OpenClaw auf Proxmox VE installieren

Was dieser Artikel über OpenClaw auf Proxmox VE behandelt

Was OpenClaw ist und wofür es sich eignet.
Wie man OpenClaw auf Proxmox VE in einer VM oder einem LXC betreibt.
Welche Ressourcen für den Gateway benötigt werden.
Wie man Netzwerk, Firewall und Tailscale absichert.
Wie man Modelle, Channels und Tools konfiguriert.
Tipps für Backups, Snapshots und typische Stolpersteine.

Einleitung: OpenClaw auf Proxmox VE

OpenClaw ist ein Open-Source-Gateway für KI-Agenten. Es verbindet Sprach- und Chat-Channels wie Discord, Telegram, Slack, WhatsApp, Matrix, Signal und weitere mit lokalen oder gehosteten Modellen. Der Gateway läuft als eigener Dienst und kann Tools, Skills und Plugins ausführen. Wer OpenClaw auf Proxmox VE betreibt, profitiert von Isolation, Snapshots, Backup und einfacher Ressourcenverwaltung.

Proxmox VE eignet sich besonders gut für OpenClaw, weil man den Assistenten in einem eigenen Container oder einer eigenen VM von anderen Systemen trennen kann. Das ist wichtig, denn OpenClaw kann Shell-Befehle, Dateisystemzugriffe und andere Aktionen ausführen. Eine isolierte Umgebung schützt den Rest des Netzwerks, falls etwas schiefgeht.

Was ist OpenClaw?

OpenClaw ist ein selbstgehostetes KI-Assistenten-Gateway. Es bietet:

Multi-Channel: Ein Gateway bedient gleichzeitig mehrere Messaging-Dienste.
Tool-Use: Agenten können lokale Befehle und Tools ausführen.
Model-Provider: Anbindung an lokale Modelle über Ollama oder gehostete APIs.
Sessions und Memory: Gespräche und Kontext werden über mehrere Nachrichten hinweg behalten.
Skills und Plugins: Erweiterbare Fähigkeiten für spezifische Aufgaben.
Sandboxing: Befehle lassen sich in isolierten Umgebungen ausführen.

OpenClaw richtet sich an Entwickler, Power-User und Selbsthoster, die einen eigenen, always-on KI-Assistenten betreiben wollen. Für reine Anfänger ist der Einstieg etwas steiler als bei einfachen Chatbots.

Warum Proxmox VE?

Vorteile von Proxmox für OpenClaw:

Isolation: VM oder LXC trennt OpenClaw vom Rest des Netzwerks.
Snapshots: Vor Updates oder Experimenten einen Zustand sichern.
Backups: Regelmäßige Sicherungen der VM oder des Containers.
Ressourcenmanagement: CPU, RAM und Disk einfach anpassen.
GPU-Passthrough: Optionale lokale Modelle können auf GPU laufen.
Firewall: Integrierte Firewall regelt Zugriffe.

LXC oder VM?

LXC

Vorteile: Wenig Overhead, schneller Boot, einfache Snapshots.
Nachteile: Teilt den Kernel mit dem Host, etwas schwächere Isolation.
Empfohlen für: Persönlichen oder kleinen Team-Assistenten, reine Gateway-Nutzung.

VM

Vorteile: Eigener Kernel, bessere Isolation, GPU-Passthrough einfacher.
Nachteile: Mehr Overhead, längerer Boot.
Empfohlen für: Unternehmensumgebungen, GPU-Workloads, höhere Sicherheitsanforderungen.

Für die meisten Homelab-Szenarien reicht ein unprivilegierter LXC. Wer GPU-Passthrough oder maximale Isolation braucht, wählt eine VM.

Hardware-Anforderungen

Die Hardware hängt davon ab, ob OpenClaw nur als Gateway fungiert oder auch Modelle lokal hostet.

Nur Gateway

CPU: 2 bis 4 vCPUs.
RAM: 4 bis 8 GB.
Disk: 20 bis 40 GB.
Netzwerk: Internetzugang für API-Provider und Channel-Updates.

Gateway mit lokalem Modell

CPU: 4 bis 8 vCPUs, je nach Modell.
RAM: 8 bis 32 GB, je nach Modellgröße.
Disk: 80 bis 200 GB, je nach Anzahl der Modelle.
GPU: Optional, aber für größere Modelle dringend empfohlen.

