智能体构建与应用开发课件 项目8 部署和发布智能体

项目8部署和发布智能体汇报人:时间:2026/05/01目录CONTENTS01项目8部署和发布智能体02任务8-1部署智能体到Linux服务器03任务8-2容器化部署智能体04任务8-3部署使用OpenClaw智能体05项目小结01项目8部署和发布智能体项目8部署和发布智能体项目背景与目标本项目基于项目7开发的个人智能学习助手，将其部署到真实的Linux服务器环境，实现从本地开发到生产部署的完整工程化实践，构建可稳定运行的智能化学习服务平台。核心技术整合系统整合Linux服务器配置、Python生产环境搭建、systemd服务管理、防火墙配置、Docker容器化部署等关键技术，深入掌握Web应用从开发到部署的全流程工程实践能力。02任务8-1部署智能体到Linux服务器学习目标知识目标了解开发环境与生产环境的本质区别，掌握生产环境常用操作系统的特点与选型依据，理解服务器部署的核心概念。技能目标能够使用Xshell工具登录远程服务器，在Linux系统上配置Python运行环境，将应用部署为系统服务实现后台运行。素养目标通过规范化部署流程养成工程化运维习惯，通过完整实践培养环境解耦的系统工程思维，提升专业运维能力。8.1.1任务描述部署任务要求技术主管要求将个人智能学习助手部署到公司Linux服务器，实现7×24小时稳定运行，提供生产级别服务能力。具体完成服务器环境配置、项目文件上传、Python依赖安装、应用后台运行配置以及防火墙端口开放等全流程实践任务。8.1.2必备知识运行模式不同开发环境以调试模式运行，支持热重载，错误信息详细显示；生产环境关闭调试模式，错误信息仅记录在日志中，防止敏感信息泄露。访问范围不同开发环境监听或localhost仅供本地访问；生产环境监听并开放防火墙端口，支持外部用户访问。可用性要求不同开发环境可随时手动重启调试；生产环境要求7×24小时持续运行，服务器重启或程序崩溃必须自动恢复。数据安全要求不同开发环境使用临时测试数据；生产环境数据必须持久化保存并定期备份，API密钥等敏感信息通过环境变量配置。8.1.3登录服务器并上传项目使用Xshell登录服务器通过VMware运行Linux服务器，使用Xshell新建会话，输入主机地址28，以root用户和密码abc@123.com登录openEuler服务器。配置Xshell工具调整配色方案为ANSIColorsonWhite，设置字体大小为16号，优化终端显示效果，提升远程操作的可读性和舒适度。上传解压缩项目修改script.js中API_BASE为/api，压缩项目为project.zip，使用rz命令上传，unzip解压缩，ls-a查看完整目录结构。8.1.4部署并测试智能应用安装依赖与运行项目检查Python3.11.6版本，使用pip3install-rrequirements.txt安装依赖，通过nohuppython3project7/app.py&命令实现后台持久运行。防火墙配置与访问测试使用firewall-cmd--permanent--add-port=5000/tcp永久放行端口，reload重启防火墙，浏览器访问28:5000测试上传文档和智能问答功能。03任务8-2容器化部署智能体学习目标01知识目标掌握Docker容器技术的三要素，了解Dockerfile的基础语法结构，理解容器化部署的核心原理与优势。02技能目标能够熟练运维Docker镜像和容器，使用Dockerfile制作项目镜像，完成容器化部署的全流程操作。03素养目标通过运维Docker镜像和容器培养学习能力与独立思考精神，通过制作项目镜像培养刻苦钻研并解决问题的品质。8.2.1任务描述容器化部署任务技术主管介绍更现代化的容器化部署方式，容器技术将应用及其依赖环境打包成标准化镜像，实现一次构建、随处运行。本任务学习使用Docker容器引擎，通过编写Dockerfile将智能学习助手打包成镜像，基于镜像运行容器并测试项目。8.2.2必备知识Docker三要素镜像Image是容器的只读模板，包含应用及其依赖；容器Container是镜像的实例，拥有独立的文件系统、网络和进程空间；仓库Repository用于存储和管理镜像，包括公共和私有仓库。