OpenClaw Hosting

Autonome KI-Agenten selbst hosten auf günstigen VPS und GPUs

Die vollständige OpenClaw-Anleitung für 2026

Diese Anleitung bringt Sie in einer Sitzung von Null zu einem produktiven OpenClaw-Deployment. Wir behandeln Hardware-Dimensionierung, Anbieterauswahl, Modell-Verkabelung, Memory-Konfiguration, Observability und die Kostenfallen, in die die meisten Operatoren im ersten Monat tappen.

1. Den richtigen Anbieter für Ihre Workload wählen

Reine Text-Agenten (Telegram, WhatsApp, Support) laufen auf einem 6-USD-VPS — Hostinger oder Vultr. Agenten, die gehostete LLM-APIs (OpenAI, Anthropic) aufrufen, brauchen nur CPU und RAM, keine GPU. Agenten mit lokalem LLM brauchen einen GPU-Anbieter wie RunPod oder Vast.ai.

2. Die OpenClaw-Runtime installieren

Auf Ubuntu 22.04 oder 24.04 installieren Sie Docker, ziehen den OpenClaw-Container, mounten ein persistentes Volume für den Memory-Store und exponieren den Agent-Port hinter einem Reverse-Proxy mit TLS. Der offizielle Installer erledigt all das in unter fünf Minuten.

3. Modelle und Tools anbinden

OpenClaw unterstützt OpenAI, Anthropic, Google Gemini, lokales Llama und Qwen via Ollama oder vLLM, plus ein Tool-Plugin-System für HTTP, Browser-Automatisierung, Shell, Code-Ausführung und Datenbankzugriff. Jedes Tool läuft standardmäßig sandboxed.

4. Den ersten Agenten deployen

Definieren Sie einen Agenten in YAML — Name, System-Prompt, erlaubte Tools, Memory-Backend — und OpenClaw provisioniert einen Webhook-Endpoint, einen Telegram- oder Discord-Adapter und einen Memory-Store. Vom leeren Server bis zum laufenden Agenten dauert es typisch 20-30 Minuten.

5. Skalieren und beobachten

OpenClaw bringt Tracing, Token-Abrechnung und Latenz-Metriken pro Tool mit. Skalieren Sie horizontal mit mehreren Agent-Workern hinter einem Load Balancer oder vertikal durch ein Plan-Upgrade. Memory liegt standardmäßig in Postgres oder SQLite und kann ohne Code-Änderungen auf eine managed Datenbank wechseln.