Für den Anfang reichen 4 vCPUs, 8 GB RAM und 40 GB Disk. Lokale 7B- oder 8B-Modelle laufen damit langsam, aber funktional.

Hardware-Beispiel: Mac Pro Trashcan

Der folgende Praxistest wurde auf einem Mac Pro Trashcan durchgeführt:

root@pve:~# lspci | grep -Ei 'vga|3d|display'
02:00.0 VGA compatible controller: Advanced Micro Devices, Inc. [AMD/ATI] Tahiti LE [Radeon HD 7870 XT]
06:00.0 VGA compatible controller: Advanced Micro Devices, Inc. [AMD/ATI] Tahiti LE [Radeon HD 7870 XT]

Diese beiden AMD Radeon HD 7870 XT basieren auf der alten GCN-1.0-Architektur (Tahiti LE). Sie werden von ROCm nicht unterstützt. Das bedeutet, dass Ollama und andere lokale KI-Workloads auf diesem Host aktuell auf der CPU laufen. GPU-Passthrough in Proxmox ist theoretisch möglich, bringt aber für das Betreiben von LLMs keine Beschleunigung. Wer eine beschleunigte lokale Inferenz will, braucht neuere AMD-GPUs mit ROCm-Unterstützung oder eine NVIDIA-GPU.

Der LXC für OpenClaw wurde mit 31 GB RAM und mehreren vCPUs angelegt, was für einen reinen Gateway plus ein kleines CPU-Modell ausreichend ist.

LXC-Installation auf Proxmox

1. Ubuntu-Template herunterladen

Stelle sicher, dass ein Ubuntu 24.04 LXC-Template verfügbar ist:

pveam update
pveam available | grep ubuntu-24.04
pveam download local ubuntu-24.04-standard_24.04-1_amd64.tar.zst

2. LXC erstellen

Erstelle einen unprivilegierten Container mit passenden Ressourcen:

pct create 300 /var/lib/vz/template/cache/ubuntu-24.04-standard_24.04-1_amd64.tar.zst \
  --hostname openclaw \
  --storage local-zfs \
  --rootfs 40 \
  --memory 8192 \
  --cores 4 \
  --net0 name=eth0,bridge=vmbr0,ip=dhcp

3. Container starten

pct start 300
pct exec 300 -- bash

4. Grundlegende Pakete installieren

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

5. Node.js installieren

OpenClaw benötigt Node.js 22.22.3 oder neuer. Für den Anfang installiere Node.js 26:

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_26.x | bash -
apt install -y nodejs

6. OpenClaw installieren

Offizielle Installationsanweisung beachten. Der schnellste Weg ist der offizielle Installer:

bash -c "$(curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh)"

Falls ein automatisierter Installer von der Community genutzt werden soll, gibt es auch ein Proxmox-Installations-Skript:

bash -c "$(wget -qLO - https://raw.githubusercontent.com/Ninso112/proxmox-openclaw-installer/master/install_openclaw.sh)"

7. Gateway starten

Nach der Installation kann der Gateway gestartet werden:

openclaw-gateway

Die erste Einrichtung läuft über das Web-Interface oder die Kommandozeile.

Praxisbeispiel: Installation in einem Proxmox-LXC

Der folgende Ablauf zeigt eine echte Installation in einem unprivilegierten LXC unter Proxmox VE 7.0.2. Der Container ist mit 31 GB RAM ausgestattet.

Systeminformationen

root@Agents:~# uname -a
Linux Agents 7.0.2-6-pve #1 SMP PREEMPT_DYNAMIC PMX 7.0.2-6 (2026-05-20T08:55Z) x86_64 GNU/Linux

root@Agents:~# free -h
               total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:            31Gi        21Mi        30Gi        76Ki       418Mi        31Gi
Swap:          2.0Gi          0B       2.0Gi

Pakete aktualisieren

root@Agents:~# apt update && apt full-upgrade -y
Hit:1 http://security.debian.org trixie-security InRelease
Hit:2 http://deb.debian.org/debian trixie InRelease
Hit:3 http://deb.debian.org/debian trixie-updates InRelease
All packages are up to date.
Summary:
  Upgrading: 0, Installing: 0, Removing: 0, Not Upgrading: 0

OpenClaw installieren

root@Agents:~# curl -fsSL --proto '=https' --tlsv1.2 https://openclaw.ai/install.sh | bash

Auszug aus der Ausgabe:

Preparing installer interface...

OpenClaw Installer
Ah, the fruit tree company!

