専用 OpenClaw エージェントの PAI-EAS を使用した 5 分間デプロイ - Platform For AI

OpenClaw は、大規模言語モデルをチャットアシスタントからタスクエグゼキュータに変換する、オープンソースのセルフホスト型 AI エージェントフレームワークです。自然言語命令を使用して、ファイル処理、コード作成、ワークフロー自動化を処理します。このトピックでは、Elastic Algorithm Service (EAS) を使用して専用の OpenClaw エージェントをデプロイする方法について説明します。Alibaba Cloud Model Studio または EAS にデプロイされたカスタムモデルサービスからサービスを呼び出すことができます。

EAS サービスとしてのデプロイ

PAI コンソールにログインします。ページの上部でリージョンを選択します。次に、目的のワークスペースを選択し、[Elastic Algorithm Service (EAS)] をクリックします。
「Inference Service」ページで、「Deploy Service」をクリックします。「Scenario-based Model Deployment」セクションで、「OpenClaw Deployment」をクリックします。

主要パラメーターを設定します。

[パラメーター]	[説明]
Service Name	サービス名を入力します。例: openclaw_demo
Image Configuration	`latest` バージョンを選択します。
Resource Configuration	実際のリソース要件に基づいて CPU インスタンスタイプを選択します。デフォルトでは、`ecs.c7a.large` が選択されています。
Model Settings	OpenClaw 構成を永続的に保存する OSS パスを選択します。例: `oss://examplebucket/openclaw/`。
VPC	Virtual Private Cloud (VPC)、vSwitch、およびセキュリティグループを作成および構成します。説明 OpenClaw は、Web 検索やブラウザ自動化などの機能のためにインターネットアクセスを必要とします。全機能を確保するには、インターネットアクセスが構成された VPC を選択してください。

[デプロイ] をクリックします。サービスステータスが Running に変わるまで待ちます。これにより、デプロイメントが成功したことになります。

パブリックネットワークアクセスの設定

EAS サービスは、パブリックインターネットアクセスに Internet NAT Gateway を必要とします。Internet NAT Gateway を設定するには、次の手順に従います。詳細については、「Internet NAT Gateway の SNAT 機能を使用してインターネットにアクセスする」をご参照ください。

1. Internet NAT Gateway の作成と EIP のアタッチ

NAT Gateway - Internet NAT Gateway 購入ページに移動します。

[課金方法]: 「従量課金」を選択します。
リージョン: EAS サービスがデプロイされているリージョンを選択します。
[ネットワークと可用性ゾーン]: ご使用の EAS サービス用に設定された VPC を選択します。この設定は作成後は変更できません。
[Elastic IP Address (EIP)]: 関連付けられていない EIP を選択するか、新しいものを購入します。

2. SNAT エントリの設定

「Internet NAT Gateway」ページに移動します。目的の Internet NAT Gateway を検索します。[操作] 列で [SNAT の設定] をクリックし、その後 [SNAT エントリの作成] をクリックします。

SNAT エントリ: [VPC 粒度] を選択します。
[EIP の選択]: 設定済みの EIP を選択します。

WebUI の起動

[呼び出し/ログ/監視] 列で、ボタンをクリックして Web UI を開きます。
モデルの構成。デフォルトでは、WebUI は中国 (北京) リージョンの Alibaba Cloud Model Studio モデルを使用します。ご利用のリージョンのAPI キーを取得し、WebUI に入力して構成を保存します。Alibaba Cloud Model Studio Coding Plan または EAS モデルサービスを構成することもできます。詳細については、「複数のモデルプロバイダーの設定」をご参照ください。
注: セキュリティ上の理由から、[保存] をクリックすると、キー情報は自動的に非表示になり、__OPENCLAW_REDACTED__ に置き換えられます。
WebUI ページで、プライベートな OpenClaw アシスタントとチャットし、タスクを割り当てます。

チャンネルの設定

DingTalk

DingTalk ボットを作成し、その Client ID と Client Secret を取得します。詳細については、「ワンクリックで OpenClaw ボットを作成する」をご参照ください。
OpenClaw WebUI の [構成] > [RAW] で、channels 構成ブロック内の dingtalk-connector を見つけ、Client ID と Client Secret を入力して保存します。

Lark

Lark Open Platformに移動します。[エンタープライズセルフビルドアプリを作成] をクリックします。アプリ名と説明を入力し、アプリアイコンを選択して [作成] をクリックします。
左側のナビゲーションウィンドウで、[資格情報と基本情報] ページに移動します。App ID (形式: cli_xxx) と App Secret をコピーします。

左側のナビゲーションウィンドウで、[権限管理] ページに移動します。[権限の一括インポート/エクスポート] をクリックし、次の JSON 構成を貼り付け、[次へ]、[新しい権限を確認] をクリックし、[アクティベーションをリクエスト] をクリックします。

[JSON 設定を表示]

{
  "scopes": {
    "tenant": [
      "aily:file:read",
      "aily:file:write",
      "application:application.app_message_stats.overview:readonly",
      "application:application:self_manage",
      "application:bot.menu:write",
      "cardkit:card:write",
      "contact:user.employee_id:readonly",
      "corehr:file:download",
      "docs:document.content:read",
      "event:ip_list",
      "im:chat",
      "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read",
      "im:chat.members:bot_access",
      "im:message",
      "im:message.group_at_msg:readonly",
      "im:message.group_msg",
      "im:message.p2p_msg:readonly",
      "im:message:readonly",
      "im:message:send_as_bot",
      "im:resource",
      "sheets:spreadsheet",
      "wiki:wiki:readonly"
    ],
    "user": ["aily:file:read", "aily:file:write", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read"]
  }
}

