คำถามที่พบบ่อย: การตั้งค่าครั้งแรก

ใช้เอเจนต์ AI ในเครื่องที่สามารถ มองเห็นเครื่องของคุณ ได้ วิธีนี้มีประสิทธิภาพกว่าการถาม ใน Discord มาก เพราะกรณี "ฉันติดปัญหา" ส่วนใหญ่เป็น ปัญหาคอนฟิกหรือสภาพแวดล้อมในเครื่อง ที่ ผู้ช่วยระยะไกลตรวจสอบไม่ได้

• Claude Code: https://www.anthropic.com/claude-code/
• OpenAI Codex: https://openai.com/codex/

เครื่องมือเหล่านี้สามารถอ่านรีโป รันคำสั่ง ตรวจสอบล็อก และช่วยแก้การตั้งค่าระดับเครื่อง (PATH, services, permissions, auth files) ของคุณได้ ให้เครื่องมือเหล่านี้เข้าถึง ซอร์สเช็กเอาต์เต็มชุด ผ่าน การติดตั้งแบบแก้ไขได้ (git):

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash -s -- --install-method git

วิธีนี้จะติดตั้ง OpenClaw จาก git checkout เพื่อให้เอเจนต์อ่านโค้ด + เอกสาร และ วิเคราะห์เวอร์ชันตรงกับที่คุณกำลังรันได้ คุณสามารถสลับกลับไปใช้เวอร์ชัน stable ภายหลังได้เสมอ โดยรันตัวติดตั้งอีกครั้งโดยไม่ใส่ --install-method git

เคล็ดลับ: ขอให้เอเจนต์ วางแผนและกำกับ การแก้ไข (ทีละขั้นตอน) แล้วจึงสั่งให้รันเฉพาะ คำสั่งที่จำเป็น วิธีนี้ช่วยให้การเปลี่ยนแปลงเล็กลงและตรวจสอบได้ง่ายขึ้น

หากคุณพบข้อบกพร่องจริงหรือมีวิธีแก้ โปรดเปิด GitHub issue หรือส่ง PR: https://github.com/openclaw/openclaw/issues https://github.com/openclaw/openclaw/pulls

เริ่มด้วยคำสั่งเหล่านี้ (แชร์เอาต์พุตเมื่อขอความช่วยเหลือ):

openclaw statusopenclaw models statusopenclaw doctor

คำสั่งเหล่านี้ทำอะไร:

• openclaw status: ภาพรวมอย่างรวดเร็วของสุขภาพ gateway/agent + คอนฟิกพื้นฐาน
• openclaw models status: ตรวจสอบการยืนยันตัวตนของ provider + ความพร้อมใช้งานของโมเดล
• openclaw doctor: ตรวจสอบและซ่อมปัญหาคอนฟิก/สถานะที่พบบ่อย

การตรวจสอบ CLI อื่นที่มีประโยชน์: openclaw status --all, openclaw logs --follow, openclaw gateway status, openclaw health --verbose

วงจรดีบักด่วน: 60 วินาทีแรกหากมีบางอย่างเสีย เอกสารติดตั้ง: ติดตั้ง, แฟล็กตัวติดตั้ง, การอัปเดต

เหตุผลทั่วไปที่ heartbeat ถูกข้าม:

• quiet-hours: อยู่นอกช่วงเวลา active-hours ที่ตั้งค่าไว้
• empty-heartbeat-file: มี HEARTBEAT.md อยู่ แต่มีเฉพาะโครงเปล่า เช่น บรรทัดว่าง คอมเมนต์ หัวข้อ fence หรือเช็กลิสต์ว่าง
• no-tasks-due: โหมดงานของ HEARTBEAT.md เปิดใช้งานอยู่ แต่ยังไม่มีช่วงเวลางานใดถึงกำหนด
• alerts-disabled: การมองเห็น heartbeat ทั้งหมดถูกปิด (showOk, showAlerts, และ useIndicator ปิดทั้งหมด)

ในโหมดงาน timestamp ที่ถึงกำหนดจะถูกเลื่อนไปข้างหน้าเฉพาะหลังจากการรัน heartbeat จริง เสร็จสมบูรณ์เท่านั้น การรันที่ถูกข้ามจะไม่ทำเครื่องหมายว่างานเสร็จแล้ว

เอกสาร: Heartbeat, ระบบอัตโนมัติ

รีโปแนะนำให้รันจากซอร์สและใช้ออนบอร์ดดิ้ง:

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bashopenclaw onboard --install-daemon

วิซาร์ดยังสามารถ build UI assets ให้อัตโนมัติได้ด้วย หลังออนบอร์ดดิ้ง โดยทั่วไปคุณจะรัน Gateway บนพอร์ต 18789

จากซอร์ส (ผู้ร่วมพัฒนา/dev):

git clone https://github.com/openclaw/openclaw.gitcd openclawpnpm installpnpm buildpnpm ui:buildopenclaw onboard

หากคุณยังไม่มีการติดตั้งแบบ global ให้รันผ่าน pnpm openclaw onboard

วิซาร์ดจะเปิดเบราว์เซอร์ของคุณด้วย URL แดชบอร์ดแบบสะอาด (ไม่มีโทเค็น) ทันทีหลังออนบอร์ดดิ้ง และพิมพ์ลิงก์ไว้ในสรุปด้วย เปิดแท็บนั้นค้างไว้ หากไม่เปิดขึ้นมา ให้คัดลอก/วาง URL ที่พิมพ์ไว้บนเครื่องเดียวกัน

Localhost (เครื่องเดียวกัน):

• เปิด http://127.0.0.1:18789/
• หากระบบขอการยืนยันตัวตนแบบ shared-secret ให้วางโทเค็นหรือรหัสผ่านที่ตั้งค่าไว้ใน Control UI settings
• แหล่งที่มาของโทเค็น: gateway.auth.token (หรือ OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN)
• แหล่งที่มาของรหัสผ่าน: gateway.auth.password (หรือ OPENCLAW_GATEWAY_PASSWORD)
• หากยังไม่ได้ตั้งค่า shared secret ให้สร้างโทเค็นด้วย openclaw doctor --generate-gateway-token

ไม่ได้อยู่บน localhost:

• Tailscale Serve (แนะนำ): คงการ bind loopback ไว้ รัน openclaw gateway --tailscale serve เปิด https://<magicdns>/ หาก gateway.auth.allowTailscale เป็น true identity headers จะผ่านการยืนยันตัวตนของ Control UI/WebSocket (ไม่ต้องวาง shared secret โดยถือว่า gateway host เชื่อถือได้); HTTP APIs ยังต้องใช้การยืนยันตัวตนแบบ shared-secret เว้นแต่คุณตั้งใจใช้ private-ingress none หรือ trusted-proxy HTTP auth ความพยายาม Serve auth ที่ผิดพร้อมกันจากไคลเอนต์เดียวกันจะถูกจัดลำดับก่อนที่ failed-auth limiter จะบันทึก ดังนั้นการลองผิดครั้งที่สองอาจแสดง retry later แล้ว
• การ bind Tailnet: รัน openclaw gateway --bind tailnet --token "<token>" (หรือตั้งค่า password auth), เปิด http://<tailscale-ip>:18789/ แล้ววาง shared secret ที่ตรงกันใน dashboard settings
• reverse proxy ที่รับรู้ identity: วาง Gateway ไว้หลัง trusted proxy ตั้งค่า gateway.auth.mode: "trusted-proxy" แล้วเปิด URL ของ proxy พร็อกซี loopback บนโฮสต์เดียวกันต้องตั้งค่า gateway.auth.trustedProxy.allowLoopback = true อย่างชัดเจน
• SSH tunnel: ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 user@host แล้วเปิด http://127.0.0.1:18789/ การยืนยันตัวตนแบบ shared-secret ยังมีผลผ่าน tunnel; หากถูกถาม ให้วางโทเค็นหรือรหัสผ่านที่ตั้งค่าไว้

ดู แดชบอร์ด และ พื้นผิวเว็บ สำหรับ bind modes และรายละเอียดการยืนยันตัวตน

ทั้งสองควบคุมคนละชั้น:

• approvals.exec: ส่งต่อ approval prompts ไปยังปลายทางแชต
• channels.<channel>.execApprovals: ทำให้ช่องนั้นทำหน้าที่เป็น native approval client สำหรับ exec approvals

นโยบาย exec ของโฮสต์ยังคงเป็นด่านอนุมัติจริง คอนฟิกแชตควบคุมเฉพาะว่า approval prompts จะปรากฏที่ใดและผู้ใช้ตอบได้อย่างไร

ในการตั้งค่าส่วนใหญ่ คุณ ไม่ จำเป็นต้องใช้ทั้งสองอย่าง:

• หากแชตรองรับคำสั่งและการตอบกลับอยู่แล้ว /approve ในแชตเดียวกันจะทำงานผ่านเส้นทางร่วม
• หากช่อง native ที่รองรับสามารถอนุมานผู้อนุมัติได้อย่างปลอดภัย ตอนนี้ OpenClaw จะเปิดใช้ DM-first native approvals อัตโนมัติเมื่อ channels.<channel>.execApprovals.enabled ไม่ได้ตั้งค่าไว้หรือเป็น "auto"
• เมื่อมี native approval cards/buttons ให้ใช้ UI native นั้นเป็นเส้นทางหลัก เอเจนต์ควรใส่คำสั่ง /approve แบบ manual เฉพาะเมื่อผลลัพธ์ของเครื่องมือบอกว่า chat approvals ไม่พร้อมใช้งาน หรือการอนุมัติแบบ manual เป็นเส้นทางเดียว
• ใช้ approvals.exec เฉพาะเมื่อ prompts ต้องถูกส่งต่อไปยังแชตอื่นหรือห้อง ops ที่ระบุไว้ด้วย
• ใช้ channels.<channel>.execApprovals.target: "channel" หรือ "both" เฉพาะเมื่อคุณต้องการโพสต์ approval prompts กลับเข้าไปในห้อง/หัวข้อเดิมอย่างชัดเจน
• Plugin approvals แยกออกไปอีก: โดยค่าเริ่มต้นจะใช้ /approve ในแชตเดียวกัน, มี approvals.plugin forwarding เป็นตัวเลือก, และมีเพียงบาง native channels ที่คง plugin-approval-native handling เพิ่มเติมไว้

สรุปสั้น ๆ: forwarding มีไว้สำหรับการกำหนดเส้นทาง ส่วน native client config มีไว้สำหรับ UX เฉพาะช่องที่สมบูรณ์ขึ้น ดู Exec Approvals

ต้องใช้ Node >= 22 แนะนำให้ใช้ pnpm ไม่แนะนำให้ใช้ Bun สำหรับ Gateway

ได้ Gateway มีน้ำหนักเบา - เอกสารระบุว่า RAM 512MB-1GB, 1 core, และพื้นที่ดิสก์ประมาณ 500MB เพียงพอสำหรับการใช้งานส่วนตัว และระบุว่า Raspberry Pi 4 สามารถรันได้

หากคุณต้องการเผื่อทรัพยากรเพิ่มเติม (ล็อก สื่อ บริการอื่น ๆ) แนะนำให้ใช้ 2GB แต่ ไม่ใช่ขั้นต่ำบังคับ

เคล็ดลับ: Raspberry Pi/VPS ขนาดเล็กสามารถโฮสต์ Gateway ได้ และคุณสามารถจับคู่ nodes บนแล็ปท็อป/โทรศัพท์ของคุณเพื่อ ใช้หน้าจอ/กล้อง/canvas หรือการรันคำสั่งในเครื่อง ดู Nodes

สรุปสั้น ๆ: ใช้งานได้ แต่คาดว่าจะมีจุดสะดุดบ้าง

• ใช้ OS แบบ 64-bit และคง Node >= 22
• แนะนำให้ใช้ การติดตั้งแบบแก้ไขได้ (git) เพื่อให้ดูล็อกและอัปเดตได้เร็ว
• เริ่มโดยยังไม่เพิ่ม channels/skills แล้วค่อยเพิ่มทีละอย่าง
• หากเจอปัญหาไบนารีแปลก ๆ โดยปกติคือปัญหา ความเข้ากันได้กับ ARM

เอกสาร: Linux, ติดตั้ง

หน้าจอนั้นขึ้นกับการที่ Gateway ติดต่อได้และยืนยันตัวตนแล้ว TUI ยังส่ง "Wake up, my friend!" อัตโนมัติในการ hatch ครั้งแรกด้วย หากคุณเห็นบรรทัดนั้นโดย ไม่มีการตอบกลับ และ tokens ค้างที่ 0 แปลว่าเอเจนต์ไม่เคยรัน