Detected: linux

Install plan
OS: linux
Install method: npm
Requested version: latest

[1/3] Preparing environment
 Node.js not found, installing it now
 Installing Linux build tools (make/g++/cmake/python3)
 Updating package index
 Installing build tools
 Build tools installed
 Installing Node.js via NodeSource
 Downloading NodeSource setup script
 Configuring NodeSource repository
 Installing Node.js
 Node.js v24.20.0 installed
 Active Node.js: v24.20.0 (/usr/bin/node)
 Active npm: 11.19.0 (/usr/bin/npm)

[2/3] Installing OpenClaw
 Git already installed
 Installing OpenClaw v2026.9.2
 Installing OpenClaw package
 OpenClaw npm package installed
 Published openclaw bin link at /usr/bin/openclaw
 OpenClaw installed

[3/3] Finalizing setup

OpenClaw installed successfully (2026.9.2)!
Installation complete. Your productivity is about to get weird.

Starting setup

OpenClaw 2026.9.2 (3928bad)
It's not "failing," it's "discovering new ways to configure the same thing wrong."

Setup-Assistent

Der interaktive Assistent fragt nach Sicherheitshinweisen, einem Agentennamen und einem Provider. In diesem Beispiel wurde der Provider übersprungen, um die Konfiguration später manuell durchzuführen:

Setup choices
  For the full step-by-step wizard, run `openclaw onboard --classic`.

Security disclaimer
  OpenClaw runs an AI agent with real access to this machine.
  https://docs.openclaw.ai/gateway/security

How would you like to start?
  Custom setup

I understand this is personal-by-default and shared/multi-user use requires lock-down. Continue?
  Yes

Help make OpenClaw better?
  No thanks

What should we call your first agent?
  AgentSmith

How should I set things up?
  Full access: find everything automatically

AI detection complete.

AI found
  No existing AI access was detected on this machine.

Recommended installs
  Ollama: Run open models locally
  LM Studio: Local model desktop app
  Claude Code: Anthropic's coding agent CLI
  Codex CLI: OpenAI's coding agent CLI

Model/auth provider
  OpenRouter

OpenRouter auth method
  Back

Model/auth provider
  Skip for now

Next steps
  Workspace: /root/.openclaw/workspace
  Add AI later: re-run `openclaw onboard`
  After AI connects, add a channel: `openclaw channels add`
  Open the dashboard: `openclaw dashboard`

Zielarchitektur

Nach der Grundinstallation soll der LXC wie folgt aufgebaut werden:

                 Proxmox
                    |
              Agents (LXC)
                    |
          +---------+---------+
          |                   |
      OpenClaw              Ollama
          |                   |
          |             lokales LLM
          |
          +-- Claude API
          |
          +-- lokales Modell

Die nächsten Schritte wären:

Einen dedizierten Agenten-Benutzer anlegen.
Den OpenClaw-Workspace von /root in das Benutzerverzeichnis verschieben.
Den Claude API-Key konfigurieren.
Ollama installieren.
Ein lokales Modell testen.
OpenClaw zwischen Claude und Ollama verwenden.
Einen zweiten LXC für OpenHands anlegen.

VM-Installation auf Proxmox

1. Ubuntu ISO hochladen

Lade ein Ubuntu Server 24.04 LTS ISO in Proxmox hoch und erstelle eine neue VM.

2. VM-Konfiguration

Empfohlene Einstellungen:

Machine: q35
CPU type: host
Disk bus: VirtIO SCSI
NIC model: VirtIO
QEMU Guest Agent: Aktivieren
CPU: 4 vCPUs
RAM: 8 GB
Disk: 40 GB

3. Ubuntu installieren

Starte die VM und installiere Ubuntu Server. Aktiviere OpenSSH.

4. Grundlegende Pakete und Node.js

Führe die Schritte 4 bis 6 aus dem LXC-Abschnitt aus.

Netzwerk und Zugriff

Standardbindung

OpenClaw bindet den Gateway standardmäßig an 127.0.0.1 oder 0.0.0.0, je nach Version. Für Sicherheit sollte man den Gateway auf einen lokalen oder Tailscale-Only-Zugriff begrenzen.

Tailscale empfohlen

Tailscale ist der einfachste Weg, um von außerhalb des LANs sicher auf OpenClaw zuzugreifen:

Tailscale im LXC oder der VM installieren:

curl -fsSL https://tailscale.com/install.sh | sh
sudo tailscale up

Authentifizierung durchführen.
Verbindung über die Tailscale-IP herstellen.

