与当前使用率,便于判断集群是否还有可用余量。
  • 基础设施表:用于查看当前节点、资源与基础运行环境的状态信息。

说明:控制台主要用于查看平台总体资源、节点和实例运行概况,不直接用于具体实例内的 OpenClaw 操作。

9.2 安全中心(skill-scanner)

控制台的 安全中心 用于统一查看平台资源的扫描状态、历史报告与扫描器配置。它依赖后端的 skill-scanner 服务运行,可用于对资源进行静态扫描、深度扫描以及基于 LLM 的补充分析,从而帮助管理员识别潜在风险内容、异常资源与可疑技能。

安全中心当前主要包括以下三个模块:

  • 运行总览
  • 报告历史
  • 扫描器配置

9.2.1 运行总览

“运行总览”页面用于查看当前平台的整体扫描状态与风险分布,便于管理员快速掌握当前安全态势。

页面主要包括以下内容:

  • 当前生效模式:展示当前使用的是 Quick 模式 还是 Deep 模式

  • 快速扫描 / 全量扫描

    • 快速扫描:适合处理新增或变更资源,扫描范围较轻,执行速度更快。
    • 全量扫描:适合定期重扫全部资源,用于完整复核平台当前所有资源状态。
  • 资产总数:当前纳入安全中心扫描范围的资源数量。

  • 已完成扫描:已完成扫描的资源数量。

  • 高风险 / 中风险:当前扫描结果中被识别出的风险等级统计。

  • 扫描覆盖率:展示已完成真实扫描的资产数占平台总资产的比例。

  • SAFE / 高风险 / 等待中 / 失败

    • SAFE:扫描通过、当前未发现风险的资源数量
    • 高风险:需要立即处置的风险资产数量
    • 等待中:等待取证或排队扫描的资源数量
    • 失败:扫描执行失败、需要重新执行的资源数量
  • 平台资产风险态势:按风险等级聚合展示当前平台资产的风险分布情况。

  • 热点资产:展示使用最频繁的技能或高频使用资源,帮助管理员快速定位重点资产。

  • 扫描器状态:展示当前 skill-scanner 的可用性及连接状态,例如“静态扫描可用”“已连接”等。

  • 风险提醒与处置建议:给出当前风险态势下的简要提醒信息。

  • 最近的扫描任务:展示最近执行过的扫描记录,便于回溯近期扫描活动。

说明:

  • 当页面显示“当前没有高风险或中风险资产”时,说明当前扫描结果未发现显著风险。
  • 当页面显示“还没有扫描任务记录”时,说明当前尚未执行过扫描,或尚未产生有效扫描结果。

9.2.2 报告历史

“报告历史”页面用于查看历史扫描报告与相关结果记录,便于管理员回溯过去的扫描执行情况。

该模块主要用于:

  • 查看过去已执行的扫描任务结果
  • 对比不同时间点的扫描输出
  • 辅助追踪某个资源在不同阶段的安全变化情况
  • 为后续复查、复扫和问题定位提供历史依据

说明:

  • “报告历史”更偏向历史结果归档与回溯;
  • “运行总览”更偏向当前状态与整体概览。

9.2.3 扫描器配置

“扫描器配置”页面用于维护 skill-scanner 的运行方式、LLM 相关配置以及 quick / deep 两套扫描策略。保存后会触发 Deployment rollout,并等待新配置生效。

页面主要包括以下内容:

(1)skill-scanner 服务状态
  • 展示当前后端扫描服务的命名空间、Deployment 名称和连接状态。
  • 当页面显示 已连接静态扫描可用 时,说明基础静态扫描能力已可用。
(2)LLM 配置

该区域用于配置主 LLM,以供 scanner 在需要时执行基于模型的分析能力。

主要字段包括:

  • 主 LLM 集成:可直接从 AI Gateway 中已配置好的模型导入主 LLM 配置。
  • LLM API Key:对应 SKILL_SCANNER_LLM_API_KEY,用于主 LLM analyzer 的鉴权。
  • LLM Model:对应 SKILL_SCANNER_LLM_MODEL,例如具体模型名称。
  • LLM Base URL:对应 SKILL_SCANNER_LLM_BASE_URL,用于配置主 LLM 服务地址。
(3)Meta LLM 集成

该区域用于配置 meta analyzer 所使用的模型,通常用于对 findings 做进一步总结、归纳或二次处理。

主要字段包括:

  • Meta LLM 集成:可从 AI Gateway 中已配置好的模型直接导入 meta analyzer 配置。
  • Meta LLM API Key:对应 SKILL_SCANNER_META_LLM_API_KEY
  • Meta LLM Model:对应 SKILL_SCANNER_META_LLM_MODEL
  • Meta LLM Base URL:对应 SKILL_SCANNER_META_LLM_BASE_URL

说明:

  • 若当前未配置 LLM,页面通常会提示当前仅支持静态扫描;
  • 配置主 LLM 与 Meta LLM 后,scanner 才能启用更完整的语义分析与总结能力。
(4)当前扫描模式

页面支持选择当前平台实际采用的扫描模式:

  • Quick 模式:使用 quick analyzers 执行扫描,适合日常快速检查。
  • Deep 模式:使用 deep analyzers 执行扫描,适合更完整、更深入的分析。

需要注意的是:

  • Dashboard 上的“快速扫描”和“全量扫描”都会使用这里选定的扫描强度;
  • 它们的差异主要在于扫描范围,而不在 analyzer 深度本身。
(5)Quick / Deep 扫描策略

页面下方分别维护 快速深度 两套扫描策略配置,便于管理员按不同场景选择不同的 analyzer 组合。

每套策略都包括以下配置项:

  • 超时(秒):设置当前模式下扫描任务的超时时间。
  • 调用方法:可按需启用或停用不同 analyzer。

当前可见的 analyzer 类型包括:

  • Static:YAML + YARA 静态规则扫描
  • Bytecode:Python bytecode 完整性校验
  • Pipeline:命令链路与 taint 分析
  • Behavioral:基于 AST 的行为与数据流分析
  • LLM:依赖外部 LLM 的语义分析
  • Meta:对 findings 进行二次汇总分析

通常可按以下思路理解:

  • Quick 模式:偏向更快执行,常用于日常增量检查
  • Deep 模式:可启用更多 analyzer,适合更深入的复核与安全审计
(6)保存并应用

页面右上角的 保存并应用 用于提交当前所有 scanner 相关配置。保存后会:

  • 更新 ClawManager 中的 quick / deep 扫描策略
  • 更新 skill-scanner Deployment 的相关环境变量
  • 等待 rollout 完成后使新配置正式生效

说明:

  • 修改扫描器配置后,建议等待配置完全生效,再执行新的扫描任务;
  • 若配置后发现连接状态异常,可优先检查 AI Gateway 模型、LLM 地址、Key 和 Deployment rollout 状态。

9.3 AI 网关功能概览

AI 网关除了“模型”配置外,还包含以下模块:

  • AI 审计:查看模型调用 Trace、请求与响应负载、命中风险、路由决策以及调用明细。
  • 成本:查看 Token 用量、预估费用、内部成本和趋势统计。
  • 风控规则:配置敏感检测规则,控制命中后是放行还是路由到安全模型。

9.4 成本模块

成本页面用于统计平台模型调用的费用与 Token 使用情况,帮助管理员了解整体消耗情况。

页面主要包括以下内容:

  • 输入 Token:统计输入提示词总量。
  • 输出 Token:统计模型生成内容总量。
  • 预估费用:按 Provider 单价估算的费用。
  • 内部成本:安全模型相关的内部核算成本。
  • 每日费用趋势:按最近 7 天查看当前窗口内的预估费用和 Token 变化。
  • 用户汇总:按用户聚合用量和费用。
  • 实例汇总:按实例聚合用量和费用。
  • 最近成本记录:支持按 Trace、用户、模型等条件搜索并分页查看成本记录,并可进一步跳转到审计详情。

说明:如果当前尚未产生模型调用记录,输入 Token、输出 Token、费用及趋势图可能都为 0,这是正常现象。

9.5 AI 审计模块

AI 审计页面用于查看最近的受管模型调用记录,帮助管理员排查模型调用、Token 使用和路由结果。

主要功能包括:

  • 最近 AI Trace:查看最近的模型调用链路。
  • Trace 列表:在统一表格中查看最近的受管 Trace。
  • 搜索与筛选:支持按 Trace、请求内容、用户、模型等条件进行搜索。
  • 状态筛选:支持按状态查看不同调用结果。
  • 模型筛选:支持按模型筛选对应的调用记录。
  • 分页刷新:支持分页查看和手动刷新最新审计结果。