1. รีสตาร์ต Gateway:

openclaw gateway restart

2. ตรวจสอบสถานะ + การยืนยันตัวตน:

openclaw statusopenclaw models statusopenclaw logs --follow

3. หากยังค้างอยู่ ให้รัน:

openclaw doctor

หาก Gateway อยู่ระยะไกล ตรวจสอบว่า tunnel/Tailscale connection ทำงานอยู่ และ UI ชี้ไปยัง Gateway ที่ถูกต้อง ดู การเข้าถึงระยะไกล

ได้ คัดลอก state directory และ workspace แล้วรัน Doctor หนึ่งครั้ง วิธีนี้ จะคงบอตของคุณให้ "เหมือนเดิมทุกประการ" (memory, session history, auth, และ channel state) ตราบใดที่คุณคัดลอก ทั้งสอง ตำแหน่ง:

1. ติดตั้ง OpenClaw บนเครื่องใหม่
2. คัดลอก $OPENCLAW_STATE_DIR (ค่าเริ่มต้น: ~/.openclaw) จากเครื่องเก่า
3. คัดลอก workspace ของคุณ (ค่าเริ่มต้น: ~/.openclaw/workspace)
4. รัน openclaw doctor และรีสตาร์ตบริการ Gateway

วิธีนี้จะรักษา config, auth profiles, WhatsApp creds, sessions, และ memory ไว้ หากคุณอยู่ใน remote mode โปรดจำว่า gateway host เป็นเจ้าของ session store และ workspace

สำคัญ: หากคุณเพียง commit/push workspace ของคุณไปที่ GitHub คุณกำลังสำรอง memory + bootstrap files แต่ ไม่ได้ สำรอง session history หรือ auth สิ่งเหล่านั้นอยู่ ใต้ ~/.openclaw/ (เช่น ~/.openclaw/agents/<agentId>/sessions/)

ที่เกี่ยวข้อง: การย้ายระบบ, สิ่งต่าง ๆ อยู่ที่ไหนบนดิสก์, Agent workspace, Doctor, Remote mode

ตรวจสอบ changelog บน GitHub: https://github.com/openclaw/openclaw/blob/main/CHANGELOG.md

รายการใหม่ล่าสุดอยู่ด้านบน หากส่วนบนสุดระบุว่า Unreleased ส่วนถัดไปที่มีวันที่ คือเวอร์ชันล่าสุดที่เผยแพร่แล้ว รายการจะถูกจัดกลุ่มตาม ไฮไลต์, การเปลี่ยนแปลง, และ การแก้ไข (รวมถึงส่วนเอกสาร/อื่น ๆ เมื่อจำเป็น)

การเชื่อมต่อ Comcast/Xfinity บางส่วนบล็อก docs.openclaw.ai ผิดพลาดผ่าน Xfinity Advanced Security ให้ปิดใช้งานหรือเพิ่ม docs.openclaw.ai ใน allowlist แล้วลองใหม่ โปรดช่วยเราแก้การบล็อกโดยรายงานที่นี่: https://spa.xfinity.com/check_url_status

หากคุณยังเข้าเว็บไซต์ไม่ได้ เอกสารจะถูกมิเรอร์ไว้บน GitHub: https://github.com/openclaw/openclaw/tree/main/docs

Stable และ beta คือ npm dist-tags ไม่ใช่สายโค้ดแยกกัน:

• latest = stable
• beta = build ระยะแรกสำหรับการทดสอบ

โดยปกติ release แบบ stable จะเข้าสู่ beta ก่อน จากนั้นขั้นตอน promotion ที่ชัดเจนจะย้ายเวอร์ชันเดียวกันนั้นไปที่ latest Maintainer ยังสามารถ publish ไปที่ latest โดยตรงได้เมื่อจำเป็น นี่คือเหตุผลที่ beta และ stable อาจ ชี้ไปที่ เวอร์ชันเดียวกัน หลัง promotion

ดูสิ่งที่เปลี่ยนแปลง: https://github.com/openclaw/openclaw/blob/main/CHANGELOG.md

สำหรับคำสั่งติดตั้งแบบบรรทัดเดียวและความแตกต่างระหว่าง beta กับ dev โปรดดู accordion ด้านล่าง

Beta คือ npm dist-tag beta (อาจตรงกับ latest หลัง promotion) Dev คือ head ที่เปลี่ยนไปเรื่อย ๆ ของ main (git); เมื่อ publish แล้วจะใช้ npm dist-tag dev

คำสั่งบรรทัดเดียว (macOS/Linux):

curl -fsSL --proto '=https' --tlsv1.2 https://openclaw.ai/install.sh | bash -s -- --beta

curl -fsSL --proto '=https' --tlsv1.2 https://openclaw.ai/install.sh | bash -s -- --install-method git

ตัวติดตั้ง Windows (PowerShell): https://openclaw.ai/install.ps1

รายละเอียดเพิ่มเติม: ช่องทางการพัฒนา และ แฟล็กตัวติดตั้ง

มีสองตัวเลือก:

1. ช่องทาง Dev (git checkout):

openclaw update --channel dev

คำสั่งนี้จะสลับไปที่ branch main และอัปเดตจากซอร์ส

2. การติดตั้งที่แก้ไขได้ (จากไซต์ตัวติดตั้ง):

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash -s -- --install-method git

วิธีนี้จะให้ repo ในเครื่องที่คุณแก้ไขได้ แล้วอัปเดตผ่าน git

หากคุณต้องการ clone แบบสะอาดด้วยตนเอง ให้ใช้:

git clone https://github.com/openclaw/openclaw.gitcd openclawpnpm installpnpm build

เอกสาร: อัปเดต, ช่องทางการพัฒนา, ติดตั้ง

แนวทางคร่าว ๆ:

• ติดตั้ง: 2-5 นาที
• onboarding QuickStart: โดยปกติไม่กี่นาที
• onboarding เต็มรูปแบบ: นานขึ้นเมื่อ provider sign-in, การจับคู่ช่องทาง, การติดตั้ง daemon, การดาวน์โหลดเครือข่าย, skills หรือ plugins เสริมต้องตั้งค่าเพิ่มเติม

วิซาร์ด CLI จะแสดง timeline นี้ตั้งแต่ต้น คุณสามารถข้ามขั้นตอนเสริมและกลับมา ภายหลังด้วย openclaw configure

หากค้าง ให้ใช้ ตัวติดตั้งค้าง และลูป debug อย่างรวดเร็วใน ฉันติดอยู่

รันตัวติดตั้งอีกครั้งพร้อม เอาต์พุตแบบละเอียด:

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash -s -- --verbose

ติดตั้ง beta พร้อมรายละเอียดแบบ verbose:

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash -s -- --beta --verbose

สำหรับการติดตั้งแบบแก้ไขได้ (git):

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash -s -- --install-method git --verbose

เทียบเท่าบน Windows (PowerShell):

# install.ps1 has no dedicated -Verbose flag yet.Set-PSDebug -Trace 1& ([scriptblock]::Create((iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1))) -NoOnboardSet-PSDebug -Trace 0

ตัวเลือกเพิ่มเติม: แฟล็กตัวติดตั้ง

ปัญหา Windows ที่พบบ่อยสองอย่าง:

1) npm error spawn git / ไม่พบ git

• ติดตั้ง Git for Windows และตรวจสอบว่า git อยู่ใน PATH ของคุณ
• ปิดแล้วเปิด PowerShell ใหม่ จากนั้นรันตัวติดตั้งอีกครั้ง

2) ไม่รู้จัก openclaw หลังติดตั้ง

• โฟลเดอร์ npm global bin ของคุณไม่อยู่ใน PATH

• ตรวจสอบ path:

  npm config get prefix

• เพิ่ม directory นั้นไปยัง PATH ของผู้ใช้ (บน Windows ไม่ต้องมี suffix \bin; ในระบบส่วนใหญ่คือ %AppData%\npm)

• ปิดแล้วเปิด PowerShell ใหม่หลังอัปเดต PATH

สำหรับการตั้งค่าเดสก์ท็อป ให้ใช้แอป Windows Hub แบบ native สำหรับการตั้งค่า แบบ terminal-only รองรับทั้งเส้นทางตัวติดตั้ง PowerShell และ WSL2 Gateway เอกสาร: Windows

โดยปกติเป็นความไม่ตรงกันของ console code page บน shell Windows แบบ native

อาการ:

• เอาต์พุต system.run/exec แสดงภาษาจีนเป็น mojibake
• คำสั่งเดียวกันดูปกติในโปรไฟล์ terminal อื่น

วิธีแก้ชั่วคราวอย่างรวดเร็วใน PowerShell:

chcp 65001[Console]::InputEncoding = [System.Text.UTF8Encoding]::new($false)[Console]::OutputEncoding = [System.Text.UTF8Encoding]::new($false)$OutputEncoding = [System.Text.UTF8Encoding]::new($false)

จากนั้น restart Gateway แล้วลองคำสั่งของคุณอีกครั้ง:

openclaw gateway restart

หากคุณยัง reproduce ปัญหานี้บน OpenClaw เวอร์ชันล่าสุด ให้ติดตาม/รายงานที่:

• Issue #30640

ใช้ การติดตั้งแบบแก้ไขได้ (git) เพื่อให้คุณมีซอร์สและเอกสารทั้งหมดในเครื่อง จากนั้นถาม bot ของคุณ (หรือ Claude/Codex) จากโฟลเดอร์นั้น เพื่อให้มันอ่าน repo และตอบได้อย่างแม่นยำ

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash -s -- --install-method git

รายละเอียดเพิ่มเติม: ติดตั้ง และ แฟล็กตัวติดตั้ง

คำตอบสั้น ๆ: ทำตามคู่มือ Linux แล้วรัน onboarding

• เส้นทางด่วน Linux + การติดตั้ง service: Linux
• walkthrough เต็มรูปแบบ: เริ่มต้นใช้งาน
• ตัวติดตั้ง + อัปเดต: การติดตั้งและอัปเดต

Linux VPS ใดก็ได้ใช้งานได้ ติดตั้งบน server แล้วใช้ SSH/Tailscale เพื่อเข้าถึง Gateway

คู่มือ: exe.dev, Hetzner, Fly.io การเข้าถึงระยะไกล: Gateway ระยะไกล

เรามี ศูนย์รวม hosting พร้อม provider ทั่วไป เลือกหนึ่งรายการแล้วทำตามคู่มือ:

• โฮสติ้ง VPS (ผู้ให้บริการทั้งหมดในที่เดียว)
• Fly.io
• Hetzner
• exe.dev

การทำงานบน cloud: Gateway ทำงานบน server และคุณเข้าถึงได้ จาก laptop/phone ผ่าน Control UI (หรือ Tailscale/SSH) state + workspace ของคุณ อยู่บน server ดังนั้นให้ถือ host เป็นแหล่งข้อมูลหลักและสำรองข้อมูลไว้

คุณสามารถจับคู่ node (Mac/iOS/Android/headless) กับ Gateway บน cloud นั้นเพื่อเข้าถึง หน้าจอ/camera/canvas ในเครื่อง หรือรันคำสั่งบน laptop ของคุณ ขณะที่ยังคงให้ Gateway อยู่บน cloud

Hub: แพลตฟอร์ม การเข้าถึงระยะไกล: Gateway ระยะไกล Nodes: Nodes, Nodes CLI

คำตอบสั้น ๆ: ทำได้ แต่ไม่แนะนำ flow การอัปเดตอาจ restart Gateway (ซึ่งจะตัด session ที่ใช้งานอยู่), อาจต้องใช้ git checkout ที่สะอาด และ อาจ prompt ขอการยืนยัน ปลอดภัยกว่า: รันอัปเดตจาก shell ในฐานะ operator

ใช้ CLI:

openclaw updateopenclaw update statusopenclaw update --channel stable|beta|devopenclaw update --tag <dist-tag|version>openclaw update --no-restart

หากคุณจำเป็นต้อง automate จาก agent:

openclaw update --yes --no-restartopenclaw gateway restart

เอกสาร: อัปเดต, การอัปเดต

openclaw onboard คือเส้นทางการตั้งค่าที่แนะนำ ใน โหมด local จะพาคุณผ่าน:

• การตั้งค่าโมเดล/auth (provider OAuth, API keys, Anthropic setup-token รวมถึงตัวเลือกโมเดล local เช่น LM Studio)
• ตำแหน่ง workspace + ไฟล์ bootstrap
• การตั้งค่า Gateway (bind/port/auth/tailscale)
• ช่องทาง (WhatsApp, Telegram, Discord, Mattermost, Signal, iMessage รวมถึง channel plugins ที่ bundled มา เช่น QQ Bot)
• การติดตั้ง daemon (LaunchAgent บน macOS; systemd user unit บน Linux/WSL2)
• การเลือก health checks และ skills

นอกจากนี้ยังตั้งความคาดหวังเรื่องระยะเวลาก่อน prompt หลักเริ่ม และเตือนหาก โมเดลที่กำหนดค่าไว้ไม่รู้จักหรือขาด auth

