在 KubeSphere 上运行 OpenClaw（Clawdbot）：自托管 AI 助手的云原生实践
项目更名说明：Clawdbot项目已更名为OpenClaw，当前官方仓库为 https://github.com/openclaw/openclaw。 本文基于最新仓库内容和 README 编写。
一、什么是Clawdbot？
Clawdbot是一个开源的、自托管的个人AI 助手框架。它以本地服务或守护进程的形式运行，通过接入不同的消息通道（如 Telegram、Discord、Slack 等）与用户交互，并根据配置执行自动化任务。
从官方 README 可以明确以下几点：完全自托管：非SaaS，数据和运行完全由用户控制CLI + Gateway 服务：核心运行方式，支持多种部署模式配置驱动：通过配置文件定义 Bot 的行为和接入通道长期运行：适合作为后台服务持续运行该项目更偏向 “可编排的 AI 助手代理”，而不是传统意义上的云服务或平台组件。
二、为什么在KubeSphere上运行Clawdbot？
虽然Clawdbot可以直接在本地或单台服务器上运行，但在团队或长期运行场景中，使用Kubernetes平台更具优势，而KubeSphere提供了完整的可视化运维能力。将Clawdbot部署在KubeSphere上可以解决以下问题：
• 部署标准化：避免手动维护本地守护进程
•配置集中管理：通过ConfigMap/ Secret 管理 Bot 配置和密钥
• 运行状态可观测：统一查看日志和 Pod 状态
• 可重复部署：同一套定义可在不同环境复用
对于希望将 Bot类服务纳入云原生运维体系的团队，这是一种更稳妥的方式。
三、部署前准备
环境要求：
•KubeSphere集群：已部署完成，版本要求 v4.x 及以上。
• 已安装扩展：KubeSphereGateway 及 cert-manager 扩展。
• 镜像仓库：可访问公有或私有镜像仓库。
四、在KubeSphere中部署Clawdbot
步骤一：安装扩展组件
将OpenClaw（Clawdbot）扩展组件推送到KubeSphere扩展商店，并进行安装。在安装过程中，通过扩展组件配置加载相关密钥：
您需要将相关秘钥通过扩展组件配置加载到Clawdbot。
注意: 当前配置中禁用了控制界面中的设备识别和配对功能。
步骤二：配置 Ingress
您可以通过KubeSphereGateway 扩展配合 cert-manager 扩展，使用 HTTPS 协议将Clawdbot服务以 Ingress 的方式对外暴露。首先，在集群中创建并启用集群网关，作为统一的 Ingress 入口。随后，在该网关之上为Clawdbot服务创建对应的应用路由，并通过 cert-manager 自动签发和管理 TLS 证书，从而实现安全的 HTTPS 访问。
步骤三：访问控制页面
使用如下命令获取 Gateway token:
然后在浏览器中输入以下地址访问Clawdbot控制页面：
五、运维建议
在生产或长期运行场景中，建议遵循以下最佳实践：
• 资源限制：为Clawdbot设置合理的 CPU /内存限制，避免资源争用。
• 配置管理：通过修改ConfigMap调整 Bot 行为，而非重新构建镜像。
• 版本更新：定期更新镜像，跟进上游版本变更，获取新功能和修复。
• 密钥轮换：对 Secret 中的 Token 进行定期轮换，增强安全性。
需要注意的是，Clawdbot本身并不负责外部平台的权限管理，相关OAuth或 Bot Token 仍需在对应平台侧正确配置。
六、总结
Clawdbot并不是一个 “即开即用” 的SaaS产品，而是一个强调自主可控、可编排、可长期运行的 AI 助手框架。这类服务一旦进入稳定使用阶段，其运行可靠性、配置管理能力和运维成本，往往比功能本身更重要。
通过KubeSphere，将Clawdbot纳入Kubernetes的统一管理体系，可以在不改变其原有架构和使用方式的前提下，获得标准化部署、可观测运维以及安全可控的运行环境。对于希望长期运行 Bot 服务、或在团队内复用 AI助手能力的用户来说，这是一条非常自然、也非常稳妥的路径。
如果你正在寻找一种更工程化、更可持续的方式来运行自托管 AI服务，不妨试试KubeSphere——它不仅适合管理传统应用，也同样适合承载新一代的 AI Agent与自动化服务。欢迎大家体验KubeSphere，也欢迎在社区中分享你自己的 AI + 云原生实践。
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