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AI Agent 的迁移与现代化 — 使用 Amazon Bedrock AgentCore 将 OpenClaw 从单机改造为多租户 Serverless 架构 第一篇
原文中文，约7500字，阅读约需18分钟。
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内容提要
本文介绍了如何将开源AI代理框架OpenClaw迁移至基于Amazon Bedrock AgentCore的多租户Serverless架构，分析了迁移的背景、动机及策略，强调用户隔离、弹性扩缩和数据持久化的需求，并通过AWS示例项目展示了迁移过程，以确保多用户场景下的安全和高效运维。
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关键要点
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OpenClaw 是一个开源的个人 AI Agent 框架，旨在扩展到多用户场景。
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迁移至 AWS 的原因包括用户隔离、弹性扩缩和数据持久化的需求。
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迁移策略主要包括 Replatform 和 Refactor，分别对应不同的改造维度。
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数据迁移方案涉及将用户状态从本地存储迁移到 Amazon S3 和 AWS Secrets Manager。
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部署过程分为多个步骤，使用 AWS 的多种服务实现 Serverless 架构，确保安全和高效运维。
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延伸问答
OpenClaw 是什么？
OpenClaw 是一个开源的个人 AI Agent 框架，旨在扩展到多用户场景。
为什么要将 OpenClaw 迁移到 AWS？
迁移到 AWS 的原因包括用户隔离、弹性扩缩和数据持久化的需求。
迁移 OpenClaw 的主要策略是什么？
迁移策略主要包括 Replatform 和 Refactor，分别对应不同的改造维度。
数据迁移方案是怎样的？
数据迁移方案涉及将用户状态从本地存储迁移到 Amazon S3 和 AWS Secrets Manager。
如何确保多用户场景下的安全和高效运维？
通过使用 AWS 的多种服务实现 Serverless 架构，确保用户隔离和数据安全。
OpenClaw 的默认部署方式是什么？
OpenClaw 的默认部署方式是在一台服务器上通过 npm 安装并启动，单进程运行。
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