ไม่ คุณสามารถรัน OpenClaw ด้วย API keys (Anthropic/OpenAI/อื่น ๆ) หรือด้วย โมเดลแบบ local-only เพื่อให้ข้อมูลของคุณอยู่บนอุปกรณ์ของคุณ Subscription (Claude Pro/Max หรือ OpenAI Codex) เป็นวิธี optional สำหรับ authenticate provider เหล่านั้น

สำหรับ Anthropic ใน OpenClaw การแบ่งตามปฏิบัติคือ:

• Anthropic API key: การเรียกเก็บเงิน Anthropic API ปกติ
• Claude CLI / Claude subscription auth ใน OpenClaw: ทีม Anthropic แจ้งเราว่าการใช้งานนี้ได้รับอนุญาตอีกครั้ง และ OpenClaw ถือว่าการใช้งาน claude -p ได้รับอนุมัติสำหรับ integration นี้ เว้นแต่ Anthropic จะประกาศ policy ใหม่

สำหรับ host Gateway ที่ใช้งานระยะยาว Anthropic API keys ยังเป็นการตั้งค่าที่ คาดการณ์ได้มากกว่า OpenAI Codex OAuth รองรับอย่างชัดเจนสำหรับเครื่องมือภายนอก เช่น OpenClaw

OpenClaw ยังรองรับตัวเลือก hosted แบบ subscription-style อื่น ๆ รวมถึง Qwen Cloud Coding Plan, MiniMax Coding Plan และ Z.AI / GLM Coding Plan

เอกสาร: Anthropic, OpenAI, Qwen Cloud, MiniMax, Z.AI (GLM), โมเดล local, โมเดล

ได้

ทีม Anthropic แจ้งเราว่าการใช้งาน Claude CLI แบบ OpenClaw ได้รับอนุญาตอีกครั้ง ดังนั้น OpenClaw จึงถือว่า Claude subscription auth และการใช้งาน claude -p ได้รับอนุมัติ สำหรับ integration นี้ เว้นแต่ Anthropic จะประกาศ policy ใหม่ หากคุณต้องการ การตั้งค่าฝั่ง server ที่คาดการณ์ได้มากที่สุด ให้ใช้ Anthropic API key แทน

รองรับ

ทีม Anthropic แจ้งเราว่าการใช้งานนี้ได้รับอนุญาตอีกครั้ง ดังนั้น OpenClaw จึงถือว่า การนำ Claude CLI กลับมาใช้ซ้ำและการใช้งาน claude -p ได้รับอนุมัติสำหรับ integration นี้ เว้นแต่ Anthropic จะประกาศ policy ใหม่

Anthropic setup-token ยังคงพร้อมใช้งานเป็นเส้นทาง token ของ OpenClaw ที่รองรับ แต่ตอนนี้ OpenClaw แนะนำการนำ Claude CLI กลับมาใช้ซ้ำและ claude -p เมื่อพร้อมใช้งาน สำหรับ workload แบบ production หรือหลายผู้ใช้ auth ด้วย Anthropic API key ยังเป็น ตัวเลือกที่ปลอดภัยและคาดการณ์ได้มากกว่า หากคุณต้องการตัวเลือก hosted แบบ subscription-style อื่นใน OpenClaw โปรดดู OpenAI, Qwen / Model Cloud, MiniMax, และ GLM Models

หมายความว่า โควตา/ขีดจำกัดอัตราการใช้งานของ Anthropic ของคุณหมดแล้วสำหรับช่วงเวลาปัจจุบัน หากคุณ ใช้ Claude CLI ให้รอจนกว่าช่วงเวลาจะรีเซ็ตหรืออัปเกรดแผนของคุณ หากคุณ ใช้ คีย์ Anthropic API ให้ตรวจสอบ Anthropic Console สำหรับการใช้งาน/การเรียกเก็บเงิน และเพิ่มขีดจำกัดตามจำเป็น

หากข้อความระบุเฉพาะว่า: Extra usage is required for long context requests คำขอกำลังพยายามใช้ หน้าต่างบริบท 1M ของ Anthropic (โมเดล Claude 4.x ที่รองรับ GA-capable 1M หรือ config เดิม context1m: true) ซึ่งใช้งานได้เฉพาะเมื่อข้อมูลประจำตัวของคุณมีสิทธิ์ สำหรับการเรียกเก็บเงินแบบบริบทยาว (การเรียกเก็บเงินด้วยคีย์ API หรือเส้นทางเข้าสู่ระบบ OpenClaw Claude ที่เปิดใช้ Extra Usage)

เคล็ดลับ: ตั้งค่า โมเดลสำรอง เพื่อให้ OpenClaw ตอบกลับต่อได้ขณะที่ผู้ให้บริการถูกจำกัดอัตราการใช้งาน ดู โมเดล, OAuth, และ /gateway/troubleshooting#anthropic-429-extra-usage-required-for-long-context

รองรับ OpenClaw มีผู้ให้บริการ Amazon Bedrock (Converse) ที่รวมมาให้ เมื่อมีตัวบ่งชี้ env ของ AWS อยู่ OpenClaw สามารถค้นหาแค็ตตาล็อก Bedrock แบบสตรีมมิง/ข้อความโดยอัตโนมัติ และรวมเป็นผู้ให้บริการ amazon-bedrock โดยนัยได้ มิฉะนั้นคุณสามารถเปิดใช้ plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled อย่างชัดเจน หรือเพิ่มรายการผู้ให้บริการด้วยตนเอง ดู Amazon Bedrock และ ผู้ให้บริการโมเดล หากคุณต้องการโฟลว์คีย์แบบมีการจัดการ พร็อกซีที่เข้ากันได้กับ OpenAI หน้า Bedrock ก็ยังเป็นตัวเลือกที่ใช้ได้

