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ghcr.io/nvidia/nemoclaw/sandbox-base

ghcr.io/nvidia/nemoclaw/sandbox-base:d09eae7

ghcr.iolinux/amd64d09eae7大小: 未知更新于 2026年5月23日
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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。

🦞 NVIDIA NemoClaw:在 OpenShell 中运行 OpenClaw 的参考栈

NVIDIA NemoClaw 是一个开源参考栈,可简化 https://openclaw.ai 持续运行助手的安全部署。它会安装 https://github.com/NVIDIA/OpenShell 运行时(NVIDIA Agent Toolkit 的一部分),为运行自主代理提供额外安全性。

[!IMPORTANT] Alpha 软件
NemoClaw 已于 2026 年 3 月 16 日起提供早期预览版。
本软件尚未准备好投入生产环境。
在设计迭代过程中,接口、API 和行为可能会在不另行通知的情况下发生变化。
分享此项目旨在收集反馈并支持早期实验。
项目发展期间,我们欢迎社区提交问题和参与讨论。

快速开始

按照以下步骤安装 NemoClaw 并运行您的第一个沙箱化 OpenClaw 代理。

前提条件

开始前,请检查前提条件,确保您拥有运行 NemoClaw 所需的软件和硬件。

硬件

资源最低要求推荐配置
CPU4 vCPU4+ vCPU
RAM8 GB16 GB
磁盘20 GB 空闲40 GB 空闲

沙箱镜像压缩后约为 2.4 GB。在镜像推送过程中,Docker 守护进程、k3s 和 OpenShell 网关会与导出管道并行运行,后者会在内存中缓冲解压后的层。在内存小于 8 GB 的机器上,这种组合使用可能会触发 OOM killer。如果无法增加内存,配置至少 8 GB 的交换空间可以解决此问题,但会降低性能。

软件

依赖项版本
Node.js22.16 或更高版本
npm10 或更高版本
平台见下文

OpenShell 生命周期

对于 NemoClaw 管理的环境,当需要创建或重新创建 OpenShell 网关或沙箱时,请使用 nemoclaw onboard。除非您打算单独管理 OpenShell 并随后重新运行 nemoclaw onboard,否则请避免直接使用 openshell self-update、npm update -g openshell、openshell gateway start --recreate 或 openshell sandbox create。

容器运行时

下表列出了经过测试的平台和运行时组合。可用性不限于这些条目,但未测试的配置可能存在问题。

操作系统容器运行时状态说明
LinuxDocker已测试主要测试路径。
macOS(Apple Silicon)Colima、Docker Desktop有限测试安装 Xcode 命令行工具(xcode-select --install)并在运行安装程序前启动运行时。
DGX SparkDocker已测试使用标准安装程序和 nemoclaw onboard。有关使用本地 Ollama 推理的端到端演练,请参见 https://build.nvidia.com/spark/nemoclaw%E3%80%82
Windows WSL2Docker Desktop(WSL 后端)有限测试需要带有 Docker Desktop 后端的 WSL2。

有关特定平台的预设置(例如 Windows WSL 2),请参见 https://docs.nvidia.com/nemoclaw/latest/get-started/prerequisites.html%E3%80%82

安装 NemoClaw 并载入 OpenClaw 代理

下载并运行安装脚本。如果尚未安装 Node.js,脚本会进行安装,然后运行引导式载入向导以创建沙箱、配置推理并应用安全策略。

[!NOTE]
NemoClaw 会在载入过程中在沙箱内创建全新的 OpenClaw 实例。
安装程序以普通用户身份运行,不需要 sudo 或 root 权限。
它通过 nvm 安装 Node.js,并通过 npm 安装 NemoClaw,两者均安装到用户本地目录中。
运行安装程序前,必须已安装并运行 Docker。在 Linux 上安装 Docker 可能需要提升权限。

curl -fsSL https://www.nvidia.com/nemoclaw.sh | bash

管道安装程序会通过终端提示。在无头脚本或 CI 中,向管道的 bash 端传递显式接受:

curl -fsSL https://www.nvidia.com/nemoclaw.sh | NEMOCLAW_NON_INTERACTIVE=1 NEMOCLAW_ACCEPT_THIRD_PARTY_SOFTWARE=1 bash

如果使用 nvm 或 fnm 管理 Node.js,安装程序可能不会更新当前 shell 的 PATH。如果安装后找不到 nemoclaw,请运行 source ~/.bashrc(对于 zsh 则运行 source ~/.zshrc)或打开新终端。

