OpenClawは急速に進化しました。MoltbotからClawdbotという命名の混乱を経て、安定したアイデンティティを確立し、コミュニティでの採用も急速に拡大しています。あなたがここにいるのであれば、おそらく一つの実用的な結果を求めていることでしょう。それは、自宅やエッジ環境で信頼できる、Raspberry Pi上で動作するOpenClawノードです。

このガイドは、深い技術的知識を持つ開発者向けです。OpenClawを以下の方法でセットアップします。

再現可能なシステム依存関係、
サービス分離、
ハートビート駆動のヘルスチェック（まず安価なチェックから）、
選択的なモデル呼び出し、
オプションのセキュアなサンドボックスパターン、
およびAPIレベルの可観測性。

その過程で、Apidogがどのように役立つかを紹介します。具体的には、OpenClawエンドポイントの検証、回帰テストの構築、チーム利用のためのローカルAPIサーフェスの文書化などです。

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1) インストール前のアーキテクチャ決定

aptに触れる前に、Piが推論ワークフローをどのように実行するかを決定してください。

オプションA: オーケストレーターとしてのPi、モデルはオフロード

RAMが限られているRaspberry Pi 4/5に最適です。

OpenClawはオーケストレーション、スケジューリング、プラグイン、ハートビートをローカルで実行します。
重いLLM推論は、リモートプロバイダーまたはLAN内のモデルサーバーにルーティングします。
熱負荷が低く、稼働時間が向上します。

オプションB: 軽量なローカルモデル専用のPi

厳密なプライバシーとオフラインタスクに適しています。

コンパクトなモデル（量子化されたもの、小さなコンテキストウィンドウ）を使用します。
重いパイプラインや長いチェーンを制限します。
レイテンシーのトレードオフを想定してください。

オプションC: ハイブリッドルーティング

最も実用的なアーキテクチャです。

まず安価で決定論的なチェックを行います。
必要な場合にのみモデル呼び出しにエスカレートします。
リスクの低いタスクはローカルに、複雑度の高いタスクはリモートにルーティングします。

この「まず安価なチェック、必要な時だけモデル」というパターンは、コスト、熱負荷、レイテンシーの急増を制御するため、OpenClawの信頼性戦略の中核となっています。

2) ハードウェアとOSのベースライン

推奨ハードウェア

Raspberry Pi 5 (8GB) が推奨されます
Raspberry Pi 4 (4GB以上) は、より軽いワークロードに対応します
耐久性のためにmicroSDよりもNVMeまたは高品質SSD
安定した電源とアクティブ冷却

OS

Raspberry Pi OS Lite (64-bit) または ARM64 用の Ubuntu Server 24.04 を使用してください。

次に更新します:

bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo reboot

ホスト名と時刻同期を設定します（ログとトークンの有効期限にとって重要です）:

bash sudo hostnamectl set-hostname openclaw-pi sudo timedatectl set-ntp true

3) ランタイム依存関係のインストール

OpenClawスタックは、プラグインに応じてPythonおよび/またはNodeワーカーを一般的に使用します。進化するモジュールとの互換性を保つために両方をインストールしてください。

sudo apt install -y   git curl wget jq build-essential pkg-config   python3 python3-venv python3-pip   nodejs npm   redis-server sqlite3

バージョンを確認します:

bash python3 --version node --version npm --version redis-server --version

なぜRedis + SQLiteなのか？

Redis: 低レイテンシーのキュー/状態シグナリング。
SQLite: シングルノードセットアップ向けの軽量なローカル永続化。

後でマルチノードにする場合は、永続化をPostgresに移行してください。

4) 専用のサービスユーザーを作成する

エージェントをpiまたはrootとして実行するのは避けてください。

sudo useradd -m -s /bin/bash openclaw sudo usermod -aG sudo openclaw sudo mkdir -p /opt/openclaw sudo chown -R openclaw:openclaw /opt/openclaw