OpenClaw รองรับ OpenAI Code (Codex) ผ่าน OAuth (การลงชื่อเข้าใช้ ChatGPT) ใช้ openai/gpt-5.5 สำหรับการตั้งค่าทั่วไป: การยืนยันตัวตนด้วยการสมัครสมาชิก ChatGPT/Codex พร้อม การรัน app-server ของ Codex แบบเนทีฟ ref GPT ของ Codex เดิมคือ config เดิมที่ซ่อมแซมโดย openclaw doctor --fix การเข้าถึงด้วยคีย์ OpenAI API โดยตรง ยังคงมีให้ใช้สำหรับพื้นผิว OpenAI API ที่ไม่ใช่เอเจนต์ และสำหรับโมเดล เอเจนต์ผ่านโปรไฟล์คีย์ API openai แบบมีลำดับ ดู ผู้ให้บริการโมเดล และ การเริ่มใช้งาน (CLI)

openai คือรหัสผู้ให้บริการและโปรไฟล์การยืนยันตัวตนสำหรับทั้งคีย์ OpenAI API และ ChatGPT/Codex OAuth คุณอาจยังเห็นคำนำหน้า OpenAI Codex เดิมใน config เดิมและ คำเตือนการย้ายข้อมูล config รุ่นเก่ายังใช้สิ่งนี้เป็นคำนำหน้าโมเดลด้วย:

• openai/gpt-5.5 = การยืนยันตัวตนด้วยการสมัครสมาชิก ChatGPT/Codex พร้อมรันไทม์ Codex แบบเนทีฟสำหรับเทิร์นของเอเจนต์
• ref GPT-5.5 ของ Codex เดิม = เส้นทางโมเดลเดิมที่ซ่อมแซมโดย openclaw doctor --fix
• openai/gpt-5.5 พร้อมโปรไฟล์คีย์ API openai แบบมีลำดับ = การยืนยันตัวตนด้วยคีย์ API สำหรับโมเดลเอเจนต์ OpenAI
• รหัสโปรไฟล์การยืนยันตัวตน Codex เดิม = รหัสโปรไฟล์การยืนยันตัวตนเดิมที่ย้ายข้อมูลโดย openclaw doctor --fix

หากคุณต้องการเส้นทางการเรียกเก็บเงิน/ขีดจำกัดของ OpenAI Platform โดยตรง ให้ตั้งค่า OPENAI_API_KEY หากคุณต้องการการยืนยันตัวตนด้วยการสมัครสมาชิก ChatGPT/Codex ให้ลงชื่อเข้าใช้ด้วย openclaw models auth login --provider openai คง ref โมเดลเป็น openai/gpt-5.5; ref โมเดล Codex เดิมเป็น config เดิมที่ openclaw doctor --fix เขียนใหม่

Codex OAuth ใช้หน้าต่างโควตาที่ OpenAI จัดการและขึ้นอยู่กับแผน ในทางปฏิบัติ ขีดจำกัดเหล่านั้นอาจแตกต่างจากประสบการณ์บนเว็บไซต์/แอป ChatGPT แม้ว่า ทั้งสองจะผูกกับบัญชีเดียวกันก็ตาม

OpenClaw สามารถแสดงหน้าต่างการใช้งาน/โควตาของผู้ให้บริการที่มองเห็นได้ในปัจจุบันใน openclaw models status แต่จะไม่สร้างหรือปรับสิทธิ์ ChatGPT-web ให้เป็นการเข้าถึง API โดยตรง หากคุณต้องการเส้นทางการเรียกเก็บเงิน/ขีดจำกัดของ OpenAI Platform โดยตรง ให้ใช้ openai/* พร้อมคีย์ API

รองรับ OpenClaw รองรับ OpenAI Code (Codex) subscription OAuth อย่างเต็มรูปแบบ OpenAI อนุญาตอย่างชัดเจนให้ใช้ subscription OAuth ในเครื่องมือ/เวิร์กโฟลว์ภายนอก อย่าง OpenClaw การเริ่มใช้งานสามารถรันโฟลว์ OAuth ให้คุณได้

ดู OAuth, ผู้ให้บริการโมเดล, และ การเริ่มใช้งาน (CLI)

Gemini CLI ใช้ โฟลว์การยืนยันตัวตนของ Plugin ไม่ใช่ client id หรือ secret ใน openclaw.json

ขั้นตอน:

1. ติดตั้ง Gemini CLI ในเครื่องเพื่อให้ gemini อยู่บน PATH
   • Homebrew: brew install gemini-cli
   • npm: npm install -g @google/gemini-cli
2. เปิดใช้ Plugin: openclaw plugins enable google
3. เข้าสู่ระบบ: openclaw models auth login --provider google-gemini-cli --set-default
4. โมเดลเริ่มต้นหลังเข้าสู่ระบบ: google-gemini-cli/gemini-3-flash-preview
5. หากคำขอล้มเหลว ให้ตั้งค่า GOOGLE_CLOUD_PROJECT หรือ GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID บนโฮสต์ Gateway

สิ่งนี้จะจัดเก็บโทเค็น OAuth ในโปรไฟล์การยืนยันตัวตนบนโฮสต์ Gateway รายละเอียด: ผู้ให้บริการโมเดล

โดยทั่วไปไม่เหมาะ OpenClaw ต้องการบริบทขนาดใหญ่และความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง; การ์ดขนาดเล็กจะตัดทอนและรั่วไหล หากจำเป็นต้องใช้ ให้รันบิลด์โมเดลที่ ใหญ่ที่สุด ที่คุณรันในเครื่องได้ (LM Studio) และดู /gateway/local-models โมเดลที่เล็กกว่า/quantized เพิ่มความเสี่ยงจาก prompt-injection - ดู ความปลอดภัย

เลือกเอนด์พอยต์ที่ตรึงภูมิภาค OpenRouter มีตัวเลือกที่โฮสต์ในสหรัฐฯ สำหรับ MiniMax, Kimi และ GLM; เลือกตัวแปรที่โฮสต์ในสหรัฐฯ เพื่อเก็บข้อมูลไว้ในภูมิภาค คุณยังสามารถแสดง Anthropic/OpenAI ควบคู่ไปด้วยได้โดยใช้ models.mode: "merge" เพื่อให้โมเดลสำรองยังพร้อมใช้งานขณะเคารพผู้ให้บริการแบบภูมิภาคที่คุณเลือก

ไม่ต้อง OpenClaw รันบน macOS หรือ Linux (Windows ผ่าน WSL2) ได้ Mac mini เป็นทางเลือก - บางคน ซื้อไว้เป็นโฮสต์ที่เปิดตลอดเวลา แต่ VPS ขนาดเล็ก โฮมเซิร์ฟเวอร์ หรือเครื่องระดับ Raspberry Pi ก็ใช้ได้เช่นกัน

