OpenClaw 部署指標
為高併發機器人運營設計的控制矩陣
你運行 OpenClaw 所需的一切：應用管理、配額管理、生命週期控制與頻道配對。
應用管理
創建並管理多個 OpenClaw 應用，每個應用都拥有独立的 BotFather Token 設置和批量操作能力。
用戶配額
按應用分配資源，結合用量面板和限流策略，實現更公平的資源管理。
機器人生命周期
在一個控制台里統一啟動、停止、重啟並監控所有 OpenClaw 實例。
智能配置
用可視化方式配置 OpenClaw Skills、Telegram 頻道、模型提供商和默认 Agent 行為。
設備管理
查看 Telegram 會話、檢查設備並一键撤銷權限。
頻道配對
為你的 OpenClaw 機器人批準或撤銷 Telegram 頻道訪問請求。
四步在 Telegram 上運行 OpenClaw
無需伺服器設定，也無需終端命令，幾分鐘內即可讓 OpenClaw AI Agent 在 Telegram 上運行。
通過 BotFather 連接
在 Telegram 的 BotFather 中創建機器人，拿到 token 後粘贴到 ClawMesh，即可立刻把 OpenClaw 實例接入 Telegram。
配置你的 Agent
選擇 AI 模型、啟用 OpenClaw Skills、設置默认行為。所有變更都會實時應用到 OpenClaw 實例，無需重啟。
批準頻道配對
用戶請求接入你的 OpenClaw 機器人時，你可以在 ClawMesh 控制台中一键審核並批準對應 Telegram 頻道。
監控並擴展
統一查看所有 OpenClaw 機器人的會話、延遲和 API 用量。隨着規模增長，ClawMesh 會自動处理编排工作。
正在規模化運行 OpenClaw 的團隊
從獨立開發者到企業團隊，越來越多的組織透過 ClawMesh 管理 OpenClaw 部署，用於社群、業務與產品場景。
“通過 ClawMesh 在 Telegram 上運行 OpenClaw，彻底改變了我們团隊处理支援工作的方式。我們不再维护独立基礎設施，只需和機器人對話，它就能处理工單、調研和彙報。”
“我管理着一個 3000 人的 Telegram 社區。通過 ClawMesh 運行的 OpenClaw 自動完成了審核、FAQ 和入群引導，頻道配對審批也非常干净利落。”
“以前部署 OpenClaw 需要 Linux 服務器和谨慎的 token 管理。現在借助 ClawMesh，我能直接在控制台兩分鐘内拉起一個新的 OpenClaw 實例。”
“我們為客戶管理着 12 個分布在不同 Telegram 頻道中的 OpenClaw 機器人。ClawMesh 的多租戶視圖让我們可以在一個界面里監控所有實例，同時保持每個應用的隔離。”
“我最担心的是 BotFather token 的接入，但 ClawMesh 把這件事做得非常簡單。粘贴 token，OpenClaw 實例立刻連上，頻道配對也马上可用。”
“得益于 ClawMesh 的编排層，我們的 OpenClaw Agent 响應時间穩定低于 100ms。Telegram 里的用戶幾乎感覺不到自己在和 AI Agent 交流。”