AWS 上线 OpenClaw 镜像：一键部署私有 AI 智能体，预装 Bedrock

OpenClaw 是一个开源、支持自托管的私有 AI 智能体，现在 AWS 把它打包成了 Amazon Lightsail 的预置镜像，让你省去了在本地设备折腾环境的麻烦。

它能做什么

和普通的聊天机器人不同，OpenClaw 是一个能够自主跑腿的个人数字助理。

它不仅可以回答日常提问，还能直接接入 WhatsApp、Discord 和 Telegram 等常用聊天软件。你可以让它在后台自主阅读和管理邮件、上网检索并总结信息，或者整理杂乱的云端文件。

过去要把 OpenClaw 跑起来，用户通常得在自己的家庭电脑或 EC2 实例上从零编译安装，不仅过程琐碎，还要自己解决公网穿透和安全防护问题。这次 Lightsail 把它做成了一键启动的系统蓝图，把复杂的部署门槛降到了几分钟之内。

怎么跑起来与资源要求

在 Lightsail 控制台新建实例时，操作系统平台选择 Linux/Unix，并在蓝图列表里勾选 OpenClaw 即可。

硬件方面，AWS 建议选择至少 4 GB 内存的实例配置，以保证智能体后台任务的流畅运行。几分钟后机器启动，点击浏览器内置的 SSH 终端，就能看到初始化欢迎信息里的后台控制台地址和 Gateway Token。

在浏览器打开控制台粘贴 Token，并在终端里按下两次确认完成设备配对。模型调用方面，镜像已经预先整合了 Amazon Bedrock。你只需要复制引导页面里的一行脚本粘贴到 AWS CloudShell 中运行，系统就会自动配好所需的 IAM 权限并打通模型接口。

费用上采用组合模式，服务器本身按 Lightsail 的小时费率结算，模型则按 Bedrock 实际消耗的 token 付费；如果选用 Claude 或 Cohere 等第三方模型，会产生相应的软件授权费用。需要留心的是，网关 Token 相当于控制中枢的全局密码，官方建议将其保存在环境变量中并定期更换，切忌把控制网关直接暴露给公网。

为什么重要

如果你一直想拥有一个 24 小时在线、能帮你在通讯软件里干脏活累活的私人助理，但又担心个人隐私被第三方服务拿去训练，或者被本地部署的报错劝退，这次的 Lightsail 镜像是目前最省心的尝试路径。

和纯粹基于本地跑开源小模型的方案相比，它把运算和网络挂在云端，同时把昂贵的推理任务卸载给托管的 Bedrock 大模型，兼顾了随时待命的稳定性和回答质量。不过，智能体一旦接管了邮件和通讯软件，权限控制就必须格外谨慎，盲目放开 IAM 策略很可能会带来意想不到的安全隐患。