安装完成后,摘要会确认运行环境:

──────────────────────────────────────────────────
Sandbox my-assistant (Landlock + seccomp + netns)
Model nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b (NVIDIA Endpoints)
──────────────────────────────────────────────────
Run: nemoclaw my-assistant connect
Status: nemoclaw my-assistant status
Logs: nemoclaw my-assistant logs --follow
──────────────────────────────────────────────────

To change settings later:
Model: nemoclaw inference get
nemoclaw inference set --model --provider --sandbox my-assistant

[INFO] === Installation complete ===

与代理聊天

连接到沙箱,然后通过 TUI 或 CLI 与代理聊天。

nemoclaw my-assistant connect

在沙箱 shell 中,打开 OpenClaw 终端 UI 并开始聊天:

openclaw tui

或者,发送单条消息并打印响应:

openclaw agent --agent main --local -m "hello" --session-id test

模型路由器(实验性)

NemoClaw 包含一个可选的模型路由器,可自动为每个查询选择最高效的模型。路由器不会将所有请求发送到单个大型模型,而是使用轻量级编码器预测模型池中的哪个模型可以正确处理每个查询,然后路由到满足精度阈值的成本最低的模型。

该路由器使用 https://github.com/NVIDIA-AI-Blueprints/llm-router/tree/v3 预填充路由引擎,并作为 LiteLLM 代理在主机上运行。沙箱通过 OpenShell 网关访问它,并继续调用 https://inference.local/v1;请勿从沙箱内部直接探测 localhost:4000 或 host.openshell.internal。

在载入期间启用

在载入向导中选择 Model Router (experimental),或为非交互模式设置 NEMOCLAW_PROVIDER=routed:

NEMOCLAW_PROVIDER=routed nemoclaw onboard --non-interactive

载入向导会启动路由器、配置 OpenShell 提供程序并创建沙箱。路由器进程在主机的 4000 端口上运行。

配置模型池

编辑 nemoclaw-blueprint/router/pool-config.yaml 以定义路由器可选择的模型:

routing:
method: prefill
checkpoint: llm-router/checkpoints/prefill_router_qwen08b.pt
tolerance: 0.20
encoder: Qwen/Qwen3.5-0.8B

models:
- name: nano
litellm_model: "openai/nvidia/nvidia/Nemotron-3-Nano-30B-A3B"
cost_per_m_input_tokens: 0.05
api_base: "https://inference-api.nvidia.com"

架构

路由器运行在主机上,而非沙箱内部:

Sandbox (OpenClaw) ──> OpenShell Gateway (L7 proxy) ──> Model Router (:4000) ──> NVIDIA API
└── PrefillRouter selects model

凭证通过 OpenShell 提供程序系统流转。沙箱永远不会看到原始 API 密钥。

卸载

要移除 NemoClaw 及安装过程中创建的所有资源,请运行 CLI 的内置卸载命令:

nemoclaw uninstall
标志作用
--yes跳过确认提示。
--keep-openshell保留已安装的 OpenShell 二进制文件。
--delete-models同时移除 NemoClaw 拉取的 Ollama 模型。

nemoclaw uninstall 会运行与已安装 CLI 一起分发的版本固定的 uninstall.sh,卸载时不会进行网络获取。

如果 nemoclaw CLI 丢失或损坏,请回退到托管脚本:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/NemoClaw/refs/heads/main/uninstall.sh | bash

有关这两种形式的完整比较,请参阅https://docs.nvidia.com/nemoclaw/latest/reference/commands.html#nemoclaw-uninstall-vs-the-hosted-uninstallsh%E3%80%82

有关安装或入职问题的故障排除,请参阅https://docs.nvidia.com/nemoclaw/latest/reference/troubleshooting.html%E3%80%82

本软件会自动检索、访问或与外部材料交互。这些检索到的材料未随本软件一同分发,其使用完全受单独的条款、条件和许可约束。您需自行负责查找、审阅并遵守所有适用的条款、条件和许可,并验证任何检索到的材料在您特定用例中的安全性、完整性和适用性。本软件按“原样”(AS IS)提供,不提供任何形式的担保。作者对任何检索到的材料不做任何陈述或担保,且不对因使用或无法使用本软件或任何检索到的材料而导致的任何损失、损害、责任或***后果承担责任。使用本软件及检索到的材料的风险由您自行承担。

License

Apache 2.0。详见 LICENSE。

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