Dockerfile基础语法FROM定义基础镜像，RUN执行构建命令，COPY复制本地文件，WORKDIR设置工作目录，CMD设置默认启动命令，ENTRYPOINT指定必须执行的命令，EXPOSE声明监听端口。8.2.3安装Docker容器引擎并练习基础操作01安装Docker引擎使用dnfinstalldocker-y安装，systemctlstartdocker启动，systemctlenabledocker配置开机自启，确保容器引擎持续可用。02运维镜像操作dockerpull从阿里云仓库拉取nginx:alpine镜像，dockerimages查看镜像信息，dockerrmi通过名称或ID删除镜像。03运维容器操作dockerrun-d-p28:81:80--name=nginx后台运行容器，dockerps-a查看容器状态，浏览器访问81端口测试nginx服务。8.2.4制作项目镜像编写Dockerfile进入project7目录创建Dockerfile，指定Python3.12-slim基础镜像，设置/app工作目录，复制依赖文件并安装，暴露5000端口，设置CMD启动命令。构建项目镜像使用dockerbuild-tlearning-assistant:v1.构建镜像，-t指定名称标签，.表示当前目录，构建成功后dockerimages查询learning-assistant:v1镜像。8.2.5运行容器并测试效果运行容器并测试基于learning-assistant:v1镜像，使用dockerrun-d-p28:82:5000--name=study运行容器，将宿主机82端口映射到容器5000端口。Windows浏览器访问28:82，点击学习工具链接输入定20分钟倒计时，测试智能计时功能正常运行。04任务8-3部署使用OpenClaw智能体学习目标01知识目标掌握OpenClaw智能体的核心功能，了解在Linux服务器上部署OpenClaw的技术优势与适用场景。02技能目标能够在Linux服务器上完整安装部署OpenClaw智能体，在Windows客户端上成功访问并使用OpenClaw服务。03素养目标通过安装部署培养独立分析排查问题的思维习惯，通过使用OpenClaw培养人机协同完成复杂任务的智能化工作思维。8.3.1任务描述OpenClaw部署任务OpenClaw是开源AI智能体执行框架，通过连接大模型与操作系统，让AI从只会聊天升级为能直接操作电脑、执行真实任务的数字员工。技术主管要求将其部署在Linux服务器上，为用户提供稳定、高效的访问服务。8.3.2必备知识OpenClaw智能体功能系统级操作与自动化执行、全能自动化办公、开发与运维辅助、智能记忆与上下文管理、多渠道集成与Skill扩展生态、灵活的多模型支持包括GPT、Claude、DeepSeek、Kimi等。Linux服务器部署优势持续在线与高稳定性支持7×24小时运行和开机自启；充分利用服务器计算与网络资源；跨平台远程访问与多端协作，任何联网设备均可通过浏览器访问。8.3.3在Linux服务器上部署和配置OpenClaw部署OpenClaw安装系统依赖tar、gcc-c++、git等，使用nvm安装Node.js22，切换npm淘宝镜像源，全局安装openclaw@latest。配置向导执行openclawonboard交互式配置，选择QuickStart模式，配置DeepSeekAPIKey和模型，跳过频道、搜索、技能和Hooks配置。网络与安全配置防火墙放行18789端口，绑定lan局域网地址，开启Web控制台并设置白名单，配置http协议访问和禁用设备认证。启动服务执行openclawgateway&后台启动OpenClaw服务，确保服务持续运行不占用当前终端。8.3.4在Windows客户端上使用OpenClaw访问OpenClaw服务通过cat~/.openclaw/openclaw.json|greptoken获取访问令牌，在Windows浏览器访问28:18789，输入token连接成功登录服务。使用OpenClaw服务在对话框输入帮我搜索一下今天的科技头条并整理成Markdown，OpenClaw调用多个工具查询科技新闻并整理成Markdown格式返回结果，验证智能体功能正常。05项目小结项目小结任务8-1传统部署完成Linux服务器环境配置、Python依赖安装、应用后台运行、防火墙端口开放等传统部署关键步骤，实现