最近，AI Agent 的热潮席卷了整个技术圈，而 OpenClaw 作为一款备受关注的开源项目，更是成为了众多技术团队眼中的“香饽饽”。大家都希望通过它快速落地 AI 能力，抢占业务先机。

然而，在实际部署 OpenClaw 的过程中，不少开发者发现，从代码到可用服务，中间隔着的不是“最后一公里”，而是“最后一座山”：

• 自己搭服务器？ 不仅要采购硬件，还要考虑带宽、存储、运维容灾，甚至半夜还要爬起来处理告警——成本高、周期长，小团队根本玩不转。

• 想用 Docker 简化环境？ 看似轻量，实则折腾。镜像构建、依赖冲突、版本兼容……一套环境配下来，半天就过去了，更别提跨团队复现时层出不穷的“玄学问题”。

• 选择上云服务器？ 看似省心，实则只是换了一种折腾。选实例、配安全组、挂存储、搞监控……云上操作繁琐不说，账单还容易在不知不觉间“起飞”。

有没有一种方式，既能拥有 OpenClaw 的强大能力，又能彻底摆脱部署的烦恼？

PPIO 正式推出 PPClaw CLI ：一款基于 PPIO Agent沙箱打造的云端 Agent 部署利器，专为追求高效、稳定、低成本的团队量身定制。

• 一条命令部署：告别繁琐的环境配置与服务器管理，你只需要一个终端，剩下的交给 PPClaw。

• 云端托管运行：7×24 小时稳定在线，无需担心服务中断，系统自动调度资源，业务持续可用。

• 开箱即用：内置上百款主流模型配置，无需额外调试，上手即用，真正实现“即装即用”的体验。

快速接入指引

想快速搭建包含Kimi、Minimax等大模型的AI沙箱环境？只需4步，全程命令行操作，零复杂配置！

# 1. 安装工具（一行命令搞定）
 pip install ppclaw-cli 
# 2. 创建沙箱（约50秒完成部署）
 ppclaw-cli launch --api-key sk_your_api_key 
# 3. 浏览器打开输出的 Web UI 链接
# 4. 用完及时停止（避免不必要计费）
 ppclaw-cli stop <SANDBOX_ID> --api-key sk_your_api_key

一、安装与验证

1. 安装命令

pip install ppclaw-cli

2. 验证安装

执行以下命令，若输出版本号则安装成功：

ppclaw-cli --version

3. 常见问题解决

若提示 command not found，说明 Python 可执行目录未加入系统 PATH，执行以下命令配置（以 zsh 为例）：

echo 'export PATH="$HOME/Library/Python/3.9/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

提示：若使用 bash，将 .zshrc 替换为 .bashrc 即可。

二、配置 API Key

使用 PPClaw CLI 需先配置 PPIO 平台的 API Key（获取地址），支持三种配置方式（优先级从高到低）：

配置方式	操作示例	适用场景
命令行参数	ppclaw-cli launch --api-key sk_xxx	临时使用、单次调用
环境变量	export PPIO_API_KEY=sk_xxx	当前终端会话生效
配置文件	在 ~/.ppclaw-cli/config.yaml 写入：<br>yaml<br>ppio:<br> api_key: sk_your_api_key<br>	长期使用、全局生效

三、核心命令使用

1. launch — 创建沙箱（核心命令）

一键创建包含默认大模型的沙箱环境，支持自定义超时时间、网关 Token 等：

ppclaw-cli launch [--api-key KEY] [--gateway-token TOKEN] [--timeout 60]

创建成功后会输出关键信息（示例）：

╭──────────────────── PPClaw Sandbox Ready ────────────────────╮
│ Sandbox ID:         abc123def456-fb47b43e                    │
│ Keep Alive:         604800s                                  │
│                                                              │
│ Web UI:             https://18789-xxx.sandbox.ppio.cn?token= │
│ Gateway WebSocket:  wss://18789-xxx.sandbox.ppio.cn          │
│ Gateway Token:      xYz1234abcd                              │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────╯