คุณต้องมี Mac เฉพาะสำหรับ เครื่องมือที่ใช้ได้บน macOS เท่านั้น สำหรับ iMessage ให้ใช้ iMessage กับ imsg บน Mac ใดก็ได้ที่ลงชื่อเข้าใช้ Messages หาก Gateway รันบน Linux หรือที่อื่น ให้ตั้งค่า channels.imessage.cliPath เป็น SSH wrapper ที่รัน imsg บน Mac เครื่องนั้น หากคุณต้องการเครื่องมืออื่นที่ใช้ได้บน macOS เท่านั้น ให้รัน Gateway บน Mac หรือจับคู่กับ macOS node

เอกสาร: iMessage, Node, โหมดรีโมต Mac

คุณต้องมี อุปกรณ์ macOS สักเครื่อง ที่ลงชื่อเข้าใช้ Messages ไม่จำเป็นต้องเป็น Mac mini - Mac เครื่องใดก็ได้ใช้ได้ ใช้ iMessage กับ imsg; Gateway สามารถรันบน Mac เครื่องนั้น หรือรันที่อื่นพร้อม SSH wrapper cliPath ได้

การตั้งค่าทั่วไป:

• รัน Gateway บน Linux/VPS และตั้งค่า channels.imessage.cliPath เป็น SSH wrapper ที่รัน imsg บน Mac ที่ลงชื่อเข้าใช้ Messages
• รันทุกอย่างบน Mac หากคุณต้องการการตั้งค่าเครื่องเดียวที่ง่ายที่สุด

เอกสาร: iMessage, Node, โหมดรีโมต Mac

ได้ Mac mini สามารถรัน Gateway และ MacBook Pro ของคุณสามารถเชื่อมต่อเป็น node (อุปกรณ์คู่กัน) Node ไม่ได้รัน Gateway - แต่ให้ความสามารถเพิ่มเติม เช่น หน้าจอ/กล้อง/canvas และ system.run บนอุปกรณ์นั้น

รูปแบบทั่วไป:

• Gateway บน Mac mini (เปิดตลอดเวลา)
• MacBook Pro รันแอป macOS หรือโฮสต์ node และจับคู่กับ Gateway
• ใช้ openclaw nodes status / openclaw nodes list เพื่อดู

เอกสาร: Node, Node CLI

ไม่แนะนำ ให้ใช้ Bun เราพบบั๊กรันไทม์ โดยเฉพาะกับ WhatsApp และ Telegram ใช้ Node สำหรับ Gateway ที่เสถียร

หากคุณยังต้องการทดลองกับ Bun ให้ทำบน Gateway ที่ไม่ใช่โปรดักชัน โดยไม่มี WhatsApp/Telegram

channels.telegram.allowFrom คือ ID ผู้ใช้ Telegram ของผู้ส่งที่เป็นมนุษย์ (ตัวเลข) ไม่ใช่ชื่อผู้ใช้ของบอต

การตั้งค่าจะถามเฉพาะ ID ผู้ใช้แบบตัวเลขเท่านั้น หากคุณมีรายการ @username เดิมใน config อยู่แล้ว openclaw doctor --fix สามารถพยายามแก้ข้อมูลเหล่านั้นได้

ปลอดภัยกว่า (ไม่มีบอตบุคคลที่สาม):

• DM บอตของคุณ จากนั้นรัน openclaw logs --follow และอ่าน from.id

Bot API อย่างเป็นทางการ:

• DM บอตของคุณ จากนั้นเรียก https://api.telegram.org/bot<bot_token>/getUpdates และอ่าน message.from.id

บุคคลที่สาม (เป็นส่วนตัวน้อยกว่า):

• DM @userinfobot หรือ @getidsbot

ดู /channels/telegram

ได้ ผ่าน การกำหนดเส้นทางแบบหลายเอเจนต์ ผูก DM ของ WhatsApp ของผู้ส่งแต่ละคน (peer kind: "direct", ผู้ส่ง E.164 เช่น +15551234567) กับ agentId ที่แตกต่างกัน เพื่อให้แต่ละคนมีพื้นที่ทำงานและที่เก็บเซสชันของตัวเอง การตอบกลับยังมาจาก บัญชี WhatsApp เดียวกัน และการควบคุมการเข้าถึง DM (channels.whatsapp.dmPolicy / channels.whatsapp.allowFrom) เป็นแบบส่วนกลางต่อบัญชี WhatsApp ดู การกำหนดเส้นทางแบบหลายเอเจนต์ และ WhatsApp

ได้ ใช้การกำหนดเส้นทางแบบหลายเอเจนต์: ให้แต่ละเอเจนต์มีโมเดลเริ่มต้นของตัวเอง จากนั้นผูกเส้นทางขาเข้า (บัญชีผู้ให้บริการหรือ peer เฉพาะ) กับเอเจนต์แต่ละตัว config ตัวอย่างอยู่ใน การกำหนดเส้นทางแบบหลายเอเจนต์ ดูเพิ่มเติม โมเดล และ การกำหนดค่า

ได้ Homebrew รองรับ Linux (Linuxbrew) การตั้งค่าอย่างรวดเร็ว:

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"echo 'eval "$(/home/linuxbrew/.linuxbrew/bin/brew shellenv)"' >> ~/.profileeval "$(/home/linuxbrew/.linuxbrew/bin/brew shellenv)"brew install <formula>

หากคุณรัน OpenClaw ผ่าน systemd ให้ตรวจสอบว่า PATH ของ service มี /home/linuxbrew/.linuxbrew/bin (หรือ prefix ของ brew ของคุณ) เพื่อให้เครื่องมือที่ติดตั้งด้วย brew ถูก resolve ได้ในเชลล์ที่ไม่ใช่ login shell บิลด์ล่าสุดยังเพิ่มไดเรกทอรี bin ผู้ใช้ที่พบบ่อยบนบริการ Linux systemd ไว้ด้านหน้า (เช่น ~/.local/bin, ~/.npm-global/bin, ~/.local/share/pnpm, ~/.bun/bin) และเคารพ PNPM_HOME, NPM_CONFIG_PREFIX, BUN_INSTALL, VOLTA_HOME, ASDF_DATA_DIR, NVM_DIR, และ FNM_DIR เมื่อตั้งค่าไว้

• การติดตั้งแบบแก้ไขได้ (git): checkout ซอร์สทั้งหมด แก้ไขได้ เหมาะที่สุดสำหรับผู้มีส่วนร่วม คุณรันบิลด์ในเครื่องและ patch โค้ด/เอกสารได้
• การติดตั้ง npm: ติดตั้ง CLI แบบ global ไม่มี repo เหมาะที่สุดสำหรับ "แค่รันใช้งาน" การอัปเดตมาจาก npm dist-tags

