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在 Google Cloud VM 部署 OpenClaw：避開 sudo-rs 權限與 NVM 路徑的技術坑

February 28th, 2026

OpenClaw on GCP (Image generated by Nano Banana - Gemini Image Generation)

參考文章：

這篇文章記錄了在 Google Cloud Platform (GCP) 的 Debian/Ubuntu 環境下，安裝 OpenClaw (2026 最新版) 時遇到的權限、環境變數及進程持久化問題的完整解決流程。

前情提要

最近 AI Agent 領域非常熱門，OpenClaw 作為一個能 24 小時運作的開源 AI 代理，其強大的系統存取與瀏覽能力讓人印象深刻。為了安全起見，將它部署在雲端 VM (如 GCP GCE) 是最理想的作法，既能保證 24/7 在線，又能隔離本機的敏感資料。

但在 GCP 的預設 Debian/Ubuntu 環境中，由於權限機制與一般的 Desktop Linux 略有不同，照著官方腳本安裝往往會踩到不少坑。

🛠️ OpenClaw 在 GCP 的基本安裝流程

在進入故障排除之前，我們先快速跑一遍標準的安裝邏輯：

1. 建立 VM 執行個體

在 GCP Console 建立一個新的 VM：

  • 機型：建議 e2-small 或 e2-medium（視您的 Agent 負載而定）。
  • 作業系統：建議選用 Ubuntu 24.04 LTS 或 Debian 12。
  • 硬碟：建議 20GB 以上。

2. 連線與基礎更新

透過 SSH 進入 VM 後，先執行系統更新：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y git curl build-essential

3. 正式安裝 OpenClaw

官方提供了一鍵安裝腳本：

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

但是！ 如果您直接執行上述腳本，在 GCP 上通常會遇到以下兩個嚴重的權限與路徑問題。

🛠️ 問題一：sudo-rs 的「HAL 9000」式拒絕

現象： 當執行官方安裝腳本時，遇到 sudo-rs 報錯：

sudo-rs: I'm sorry evanslin. I'm afraid I can't do that

原因：

  1. 互動限制：透過 curl ... | bash 執行的腳本無法在需要 sudo 時從終端機獲取密碼輸入。
  2. 無密碼帳號：GCP 預設使用 SSH Key 登入，使用者帳號通常沒有設定實體密碼，導致 sudo 認證失敗。

解決方案： 改用 NVM (Node Version Manager) 安裝 Node.js，將環境建立在使用者目錄下，完全避開 sudo 需求。

# 1. 安裝 NVM
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash

# 重新載入 shell 配置
source ~/.bashrc

# 2. 安裝 Node.js
nvm install node # 建議版本 v25.7.0+

🛠️ 問題二：NVM 路徑與環境變數

在使用 NVM 後，雖然避開了 sudo，但新的問題隨之而來：當您重新登入或使用非互動式 Shell 執行命令時，系統可能找不到 node 或 openclaw 指令。

這是因為 NVM 的路徑是動態載入的，建議在 ~/.bashrc 中確保以下內容存在：

export NVM_DIR="$HOME/.nvm"
[ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR/nvm.sh"
[ -s "$NVM_DIR/bash_completion" ] && \. "$NVM_DIR/bash_completion"

🛠️ 問題三：如何讓 OpenClaw 24/7 穩定執行？

安裝完成後，為了讓 Agent 在關閉 SSH 視窗後繼續運行，我從原本的 GCP Web SSH 轉向使用本機的 gcloud CLI，但也因此發現了新的小坑。

1. 為什麼 gcloud ssh 找不到 openclaw？

這通常是因為 GCP 的 gcloud compute ssh 可能會根據您的本機帳號名稱建立一個新的使用者名稱，而不是延用您在 VM 上安裝時使用的帳號（例如 evanslin）。

驗證方法： 請在「網頁版 SSH」與「本機 gcloud SSH」兩個視窗分別輸入：

whoami

問題根源： 如果網頁版顯示的是 evanslin，但 gcloud 版顯示的是 evan_lin_yourdomain_com 之類的名稱，那麼兩者的家目錄（Home Directory）路徑完全不同，您的 NVM 與 OpenClaw 設定當然會「消失」。