2. list — 列出沙箱

查看当前已创建的沙箱列表及状态：

ppclaw-cli list [--api-key KEY]

示例输出：

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━┳━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Sandbox ID               ┃ State   ┃ CPU ┃ Memory (MB) ┃ Started At          ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━╇━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┩
│ abc123def456-fb47b43e    │ running │   4 │        8192 │ 2026-02-28 11:38:46 │
└──────────────────────────┴─────────┴─────┴─────────────┴─────────────────────┘

3. status — 查看指定沙箱状态

查询单个沙箱的详细运行状态：

ppclaw-cli status <SANDBOX_ID> [--api-key KEY]

4. stop — 停止指定沙箱

不再使用时及时停止沙箱，避免不必要的费用：

ppclaw-cli stop <SANDBOX_ID> [--api-key KEY]

5. tui — 终端连接

通过终端交互沙箱（需先安装 openclaw）：

# 先安装
npm install -g openclaw
# 连接沙箱
ppclaw-cli tui <SANDBOX_ID> --token <GATEWAY_TOKEN> [--api-key KEY]

四、JSON 输出（适合脚本调用）

所有命令支持 --json 参数，输出结构化数据，方便集成到自动化脚本中：

ppclaw-cli --json launch --api-key sk_xxx

ppclaw-cli --json launch --api-key sk_xxx

输出示例：

{
  "status": "ok",
  "sandbox_id": "abc123def456-fb47b43e",
  "webui": "https://18789-xxx.sandbox.ppio.cn?token=xYz1234",
  "gateway_ws": "wss://18789-xxx.sandbox.ppio.cn",
  "gateway_token": "xYz1234"
}

五、模型配置

1. 默认模型

沙箱默认预装以下模型（按量付费模型）：

模型 ID	名称	用途
minimax/minimax-m2.5	Minimax M2.5	主模型
moonshotai/kimi-k2.5	Kimi K2.5	备用模型

2. 切换其他模型

支持切换 PPIO 平台所有 LLM 模型，PPIO可用模型列表

操作步骤：

1. 打开 Web UI → Settings → Config；

2. 切换到 Raw JSON 视图；

3. 分两步修改配置：

   1. 第一步：注册模型（在 models.providers.ppio.models 数组中添加）：

      "models": [
        {
          "id": "model-id", // 模型ID（参考PPIO模型列表）
          "name": "display name", // 展示名称
          "reasoning": true,
          "input": ["text"],
          "contextWindow": 200000, // 上下文窗口
          "maxTokens": 8192 // 最大输出Token
        }
      ]

   2. 第二步：设置主/备用模型（更新 agents.defaults.model）：

      "agents": {
        "defaults": {
          "model": {
            "primary": "ppio/模型ID", // 主模型
            "fallbacks": ["ppio/备用模型ID"] // 备用模型
          }
        }
      }

4. 点击 Update 保存即可生效。

也支持第三方模型提供商，自带 LLM 只需支付沙箱运行时费用。

六、集成到服务

支持通过 HTTP API 将 OpenClaw 集成到你的应用服务中。详细步骤可参考：https://ppio.com/docs/sandbox/integrate-openclaw

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配置中常见问题：

Q: 提示 "PPIO API key is required"

A：可按照「配置 API Key」章节设置。

Q: Gateway 启动超时

A：Gateway 首次启动需要 30-60 秒初始化。超时后可用 ppclaw-cli status 检查状态，或重新创建。

Q: TUI 提示 "openclaw CLI not found"

A：

npm install -g openclaw

Q: 实例保活时间？

A：默认 7*24 小时。

结语

在 AI Agent 落地的赛道上，“能落地、易落地”才是核心竞争力。 PPClaw 只需一条命令部署，重新定义了 OpenClaw 的云端托管体验，无论是小团队快速试错，还是企业级稳定部署，都能轻松适配。

现在，复制文中的安装命令，获取你的 PPIO API Key，快速拥有属于自己的 AI 沙箱环境，让 OpenClaw 真正落地到你的业务场景中，告别部署“最后一座山”，解锁 AI Agent 的无限可能。