เอกสาร: เริ่มต้นใช้งาน, การอัปเดต

ได้ ใช้ openclaw update --channel ... เมื่อ OpenClaw ติดตั้งอยู่แล้ว สิ่งนี้ จะไม่ลบข้อมูลของคุณ - เพียงเปลี่ยนการติดตั้งโค้ดของ OpenClaw เท่านั้น state (~/.openclaw) และ workspace (~/.openclaw/workspace) ของคุณจะยังไม่ถูกแตะต้อง

จาก npm ไป git:

openclaw update --channel dev

จาก git ไป npm:

openclaw update --channel stable

เพิ่ม --dry-run เพื่อดูตัวอย่างการสลับโหมดที่วางแผนไว้ก่อน ตัวอัปเดตจะเรียกใช้ งานติดตามผลของ Doctor, รีเฟรชแหล่งที่มาของ plugin สำหรับแชนเนลเป้าหมาย และ รีสตาร์ท Gateway เว้นแต่คุณจะส่ง --no-restart

ตัวติดตั้งสามารถบังคับใช้โหมดใดโหมดหนึ่งได้เช่นกัน:

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash -s -- --install-method gitcurl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash -s -- --install-method npm

เคล็ดลับการสำรองข้อมูล: ดู กลยุทธ์การสำรองข้อมูล

คำตอบสั้น ๆ: ถ้าคุณต้องการความน่าเชื่อถือแบบ 24/7 ให้ใช้ VPS ถ้าคุณต้องการ ความยุ่งยากน้อยที่สุดและยอมรับการพักเครื่อง/รีสตาร์ทได้ ให้รันในเครื่อง

แล็ปท็อป (Gateway ในเครื่อง)

• ข้อดี: ไม่มีค่าเซิร์ฟเวอร์, เข้าถึงไฟล์ในเครื่องได้โดยตรง, หน้าต่างเบราว์เซอร์แบบสด
• ข้อเสีย: การพักเครื่อง/เครือข่ายหลุด = การเชื่อมต่อขาด, การอัปเดต/รีบูต OS ทำให้หยุดชะงัก, ต้องเปิดเครื่องไว้เสมอ

VPS / cloud

• ข้อดี: เปิดตลอดเวลา, เครือข่ายเสถียร, ไม่มีปัญหาแล็ปท็อปพักเครื่อง, ดูแลให้รันต่อเนื่องได้ง่ายกว่า
• ข้อเสีย: มักรันแบบไม่มีหน้าจอ (ใช้ภาพหน้าจอ), เข้าถึงไฟล์ระยะไกลเท่านั้น, คุณต้องใช้ SSH สำหรับการอัปเดต

หมายเหตุเฉพาะ OpenClaw: WhatsApp/Telegram/Slack/Mattermost/Discord ใช้งานจาก VPS ได้ดีทั้งหมด ข้อแลกเปลี่ยนจริงเพียงอย่างเดียวคือ เบราว์เซอร์แบบไม่มีหน้าจอ เทียบกับหน้าต่างที่มองเห็นได้ ดู เบราว์เซอร์

ค่าเริ่มต้นที่แนะนำ: ใช้ VPS ถ้าคุณเคยเจอ Gateway หลุดการเชื่อมต่อมาก่อน การรันในเครื่องเหมาะมากเมื่อคุณกำลังใช้ Mac อยู่และต้องการเข้าถึงไฟล์ในเครื่องหรือทำ UI automation ด้วยเบราว์เซอร์ที่มองเห็นได้

ไม่จำเป็น แต่ แนะนำเพื่อความน่าเชื่อถือและการแยกสภาพแวดล้อม

• โฮสต์เฉพาะ (VPS/Mac mini/Raspberry Pi): เปิดตลอดเวลา, การหยุดชะงักจากการพักเครื่อง/รีบูตน้อยกว่า, สิทธิ์สะอาดกว่า, ดูแลให้รันต่อเนื่องได้ง่ายกว่า
• แล็ปท็อป/เดสก์ท็อปที่ใช้ร่วมกัน: ใช้ทดสอบและใช้งานจริงได้ไม่มีปัญหา แต่ควรคาดว่าจะมีการหยุดพักเมื่อเครื่องพักหรืออัปเดต

ถ้าคุณต้องการข้อดีของทั้งสองแบบ ให้เก็บ Gateway ไว้บนโฮสต์เฉพาะและจับคู่แล็ปท็อปของคุณเป็น Node สำหรับเครื่องมือหน้าจอ/กล้อง/exec ในเครื่อง ดู Node สำหรับคำแนะนำด้านความปลอดภัย อ่าน ความปลอดภัย

OpenClaw ใช้ทรัพยากรน้อย สำหรับ Gateway พื้นฐาน + แชนเนลแชตหนึ่งรายการ:

• ขั้นต่ำสุด: 1 vCPU, RAM 1GB, ดิสก์ประมาณ 500MB
• แนะนำ: 1-2 vCPU, RAM 2GB ขึ้นไปเพื่อเผื่อทรัพยากร (ล็อก, สื่อ, หลายแชนเนล) เครื่องมือ Node และ browser automation อาจใช้ทรัพยากรมาก

OS: ใช้ Ubuntu LTS (หรือ Debian/Ubuntu รุ่นใหม่ใดก็ได้) เส้นทางการติดตั้งบน Linux ได้รับการทดสอบดีที่สุดที่นั่น

เอกสาร: Linux, โฮสติ้ง VPS

ได้ ให้ถือว่า VM เหมือน VPS: ต้องเปิดตลอดเวลา, เข้าถึงได้, และมี RAM เพียงพอสำหรับ Gateway และแชนเนลใด ๆ ที่คุณเปิดใช้

แนวทางพื้นฐาน:

• ขั้นต่ำสุด: 1 vCPU, RAM 1GB
• แนะนำ: RAM 2GB ขึ้นไป ถ้าคุณรันหลายแชนเนล, browser automation, หรือเครื่องมือสื่อ
• OS: Ubuntu LTS หรือ Debian/Ubuntu รุ่นใหม่อื่น

ถ้าคุณใช้ Windows ให้ใช้ Windows Hub สำหรับการตั้งค่าเดสก์ท็อป หรือใช้ WSL2 เมื่อ คุณต้องการ VM ของ Gateway สไตล์ Linux โดยเฉพาะ พร้อมความเข้ากันได้กับเครื่องมือ ที่กว้างขึ้น ดู Windows, โฮสติ้ง VPS ถ้าคุณกำลังรัน macOS ใน VM ดู macOS VM