Terraform-OpenClaw-AI
AI Skill Hub 推荐使用：Terraform-OpenClaw-AI 是一款优质的Agent工作流。AI 综合评分 7.5 分，在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的Agent工作流解决方案，这是一个值得深入了解的选择。
📚 深度解析
Terraform-OpenClaw-AI 工作流的设计遵循"最小配置，最大复用"原则：核心逻辑已经封装好，用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制，在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行，适合作为生产环境的自动化基础设施。
在实际部署时，建议先在测试环境中运行 3-5 次，验证各个环节的输出结果符合预期，再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 7.5 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。
📋 工具概览
Terraform模块，用于在AWS上部署OpenClaw AI代理网关，集成ALB和Cognito认证。
Terraform-OpenClaw-AI 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
📖 中文文档
Terraform模块，用于在AWS上部署OpenClaw AI代理网关，集成ALB和Cognito认证。
Terraform-OpenClaw-AI 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
# 克隆仓库 git clone https://github.com/infrahouse/terraform-aws-openclaw cd terraform-aws-openclaw # 查看安装说明 cat README.md # 按 README 完成环境依赖安装后即可使用
- 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
- 在对应平台（Dify / Flowise / Make 等）中找到「导入工作流」功能
- 上传工作流文件
- 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
- 运行测试确认流程正常后投入使用
# 查看帮助 terraform-aws-openclaw --help # 基本运行 terraform-aws-openclaw [options] <input> # 详细使用说明请查阅文档 # https://github.com/infrahouse/terraform-aws-openclaw
# terraform-aws-openclaw 配置说明 # 查看配置选项 terraform-aws-openclaw --config-example > config.yml # 常见配置项 # output_dir: ./output # log_level: info # workers: 4 # 环境变量（覆盖配置文件） export TERRAFORM_AWS_OPENCLAW_CONFIG="/path/to/config.yml"
terraform-aws-openclaw
Deploys OpenClaw AI agent gateway on AWS using EC2 behind an ALB with Cognito authentication and multi-provider LLM support (Bedrock, Anthropic API, OpenAI API, Ollama).
Features
- ALB with ACM certificate and Cognito-based authentication
- Multiple LLM provider support: AWS Bedrock, Anthropic API, OpenAI API, Ollama (local)
- API keys stored in Secrets Manager (KMS-encrypted via
infrahouse/secret/aws) - EFS persistence for config and agent data across instance replacements
- Deep-merge config strategy: Terraform manages infrastructure, UI changes persist
- Ollama installed for local model inference
- CloudWatch logging with 365-day retention (ISO27001/SOC2)
- Cognito user pool with optional MFA and advanced security
- Systemd hardening (ProtectSystem, ProtectHome, NoNewPrivileges)
Requirements
| Name | Version |
|---|---|
| <a name="requirement_terraform"></a> [terraform](#requirement\_terraform) | >= 1.5 |
| <a name="requirement_aws"></a> [aws](#requirement\_aws) | ~> 6.0 |
| <a name="requirement_random"></a> [random](#requirement\_random) | ~> 3.0 |
| <a name="requirement_tls"></a> [tls](#requirement\_tls) | ~> 4.0 |
Quick Start
module "openclaw" {
source = "registry.infrahouse.com/infrahouse/openclaw/aws"
version = "0.4.0"
providers = {
aws = aws
aws.dns = aws
}
environment = "production"
zone_id = aws_route53_zone.example.zone_id
alb_subnet_ids = module.network.subnet_public_ids
backend_subnet_ids = module.network.subnet_private_ids
alarm_emails = ["ops@example.com"]
cognito_users = [
{
email = "admin@example.com"
full_name = "Admin User"
},
]
}The module works out of the box — AWS Bedrock (Amazon Nova 2 Lite) is the default LLM provider and requires no API keys. See the Getting Started guide for first login and optional provider setup.
Examples
See the examples/ directory for working configurations.
LLM Provider Options
| Provider | Configuration | Default? |
|---|---|---|
| **Bedrock** | Uses IAM, no API keys. Nova 2 Lite is the default model. | Yes |
| **Anthropic API** | Optional. Add ANTHROPIC_API_KEY to the Secrets Manager secret. | No |
| **OpenAI API** | Optional. Add OPENAI_API_KEY to the Secrets Manager secret. | No |
| **Ollama** | Local models. Set ollama_default_model to pre-pull a model. | Available |
Modules
| Name | Source | Version |
|---|---|---|
| <a name="module_api_keys"></a> [api\_keys](#module\_api\_keys) | registry.infrahouse.com/infrahouse/secret/aws | 1.1.1 |
| <a name="module_openclaw_pod"></a> [openclaw\_pod](#module\_openclaw\_pod) | registry.infrahouse.com/infrahouse/website-pod/aws | 5.17.0 |
| <a name="module_openclaw_userdata"></a> [openclaw\_userdata](#module\_openclaw\_userdata) | registry.infrahouse.com/infrahouse/cloud-init/aws | 2.3.1 |
该项目提供了一个开源的AI工作流解决方案，使用Terraform模块部署OpenClaw AI代理网关，集成AWS服务，实现AI工作流的自动化。虽然项目质量较高，但仍需要进一步完善和测试。
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 本地部署优先选 GGUF 量化模型，节省显存并保持响应速度
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
- 本地部署：CPU 8GB 起，GPU 推荐 16GB+ 显存
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
⚡ 核心功能
- 可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
- 支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
- 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
- 内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
- 提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 本地部署优先选 GGUF 量化模型，节省显存并保持响应速度
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
👥 适合人群
🎯 使用场景
- 自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
- 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
- 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
⚖️ 优点与不足
- +Apache-2.0 协议，可免费商用
- +大幅减少重复性人工操作
- +可视化流程，清晰直观
- +可扩展性强，支持复杂场景
- −初始配置和调试需投入一定时间
- −强依赖外部服务的稳定性
- −复杂场景需具备一定技术基础
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建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议，可商用，需保留版权声明和 NOTICE 文件，含专利授权条款。
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❓ 常见问题 FAQ
总体来看，Terraform-OpenClaw-AI 是一款质量良好的Agent工作流，在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态，建议收藏备用，结合自身场景选择合适时机引入使用。
| 原始名称 | terraform-aws-openclaw |
| 原始描述 | 开源AI工作流：Terraform module for OpenClaw AI agent gateway on AWS with ALB, Cognito authenti。⭐20 · HCL |
| Topics | workflowaiawsbedrockcognitoinfrahousehcl |
| GitHub | https://github.com/infrahouse/terraform-aws-openclaw |
| License | Apache-2.0 |
| 语言 | HCL |
收录时间：2026-06-03 · 更新时间：2026-06-08 · License：Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。