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注意

即使是低频使用,我在一个月后也收到了 Cloudflare 50 美元的账单。如果你也打算用 Workers 方案,请务必关注用量和计费。

OpenClaw 是一个开源的 AI 自动化框架,可以通过聊天指令驱动 Agent 完成浏览器操作、文件读写、邮件收发等任务——相当于给你配了一个 7×24 在线的数字助理。最近一个月,我不断被它的消息轰炸,似乎无所不能。于是决定亲手部署一套,看看它到底能帮我做什么。

本文记录的是基于 Cloudflare Workers 的部署方案,适合想低成本尝鲜、不想折腾本地环境的用户。

方案选择:Cloudflare Workers

使用 cloudflare/moltworker 可以将 OpenClaw 托管在 Cloudflare Workers 上,无需自备服务器。

此方案需订阅 Cloudflare Workers Paid 计划(5 美元/月)。需要注意,这只是起步价,高频使用会产生额外费用(详见 GitHub 讨论:What's the cost running it 24/7 for a month)。作为一个 24 小时在线的 AI 服务,每月 5 美元的起步成本尚可接受,但务必留意实际用量。

部署流程详解

1. 一键部署 Moltworker

点击 cf 一键部署 开始初始化。

重要

务必修改并妥善保存 MOLTBOT_GATEWAY_TOKEN,这是后续进入管理后台的唯一凭证。

2. 等待构建

部署过程约需十分钟,期间可点击「继续处理项目」跳过等待页面。

3. 配置 Access(Zero Trust)

访问网页界面需要配置 CF_ACCESS_AUDCF_ACCESS_TEAM_DOMAIN 两个变量。

  1. 创建应用:进入 Zero Trust → Access → Applications,添加一个 Self-hosted 应用。

  2. 设置域名

    • 子域默认为 moltbot-sandbox
    • 域名可使用 Cloudflare 分配的 Worker 域名或自定义域名。
    • Session Duration 建议设长一些,避免频繁登录。
  3. 配置策略:系统通常会自动创建 moltbot-sandbox - Production 策略,默认通过邮箱验证码登录。

  4. 获取变量

    • CF_ACCESS_AUD:保存应用后,点击右侧「⋮」编辑,在应用程序受众(AUD)标签页找到 Application Audience (AUD)。
    • CF_ACCESS_TEAM_DOMAIN:进入 Zero Trust → Settings,获取团队域名 xxxxxx.cloudflareaccess.com

4. 配置 R2 对象存储

OpenClaw 需要 R2 存储运行状态,需配置以下三个变量:

  • CF_ACCOUNT_ID
  • R2_ACCESS_KEY_ID
  • R2_SECRET_ACCESS_KEY

操作步骤

  1. 获取 Account ID:在 Cloudflare 侧边栏进入 R2 → Overview,右侧 Account Details 中即可找到 CF_ACCOUNT_ID

  2. 创建 API 令牌:点击 Manage R2 API Tokens → Create API Token。

  3. 设置权限:权限选择 Object Read & Write,建议通过 Specific Bucket 限制在 moltbot-data,避免过大授权范围。

  4. 保存密钥:创建成功后,立即记录 Access Key ID 和 Secret Access Key。

警告

修改 Token 时请务必核对变量名称。如果不慎修改了 Build Token,会导致 Worker 构建失败。

5. 注入变量并重新部署

回到 Workers → Settings → Variables and Secrets,填入上述 5 个变量后,点击 Deploy 重新部署。

访问与管理

部署完成后,通过以下地址访问 Worker:

https://moltbot-sandbox.xxxxxxxx.workers.dev?token=MOLTBOT_GATEWAY_TOKEN

通过 Cloudflare Access 邮箱验证后,即可进入管理后台并接受 Pairing Requests:

https://moltbot-sandbox.xxxxxxxx.workers.dev/_admin/

基础使用

部署完成后,通过聊天指令与 Bot 交互。常用操作如下:

查看或切换模型

/model minimax/MiniMax-M2.1

设置开机自启模型(防止 Worker 重启后被重置):

set model minimax/MiniMax-M2.1

远程终端连接

openclaw gateway login --url https://moltbot-sandbox.xxxxxxxx.workers.dev
clawdbot configure --section skills

避坑指南

在实际测试中,我踩了不少坑,总结如下:

  • 模型配置易报错:国内 AI 服务商通常区分国内与海外端点。在 Cloudflare Workers 环境下,通过配置文件修改默认模型极易报错。最稳妥的方案是通过 set model 开机命令强制指定,而非依赖配置文件或后台 UI。
  • 费用不透明:Workers Paid 计划虽然起步 5 美元/月,但请求数、CPU 时间、R2 存储均会产生额外费用。建议在 Cloudflare Dashboard 设置用量告警,避免月底惊喜账单。
  • Access 配置易遗漏:如果部署后访问页面返回 403 或无限重定向,大概率是 CF_ACCESS_AUDCF_ACCESS_TEAM_DOMAIN 填写有误,优先排查这两个变量。
  • 功能受限:Workers 方案不支持浏览器自动化等依赖 GUI 的高级功能,只能执行纯文本交互类任务。如果需要完整功能,需要部署到本地机器。

结论:现在值得入场吗?

折腾了一圈 Cloudflare Workers 之后,我的判断是:

OpenClaw 目前还不是一个能「即刻提升效率」的工具。

现阶段,它更像是一个为 AI 自动化搭建的系统底座,而非开箱即用的产品。如果你没有明确的、可标准化的长流程需求,OpenClaw 带来的只会是维护成本,而非生产力红利。

Cloudflare Workers + OpenClaw 适合以下场景:

  • 未体验过 Agent 自动化,想以最低成本试手。
  • 已有 Cloudflare 付费订阅,资源闲置可复用。
  • 只需要纯文本交互(模型对话、邮件处理等),不涉及浏览器操作。

但如果你期望它「部署完就自动干活」,或者需要浏览器自动化等完整功能,Workers 方案会让你感到落差——这时候应该考虑本地部署方案。