Tailscale vermeidet, dass Ports öffentlich freigegeben werden müssen.

SSH-Tunnel

Alternative ohne Tailscale:

ssh -L 8080:localhost:8080 user@openclaw-host

Dann ist der Gateway über http://localhost:8080 auf dem lokalen Rechner erreichbar.

Firewall und Sicherheit

OpenClaw kann mächtige Tools ausführen. Daher ist Isolation wichtig.

Proxmox-Firewall

Aktiviere die Firewall auf Datacenter-Ebene und setze Regeln auf der VM oder dem LXC:

Firewall im Datacenter aktivieren.
Im Container oder der VM eingehende Verbindungen einschränken.
Nur notwendige Ports erlauben, zum Beispiel SSH, Tailscale und OpenClaw-Gateway-Port.

Empfohlene Firewall-Regeln

Für den OpenClaw-LXC oder die VM:

IN ACCEPT -p tcp -dport 22 -s 10.0.0.0/24
IN ACCEPT -p udp -dport 41641
IN DROP

Die genaue Syntax hängt von der Proxmox-Firewall-Version ab.

Sandbox aktivieren

OpenClaw unterstützt Sandboxing. Befehle sollten in Docker, Podman oder einer isolierten Shell ausgeführt werden:

export OPENCLAW_SANDBOX=1

Keine öffentlichen Ports

Der Gateway sollte nicht direkt aus dem Internet erreichbar sein. Nutze Tailscale, VPN oder SSH-Tunnel.

Model-Provider konfigurieren

OpenClaw arbeitet mit gehosteten oder lokalen Modellen.

Gehostete APIs

Füge im Gateway oder in der Konfiguration einen Provider wie OpenAI, Anthropic oder einen OpenAI-kompatiblen Dienst hinzu:

openclaw provider add openai --api-key DEIN_KEY

Lokale Modelle mit Ollama

Installiere Ollama im gleichen LXC, der VM oder einem separaten Container:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull llama3.1:8b

Konfiguriere OpenClaw so, dass es Ollama über das interne Netzwerk erreicht, zum Beispiel http://ollama.lan:11434.

Modellauswahl

Für erste Tests eignet sich ein 7B- oder 8B-Modell. Für bessere Ergebnisse bei komplexen Aufgaben nutze Modelle ab 14B, falls ausreichend VRAM vorhanden ist.

Channels verbinden

OpenClaw kann mehrere Messaging-Dienste gleichzeitig bedienen. Jeder Channel wird als Plugin konfiguriert.

Typische Channels:

Discord
Telegram
Slack
WhatsApp
Matrix
Signal
iMessage
Google Chat
Microsoft Teams
WebChat

Die Konfiguration erfolgt über die Control UI, das TUI oder Konfigurationsdateien. Jeder Channel braucht in der Regel ein Token oder eine API-Berechtigung.

Backup und Snapshots

Snapshots

Vor Updates oder großen Änderungen einen Snapshot erstellen:

pct snapshot 300 vor-update

Bei einer VM:

qm snapshot 300 vor-update

Backups

Regelmäßige Backups über das Proxmox-Backup-System sichern den Zustand des LXC oder der VM. Wichtige OpenClaw-Daten liegen im Arbeitsverzeichnis des Gateways, meist unter ~/.openclaw oder im konfigurierten Workspace-Pfad.

Was gesichert werden sollte

Konfigurationsdateien
Workspace und State
Session-Logs
Installierte Plugins und Skills
Channel-Tokens

GPU-Passthrough für lokale Modelle

Wenn OpenClaw auch Modelle lokal ausführen soll, kann eine GPU in die VM durchgereicht werden. Für LXC ist GPU-Passthrough ebenfalls möglich, aber komplexer und vom Host-Treiber abhängig.

VM mit GPU

PCIe-Gerät in Proxmox an die VM durchreichen.
NVIDIA- oder AMD-Treiber in der VM installieren.
Ollama mit GPU-Support starten.
OpenClaw auf Ollama im gleichen Gast oder über Netzwerk verweisen.

Für reines Gateway-Betreiben ohne lokale Modelle ist keine GPU nötig.