说明:如果页面提示“暂无 AI 审计记录”,说明当前尚未产生模型实际调用请求。

9.6 风控规则模块

风控规则页面用于配置敏感内容检测规则,并决定命中规则后的处理动作。

该模块主要支持:

  • 规则列表管理:查看全部规则及其启用状态。
  • 规则分类查看:支持按个人信息、公司信息、客户业务、安全凭据、财务法务、政治敏感、自定义等分类查看规则。
  • 规则字段配置:可设置规则 ID、显示名称、严重级别、动作、排序、正则 Pattern 和描述。
  • 规则动作控制:命中规则后可选择放行,或路由到安全模型。
  • 批量启用 / 停用:支持批量调整规则状态。
  • 规则测试台:可粘贴样本文本,测试启用规则或草稿规则会命中哪些内容。

当前内置规则示例包括但不限于:

  • 个人信息:邮箱地址、手机号、身份证号、护照号、银行卡上下文、住址、简历内容等。
  • 公司信息:内网 IP、内部域名、主机命名、Kubernetes Service DNS、项目代号、组织架构、薪资 / HR 信息等。
  • 客户业务:客户名单、合同 / 报价单、发票税号、CRM / 工单数据等。
  • 安全凭据:私钥、API Key、Token、JWT、Cookie / Session、数据库连接串、Kubeconfig、环境变量密钥等。
  • 财务法务:预算、利润、营收、法务意见、诉讼、NDA 等。
  • 政治敏感:政治机构、军事国家安全、极端暴力相关表述等。

说明:默认规则已覆盖多类常见敏感信息检测场景,实际使用中可根据业务需求继续新增、调整或停用部分规则。


十、工作台模块说明

工作台是普通用户进入平台后的主要操作区域,用于查看个人资源配额、创建实例、管理实例以及维护 OpenClaw 相关资源。该模块更偏向日常使用与运维操作,与管理员侧的“控制台总览”不同。

10.1 工作台首页

工作台首页用于展示当前账号的实例与资源使用概况,主要包含以下内容:

  • 我的实例:显示当前账号下已创建的实例数量。
  • 运行中:显示当前正在运行的实例数量。
  • 已用存储:显示当前账号已经占用的存储空间。
  • 我的资源配额:展示当前账号可用的配额信息,包括实例数、最大 CPU 核数、最大内存、最大存储以及最大 GPU 数。
  • 快捷操作:提供 创建新实例查看全部实例 两个入口,便于快速开始使用平台。

说明:当页面显示“还没有实例”时,可直接点击 创建新实例 开始创建第一个 OpenClaw Desktop 实例。

10.2 我的实例

“我的实例”页面用于统一查看和管理当前账号下已创建的实例。该页面主要承担实例管理功能。 支持的常见操作包括:

  • 查看实例状态:查看实例是否处于创建中、运行中、已停止或异常状态。
  • 进入实例详情:查看实例的基础信息、资源配置和运行情况。
  • 停止实例:当实例运行异常或需要重新加载环境时,可执行停止操作。
  • 删除实例:当实例不再使用时,可直接删除,释放对应的 CPU、内存和存储资源。

说明:删除实例后,实例相关资源会被一并清理,执行前请确认其中的数据和配置是否已完成备份。

10.3 资源管理

“资源管理”页面用于维护 OpenClaw 可用的资源内容,便于实例在启动后注入和使用。 页面主要包括以下部分:

  • 资源:查看和维护可用资源条目。
  • 资源包:将多个资源组合为可复用的资源包,便于批量注入。
  • 注入记录:查看资源注入历史与执行情况。

在资源管理页左侧,还可以按资源类型进行区分管理,当前页面中可见的类型包括:

  • 通道
  • 技能
  • 智能体(即将上线)
  • 定时任务(即将上线)

页面右上角支持:

  • 刷新:重新加载当前资源列表。
  • 新建:创建新的资源项。

10.3.1 新建通道

“通道”用于配置 OpenClaw 与外部消息平台或接入端的连接方式,例如 Telegram、Slack、飞书 / Lark 等。

创建通道时,可按以下步骤操作:

  1. 进入 资源管理 页面,保持在 资源 页签。

  2. 在左侧资源类型中选择 通道

  3. 点击页面右侧的 新建,打开“新建资源”弹窗。

  4. 在弹窗中填写基础信息:

    • 类型:选择 通道
    • 资源 Key:填写该通道的唯一标识,建议使用易于识别且不重复的英文或组合名称
    • 名称:填写通道显示名称
    • 标签:可选,用于分类检索
    • 描述:可选,用于补充说明该通道的用途
    • 已启用:建议保持勾选状态
  5. Channel 模板 区域中选择一个起始模板。当前支持的模板包括:

    • Telegram
    • DingTalk
    • Slack
    • 飞书 / Lark
  6. 选择模板后,点击 加载模板。系统会将对应模板的基础配置自动写入下方的 内容 JSON 区域。

  7. 根据你的实际接入信息,继续补充或修改 内容 JSON 中的字段内容。

  8. 确认配置无误后,点击保存,完成通道创建。

说明:

  • Channel 模板 用于帮助你快速生成基础配置;
  • 内容 JSON 是最终生效的通道配置内容;
  • 如果没有完全匹配的模板,也可以直接在 内容 JSON 中手动填写配置。

10.3.2 上传技能

技能用于为 OpenClaw 提供可复用的功能能力。平台支持通过上传归档文件的方式批量导入技能。

上传技能时,可按以下步骤操作:

  1. 进入 资源管理 页面,保持在 资源 页签。
  2. 在左侧资源类型中选择 技能
  3. 点击 选择文件,选择本地技能压缩包。
  4. 当前页面仅支持上传 .zip 文件。
  5. 选择完成后,点击右侧的 上传技能归档
  6. 系统会自动解析上传内容,并将每个一级目录导入为一个技能。
  7. 上传完成后,可在技能列表中查看已导入的技能内容。

说明:

  • 技能归档建议提前按目录整理清楚;
  • 每个一级目录会被识别为一个独立技能;
  • 如果上传后列表未立即刷新,可手动点击页面右上角 刷新 重新加载。

十一、问题与对策速查

11.1 存储问题专项处理(PV/PVC)

如果你看到以下错误:

0/1 nodes are available: pod has unbound immediate PersistentVolumeClaims

说明集群存储未自动绑定。此时可以按单机 x86 服务器方式,手动创建本地 hostPath PV/PVC。

这一方案适合单节点服务器测试或轻量环境;生产环境建议改为 NFS、Ceph、云盘等正式存储。

11.1.1 创建 PV

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: mysql-pv-local
spec:
  capacity:
    storage: 5Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Delete
  hostPath:
    path: /tmp/mysql-data
EOF

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: minio-pv-local
spec:
  capacity:
    storage: 10Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  persistentVolumeReclaimPolicy: Delete
  hostPath:
    path: /tmp/minio-data
EOF

11.1.2 创建 PVC

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: mysql-data
  namespace: clawmanager-system
spec:
  storageClassName: ""
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 5Gi
  volumeName: mysql-pv-local
EOF

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: minio-data
  namespace: clawmanager-system
spec:
  storageClassName: ""
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 10Gi
  volumeName: minio-pv-local
EOF

11.1.3 重建 Pod

kubectl delete pod --all -n clawmanager-system

11.1.4 重新观察状态

kubectl get pvc -n clawmanager-system
kubectl get pods -n clawmanager-system -w

预期应看到:

  • mysql-data / minio-dataBound
  • mysql / minio / skill-scanner / clawmanager-app 最终为 Running

现象 原因 处理
kubectl 连接 localhost:8080 被拒绝 kubeconfig 未配置 设置 KUBECONFIG 或复制到 ~/.kube/config
Pod 拉镜像超时 网络到 Docker Hub / GHCR 不稳定 配置镜像加速或代理
MySQL / MinIO 一直 Pending PVC 未绑定 检查 StorageClass 或手动创建 PV/PVC
浏览器打不开页面 NodePort 未放通 / port-forward 进程未保持 放行端口或保持转发终端运行
页面能打开但无法创建 OpenClaw 实例 未配置安全模型 先在 AI 网关 → 模型 中配置并启用安全模型
实例长时间“创建中” 首次拉镜像耗时长 / 存储或网络问题 耐心等待,必要时检查 Pod 和事件

十二、建议的最终检查顺序(可按此自查)

  1. kubectl get nodes
  2. kubectl get storageclass
  3. kubectl get pods -n clawmanager-system
  4. kubectl get pvc -n clawmanager-system
  5. kubectl get svc -n clawmanager-system
  6. 浏览器访问 https://<IP>:30443
  7. 登录后台并完成 安全模型配置
  8. 在工作台中创建 OpenClaw Desktop 实例