解決方案： 在執行 gcloud 指令時，明確指定要登入的帳號：

gcloud compute ssh evanslin@openclaw-evanlin

這樣就能確保您回到正確的環境！

2. 使用 tmux 與啟動腳本實現完美執行

為了確保環境變數在任何 SSH 會話（網頁版或 gcloud 版）都能正確載入，並讓 OpenClaw 在背景穩定運行，建議採用以下「腳本化」的啟動方式。

步驟 1：建立啟動腳本

在您能正常執行 openclaw 的視窗（通常是網頁版 SSH）中，建立一個啟動腳本：

cat << 'EOF' > ~/start_openclaw.sh
#!/bin/bash
# 1. 強制載入 NVM 路徑
export NVM_DIR="$HOME/.nvm"
[ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR/nvm.sh"

# 2. 自動修正 PATH (請根據您的 Node 版本調整路徑)
export PATH="$HOME/.nvm/versions/node/v25.7.0/bin:$PATH"

# 3. 執行指令
openclaw "$@"
EOF

# 賦予執行權限
chmod +x ~/start_openclaw.sh

步驟 2：驗證腳本

以後不論從哪裡登入，請統一使用此腳本。在 gcloud ssh 視窗中測試：

~/start_openclaw.sh gateway

如果能成功跑起來，代表路徑已手動接通！

步驟 3：結合 tmux 解決斷線問題

現在我們把腳本跟 tmux 結合，實現真正的 24/7 背景運行：

  1. 開啟新會話：tmux new -s openclaw
  2. 在裡面執行腳本：~/start_openclaw.sh gateway
  3. 完美分離 (Detach)：按下 Ctrl + B 後放開，再按下 D。
  4. 隨時重連：下次登入執行 tmux a -t openclaw 即可。

🛠️ 問題四：更新到一半硬碟爆了怎麼辦？

❓ 為什麼 openclaw 指令會突然消失？

如果你在執行過程中遇到 -bash: openclaw: command not found，通常有兩個原因：

  1. NVM 未載入：NVM 安裝在使用者目錄下，非互動式 Shell 可能不會自動執行 nvm.sh。
  2. 磁碟滿載導致設定損壞：當磁碟 100% 時，系統可能無法讀取或寫入環境變數設定。

快速修復指令：

export NVM_DIR="$HOME/.nvm"
[ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR/nvm.sh"
export PATH="$HOME/.nvm/versions/node/v25.7.0/bin:$PATH"

接下來的檢查清單：

  1. 空間確認：df -h 看到 /dev/sda1 還有空間嗎？
  2. 指令確認：which openclaw 有噴路徑出來嗎？
  3. 服務確認：openclaw gateway 跑起來後，有沒有看到 Gateway is listening on port 18789？

如果以上都 OK，你的 AI Agent 就正式復活了！需要我幫你把這整段「復活流程」也補進你的 MD 檔案中嗎？

💡 為什麼改了 GCP 磁碟大小，df -h 卻沒變？

在雲端控制台調整磁碟大小後，必須進入系統手動執行「磁碟擴張」兩部曲，空間才會真正釋放：

  1. 擴展分割區：使用 growpart 指令將分割區邊界推至實體磁碟極限。
  2. 擴展檔案系統：使用 resize2fs 指令讓檔案系統填充剩餘空間。

指令範例：

sudo growpart /dev/sda 1
sudo resize2fs /dev/sda1

🏁 最終章：當 AI 也會「累」的時候

當你看到 The AI service is temporarily overloaded 時，恭喜你，你的基礎設施（GCP, OpenClaw, Path）已經完全健康了！這剩下的 1% 屬於 AI 供應商的範疇。

如何優化 AI 回應穩定性？

  1. 備用模型：在 models configure 中設定多個模型，當 Pro 版過載時切換到 Flash 版。
  2. 重試機制：OpenClaw 內建了基本的重試邏輯，但遇到 Overload 時，最好的方式是「冷靜 30 秒」。
  3. 區域選擇：如果你使用 Vertex AI，可以嘗試切換不同的區域（Region），例如從 us-central1 切換到 asia-east1。

結語：從 sudo-rs 的拒絕、NVM 的迷蹤、GCP 磁碟的炸裂，到最後的 AI 過載，我們成功在雲端建立了一個強大的 AI Agent 基地。Happy Coding! 🦞

總結

在 GCP 部署 OpenClaw 的關鍵在於 「使用者目錄優先」。透過 NVM 避開系統層級的 sudo-rs 限制，不僅安裝過程更流暢，也能更方便地切換 Node.js 版本以符合 OpenClaw 的最新需求。

部署成功後，別忘了使用 openclaw onboard 開始配置您的 API Keys 與通訊頻道（如 Telegram 或 Discord）。

希望這篇筆記能幫到同樣在 GCP 上奮鬥的開發者們。我們下次見！

Buy Me A Coffee

Evan

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