Hinweis zu alten AMD-GPUs

Einige ältere AMD-Karten wie die Radeon HD 7870 XT (Tahiti LE, GCN 1.0) werden von ROCm nicht unterstützt. In dem getesteten Mac Pro Trashcan erkennt Proxmox zwar beide GPUs, doch für Ollama oder PyTorch bringt ein Passthrough hier keine Beschleunigung. Die Modelle laufen dann auf der CPU. Für GPU-beschleunigte lokale Modelle braucht man neuere AMD-GPUs mit ROCm-Support oder NVIDIA-Karten.

Wichtige Begriffe

Gateway: Zentraler OpenClaw-Prozess.
Channel Plugin: Verbindung zu einem Messaging-Dienst.
Model Provider: Quelle für das Sprachmodell.
Sandbox: Isolierte Ausführungsumgebung für Tools.
Skill: Vorkonfigurierte Fähigkeit.
Workspace: Arbeitsverzeichnis des Gateways.
Control UI: Web-Oberfläche zur Konfiguration.
TUI: Terminal-Interface.

Einsatzszenarien

Persönlicher Assistent

OpenClaw läuft auf Proxmox, ist über Telegram oder Discord erreichbar und führt einfache Automatisierungen aus.

Team-Agent

Mehrere Teammitglieder greifen auf einen gemeinsamen Gateway zu. Berechtigungen und Channels werden zentral verwaltet.

Entwicklungs-Assistent

OpenClaw verbindet sich mit dem lokalen Code-Repository, kann Build-Befehle ausführen und über Slack oder Discord Statusmeldungen senden.

Typische Stolpersteine

Falsche Node.js-Version: OpenClaw braucht Node.js 22.22.3 oder neuer.
Firewall blockiert Tailscale: UDP-Port 41641 muss erlaubt sein.
Keine Isolation: OpenClaw auf dem Hauptrechner laufen lassen ist riskant.
Fehlende Berechtigungen im LXC: Unprivileged Container brauchen manchmal extra Rechte für Netzwerk oder Devices.
Modelle nicht erreichbar: Ollama-URL oder API-Key falsch.
Tokens im Backup: Geheime Schlüssel unverschlüsselt sichern.
Snapshots vergessen: Vor Updates keinen Snapshot erstellen.

Weiterführende Links und Infos

FAQ: OpenClaw auf Proxmox

Brauche ich eine GPU? Nein, wenn Du nur gehostete APIs nutzt. Für lokale größere Modelle ist eine GPU empfohlen.

Kann ich OpenClaw in Docker auf Proxmox laufen lassen? Ja, Docker funktioniert sowohl in LXC als auch in VM. In LXC braucht es gegebenenfalls extra Rechte.

Ist ein LXC sicher genug? Für Homelab und persönlichen Gebrauch meist ja. Für höhere Sicherheitsanforderungen oder GPU-Passthrough ist eine VM besser.

Welche Channels laufen mit OpenClaw? Discord, Telegram, Slack, WhatsApp, Matrix, Signal, iMessage, Google Chat, Microsoft Teams und WebChat.

Kann ich OpenClaw mit Ollama kombinieren? Ja, Ollama kann im gleichen Gast oder in einem separaten Container laufen.

Wie greife ich von außerhalb zu? Am besten über Tailscale, SSH-Tunnel oder VPN.

Quellen und weiterführende Literatur

OpenClaw Docs: https://docs.openclaw.ai/
OpenClaw GitHub: https://github.com/openclaw/openclaw
Proxmox VE Dokumentation: https://pve.proxmox.com/wiki/Main_Page
Tailscale: https://tailscale.com/

Zusammenfassung: OpenClaw auf Proxmox VE

OpenClaw ist ein vielseitiges Gateway für selbstgehostete KI-Agenten. Auf Proxmox VE lässt es sich in einer VM oder einem LXC isoliert betreiben. Der Artikel zeigt anhand einer echten Installation unter Proxmox VE 7.0.2 in einem LXC mit 31 GB RAM, wie Node.js installiert, OpenClaw eingerichtet und der Setup-Assistent abläuft. Auch das Hardware-Beispiel Mac Pro Trashcan mit zwei AMD Radeon HD 7870 XT wird behandelt: diese Karten werden von ROCm nicht unterstützt, lokale Modelle laufen daher auf der CPU. Wichtig sind ausreichende Ressourcen, korrekte Node.js-Version, Netzwerkabsicherung über Firewall und Tailscale, Sandbox für Tools und regelmäßige Backups. Wer OpenClaw mit Ollama kombiniert, bekommt einen lokalen, erweiterbaren Assistenten für Messenger, Automatisierung und Coding.

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