FlexAI Agentic Workshop: 基于 EKS & Graviton 部署企业级多租户 OpenClaw 智能助理

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实验内容
手册内容
LLM API Key 准备
飞书 Bot 创建
Tavily API 准备 (非必须,建议注册)
进入实验环境
实验室环境 IDE 登录
方案介绍
准备代码
启动 k8s operator
启动多租户平台
登录前端页面
创建 Openclaw 实例
飞书 Bot 配置和对话
场景一:使用 Tavily Search 生成研究报告 ( 需要 Tavily Search API Key)
场景二:调用 kiro-cli 开发代码 (需要有 kiro 账号)
租户 Billing 统计
1. 确认环境信息
2. 配置备份凭证
3. 配置 Operator 内置备份
4. 手动升级:修改 image.tag
5. 观察升级前自动备份
6. 观察滚动更新
7. 验证升级结果
升级过程端到端时间线
Clawhub 介绍
Convex 环境介绍
前置条件
1. 克隆代码并安装依赖
2. 创建 Convex 项目
3. 创建 GitHub OAuth App
4. 配置 Convex 环境变量
5. 生成 JWT 密钥
6. 部署函数到 dev 环境
7. 构建前端 Docker 镜像
8. 本地验证
9. 部署到EKS
10. 验证全链路
11. 登录并发布 Skill
12. OpenClaw 实例安装 Skill
清除 EKS 内部署资源 ( IDE 执行)
清除云账户资源
删除飞书应用

实验手册

实验内容

OpenClaw 是一个开源的 AI Agent 平台,让你可以快速搭建和运行具备工具调用、长期记忆、技能编排能力的 LLM Agent。它原生支持多渠道接入——Telegram、飞书、Discord、Web——用户通过聊天界面直接和 Agent 交互,Agent 在后端以独立进程运行,拥有自己的配置、记忆存储和工具集。

你可以把 OpenClaw 理解为 "每个用户一个 Agent 实例" 的架构:每个实例是一个独立的容器,内部运行 LLM 推理网关、工具执行器和持久化存储,对外通过消息渠道与用户通信。

当你只有几个 Agent 的时候,手动管理就够了。但当用户量增长到数十甚至数百个时,问题就变了:

  • 资源效率:每个 Agent 实例消耗 CPU、内存和存储,不可能给每个用户开一台独立 EC2
  • 隔离需求:不同用户的 Agent 数据(聊天记录、工具配置、API Key)必须严格隔离
  • 运维可控:需要统一的方式来创建、升级、备份、回收实例,而不是逐个 SSH 上去操作


Kubernetes 天然适合这个场景。通过 CRD + Operator 模式,你可以用声明式 API 管理 Agent 实例的完整生命周期,结合 Namespace 和 Network Policy 实现租户隔离,用 Karpenter 按需扩缩节点,用 EBS 提供隔离的持久化存储。

本 Workshop 将带你在 EKS 集群上部署多租户 Openclaw Agent 平台 ,并通过该平台进行 Openclaw Agent 的创建和管理,以及配置 Openclaw 的备份和版本升级。

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