左側のナビゲーションウィンドウで、[アプリ機能を追加] をクリックします。[機能で追加] タブで、[ボット] カードを見つけて [構成] をクリックします。
イベントサブスクリプションの構成
1. OpenClaw WebUI で、[構成] > [RAW] に移動します。JSON フィールドで、feishu の channels セクションを見つけます。以前に取得した App ID と App Secret を追加し、[保存] をクリックします。注: セキュリティのため、[保存] をクリックすると、シークレットは自動的に非表示になり、__OPENCLAW_REDACTED__ と表示されます。
2. Lark Open Platform で、左側のナビゲーションウィンドウの [イベントとコールバック] をクリックします。[イベント構成] タブで、[サブスクリプション方法] に [永続接続を介してイベントを受信] を選択し、[保存] をクリックします。
3. イベント構成ページで、[イベントを追加] をクリックし、[メッセージを受信] イベントを検索して [追加を確認] をクリックします。
[バージョン管理と公開] ページで、バージョンを作成します。アプリケーションバージョン番号と更新説明を入力し、[保存] をクリックして、バージョンをレビューのために提出し、公開します。
ボットをお気に入りに追加します。[ワークベンチ] で [お気に入りに追加] をクリックします。作成したばかりのボットを検索し、[追加] をクリックします。ボットがお気に入りに表示されます。ボットをダブルクリックしてチャットインターフェイスを開きます。

WeCom

WeCom ボットを作成し、その Bot ID と Secret を取得します。詳細については、「OpenClaw を WeCom と統合する方法」をご参照ください。

OpenClaw WebUI の [構成]->[RAW] で、WeCom 構成を channels 構成ブロックに追加します。例の botId フィールドと secret フィールドの値を実際のコンテンツに置き換えてください。

    "wecom": {
      "enabled": true,
      "botId": "${WECOM_BOT_ID}",		// 実際のコンテンツに置き換えてください。
      "secret": "${WECOM_SECRET}",	// 実際のコンテンツに置き換えてください。
      "allowFrom": [
        "*"
      ],
      "dmPolicy": "open"
    }

追加の WebUI 設定

複数のモデルプロバイダーの設定

WebUI で、[構成] > [RAW] に移動します。JSON で、models ブロックを見つけます。providers の下で、複数のモデルプロバイダーを構成します。

{
  // その他の設定は省略されています...
  models: {
    mode: 'merge',
    providers: {
      dashscope: {},
      codingplan:{},
      eas:{},
    },
   },
}

一般的なモデルプロバイダーの設定例:

Alibaba Cloud Coding Plan

baseUrl: https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1
API キー: 「」または「コーディングプランのページ」にアクセスして、サービスをサブスクライブし、API キーを取得してください。

providers: {
  codingplan : {
    baseUrl: 'https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1',
    apiKey: '__OPENCLAW_REDACTED__',        // 実際の値に置き換えてください。
    api: 'openai-completions',
    models: [
      {
        id: 'qwen3.5-plus',
        name: 'qwen3.5-plus',
        reasoning: false,
        input: [
          'text',
          'image',
        ],
        contextWindow: 1000000,
        maxTokens: 65536,
      },
      {
        id: 'qwen3-coder-next',
        name: 'qwen3-coder-next',
        reasoning: false,
        input: [
          'text',
        ],
        contextWindow: 262144,
        maxTokens: 65536,
      },
    ],
  },
},

EAS モデルサービス

EAS サービスのエンドポイントとトークンを取得します。次に、次のように構成します。

baseUrl: EAS サービスを呼び出すために使用される URL。これに /v1 を追加します。
apiKey: ご利用の EAS サービスのトークン。

    providers: {
      eas: {
        baseUrl: 'http://xxxxxx.cn-hangzhou.pai-eas.aliyuncs.com/api/predict/quickstart_deploy_xxxx/v1/',
        apiKey: '__OPENCLAW_REDACTED__',
        api: 'openai-completions',
        models: [
          {
            id: 'Qwen3.5-27B',
            name: 'Qwen3.5-27B',
            api: 'openai-completions',
            reasoning: false,
            input: [
              'text',
            ],
            cost: {
              input: 0,
              output: 0,
              cacheRead: 0,
              cacheWrite: 0,
            },
            contextWindow: 1000000,
            maxTokens: 65536,
          },
        ],
      },
    },

DashScope

baseUrl: デフォルト値は https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 です。
apiKey: baseUrl と同じリージョンのAPI キーを入力します。

  models: {
    mode: 'merge',
    providers: {
      dashscope: {
        baseUrl: 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1',
        apiKey: '__OPENCLAW_REDACTED__',    // 実際の値に置き換えてください。
        api: 'openai-completions',
        models: [
          {
            id: 'qwen3.5-plus',
            name: 'qwen3.5-plus',
            reasoning: false,
            input: [
              'text',
              'image',
            ],
            contextWindow: 1000000,
            maxTokens: 65536,
          },

        ],
      },
    },
  },

デフォルトモデルの設定

WebUI で、[設定] > [RAW] に移動します。JSON ファイル内で agents ブロックを探します。

agents.defaults.model.primary：デフォルトモデルを指定します。
モデル名のフォーマット：provider/model。provider はモデルプロバイダー名を、model はモデル ID を示します。

  agents: {
    defaults: {
      model: {
        primary: 'dashscope/qwen3.5-plus',
      },
      models: {
        'dashscope/qwen3.5-plus': {},
        'coding/qwen3-coder-next': {},
        'eas/Qwen3.5-27B': {}
      },
    },
  },