ユーザーを切り替えます:

bash sudo su - openclaw cd /opt/openclaw

5) OpenClawのクローンと設定

bash git clone https://github.com//.git app cd app

OpenClawプロジェクトページの現在の公式リポジトリパスに置き換えてください。

Python環境を作成します:

python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt

Nodeサービスがある場合:

npm ci

環境テンプレートをコピーします:

cp .env.example .env

Typical .env の形式:

env OPENCLAW_HOST=0.0.0.0 OPENCLAW_PORT=8080 OPENCLAW_LOG_LEVEL=info
STATE_BACKEND=redis REDIS_URL=redis://127.0.0.1:6379 DB_URL=sqlite:////opt/openclaw/app/data/openclaw.db
MODEL_ROUTER=hybrid LOCAL_MODEL_ENABLED=true REMOTE_MODEL_ENABLED=true REMOTE_MODEL_API_KEY=your_key_here
HEARTBEAT_INTERVAL_SEC=15 HEARTBEAT_TIMEOUT_SEC=5 CHEAP_CHECKS_ENABLED=true
SANDBOX_MODE=on SANDBOX_PROVIDER=process

chmod 600 .env を使用してシークレットを保護します。

6) 信頼性のためにsystemdサービスを追加する

/etc/systemd/system/openclaw.serviceを作成します:

ini [Unit] Description=OpenClaw Agent Service After=network-online.target redis.service Wants=network-online.target
[Service] Type=simple User=openclaw WorkingDirectory=/opt/openclaw/app Environment="PYTHONUNBUFFERED=1" ExecStart=/opt/openclaw/app/.venv/bin/python -m openclaw.server Restart=always RestartSec=3 TimeoutStartSec=30 TimeoutStopSec=20

基本的な強化

NoNewPrivileges=true PrivateTmp=true ProtectSystem=full ProtectHome=true ReadWritePaths=/opt/openclaw/app/data /opt/openclaw/app/logs

[Install] WantedBy=multi-user.target

有効化して起動します:

sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable openclaw sudo systemctl start openclaw sudo systemctl status openclaw

ログを追跡します:

bash journalctl -u openclaw -f

7) ハートビート戦略の実装（まず安価なチェックから）

コミュニティで繰り返される教訓：明らかな障害を検出するためにモデルトークンを消費しないでください。

推奨される階層型ハートビート

L0 プロセスチェック: サービスが稼働中で、ポートが開いているか。
L1 依存関係チェック: Redis/DBに到達可能か、キューの遅延は許容範囲か。
L2 決定論的タスクチェック: 静的バリデーションスクリプトを実行する。
L3 モデルベースのプローブ: 以前のチェックがパスしても信頼性が低い場合にのみ実行。

設定例（擬似コード）:

yaml heartbeat: interval_sec: 15 timeout_sec: 5 stages: - name: process type: tcp target: 127.0.0.1:8080 - name: deps type: internal checks: [redis_ping, db_read] - name: deterministic type: task command: "python scripts/selfcheck.py" - name: model_probe type: llm enabled_on: degraded_only

このパターンは、制約のあるハードウェアでの稼働時間を保護しつつ、コストと誤警報を削減します。

8) サンドボックス境界による安全な実行

OpenClawがツール（シェル、ブラウザ、ファイル書き込み）を実行する場合、実行を分離します。

Piでの最小限のベースライン:

非特権ユーザーでツールを実行する、
広範なファイルシステム書き込みを拒否する、
ディレクトリをホワイトリストに登録する、
サブプロセスのタイムアウトとメモリ上限を設定する。

スタックが強化されたサンドボックス（セキュアエージェントのサンドボックスモデルに類似）をサポートしている場合、信頼できないツール呼び出しにはそれを使用してください。

実用的なガードレール:

env TOOL_EXEC_TIMEOUT_MS=12000 TOOL_MAX_STDOUT_KB=256 TOOL_ALLOWED_PATHS=/opt/openclaw/app/workdir TOOL_BLOCK_NETWORK_BY_DEFAULT=true

ネットワークが有効なツールの場合、明示的なホストリストのみを許可します。

9) ApidogでOpenClaw APIを検証する

OpenClawが稼働したら、他のAPI製品と同様に扱います。契約を定義し、動作をテストし、回帰を追跡します。

ここでApidogを使う理由

Apidogを使用して以下を行うことができます:

OpenClawのOpenAPI仕様をインポートまたは設計する、
ローカルのPiエンドポイントに対して自動テストを実行する、
ハートビートペイロードの視覚的なアサーションを作成する、
オフラインデバッグのためにダウンストリーム依存関係をモックする、
チームメイト向けにインタラクティブなドキュメントを公開する。

ヘルスエンドポイントのテスト例

エンドポイントを仮定します:

GET /healthz

期待される応答:

{ "status": "ok", "checks": { "redis": "ok", "db": "ok", "queue_lag_ms": 12 } }

Apidogでテストシナリオを作成します:

HTTP 200 をアサートする。
status == ok をアサートする。
checks.queue_lag_ms < 100 をアサートする。
Redisが停止しているネガティブな環境を追加し、劣化状態を期待する。

これにより、「問題なさそう」という感覚を、再現性のあるAPI品質ゲートに変換します。

10) Raspberry Piでのパフォーマンスチューニング

CPUと熱制御

監視:

bash vcgencmd measure_temp uptime top

温度が安全な持続限界を超えると、スロットリングにより推論レイテンシーが急上昇します。

メモリ負荷

必要に応じてzramまたは控えめなスワップを有効にしますが、リアルタイムフローではスワップが重いワークロードは避けてください。

キューと並行性

控えめに開始します:

env WORKER_CONCURRENCY=1 MAX_INFLIGHT_TASKS=4

その後、p95レイテンシーとエラー率を観察した後で増やします。

ログローテーション

SD/SSDの消耗を防ぎます:

bash sudo apt install -y logrotate

/opt/openclaw/app/logs/*.log のローテーションルールを追加します。

11) トラブルシューティングプレイブック

数秒ごとにサービスが不安定になる

不適切な環境変数キーまたはAPIキーの欠落を確認します。
完全なトレースバックを確認するために、venv内でアプリを手動で実行します。

bash sudo su - openclaw cd /opt/openclaw/app source .venv/bin/activate python -m openclaw.server

Redis接続拒否

bash sudo systemctl status redis redis-cli ping

PONGでなければ、OpenClawをデバッグする前にRedisを修正してください。

数分後に高レイテンシーになる

おそらく熱によるスロットリングまたはメモリ負荷です。

モデルコンテキストを減らす、
ワーカーの並行性を下げる、
重い呼び出しをリモートモデルに移動する。

ハートビートはパスするがタスクが失敗する

あなたのチェックは浅すぎます。実際のワークフロー（ファイル読み取り、解析、要約、応答エンコード）を模倣する決定論的なタスクプローブを追加してください。

12) 準本番エッジ利用のための強化チェックリスト

専用ユーザー（openclaw）、rootでの実行なし
systemdの再起動ポリシーとリソース制約
厳密なパーミッションを持つ.env内のシークレット
リバースプロキシ（Caddy/Nginx）によるTLS終端
ファイアウォールの許可リスト（LAN/VPNのみ）
モデルプローブエスカレーションを伴うハートビート層
ツールサンドボックスの制限
ApidogでのAPI契約テスト
設定変更のためのCI/CDでの自動テスト実行

バックエンド、QA、フロントエンドチーム間で協力している場合、OpenClaw API仕様を共有のApidogワークスペースに配置してください。これにより、スキーマ変更、テスト、モック、ドキュメントがツール間で散逸することなく同期されます。

13) 公開すべきエンドポイントマップの例

サーフェスは小さく明確に保ちます:

GET /healthz — 基本的なヘルスチェック
GET /readyz — 依存関係の準備状況
GET /metrics — Prometheus互換のメトリクス
POST /v1/tasks — タスクの送信
GET /v1/tasks/{id} — ステータスのポーリング
POST /v1/chat/completions — オプションの互換性エンドポイント

これらをOpenAPIで文書化します。そして、Apidogのスキーマファーストワークフローを使用して、OpenClawモジュールが進化しても応答の一貫性を強制し、コンシューマを壊さないようにします。

結論

制約を考慮して設計すれば、Raspberry PiでOpenClawを実行することは十分に可能です:

ローカルでオーケストレーションし、選択的に推論する、
まず安価なチェックから始めるハートビート層を使用する、
ツール実行をサンドボックス化する、
ローカルエージェントをテストとドキュメントを備えた実際のAPIサービスとして扱う。

この組み合わせにより、手頃な価格でプライベート、そして日常の自動化に十分な安定性を備えたノードが実現します。

次の明確なステップとして、OpenClawエンドポイントをApidogにインポートし、今日中に3つの自動テストを作成してください: healthz、readyz、および1つのエンドツーエンドタスクフローです。これにより、回帰を早期に検出し、エージェントスタックが成長してもPiデプロイメントの信頼性を保つことができます。

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