Jak vytvořit autonomního AI asistenta v prostředí Google Cloud

Aktualizováno 10. září 2026 dle instalace OpenClaw 2026.9.3. Tento podrobný návod je určený i lidem, kteří dosud nepracovali se serverem ani příkazovým řádkem. Celý postup je prakticky ověřený: od založení projektu v Google Cloudu až po automaticky doručený přehled v Telegramu. Najdete zde správný postup i řešení míst, na kterých se může začátečník zaseknout.

Na konci budete mít jednoduchého osobního AI agenta „Ranní radar“. Každý pracovní den v 7:30 si přečte vaše priority ze souboru briefing.md, zjistí počasí pro zadané město a pošle vám stručný přehled do Telegramu. Agent poběží na virtuální mašině, tedy na malém pronajatém počítači v Google Cloudu.

Co si předem připravit

• Účet Google a aktivovanou fakturaci Google Cloud (Google vyžaduje platební kartu, i když nejprve využijete zkušební kredit),
• Předplatné ChatGPT, se kterým se lze přihlásit přes ChatGPT/Codex,
• Účet Telegram,
• Přibližně 60 až 90 minut času,
• Ochotu pečlivě zkopírovat několik příkazů do terminálu, tedy do okna pro ovládání počítače pomocí textových příkazů.

Důležité: token telegramového bota, přihlašovací kódy, adresu zobrazenou po přihlášení (OAuth callback) a Gateway token považujte za hesla. Nikomu je neposílejte a nezveřejňujte je ani na screenshotu.

Kolik to stojí

Malý server typu e2-micro se standardním 20GB diskem patří k nejlevnějším možnostem. Při této instalaci ukazoval Google Cloud orientační cenu přibližně 6 USD měsíčně před odečtením kreditů a bezplatných položek. Konečná cena se může změnit podle zvoleného regionu, veřejné IP adresy, množství přenesených dat a aktuálního ceníku. Hned na začátku si proto nastavte rozpočet a e-mailová upozornění. Pozor: rozpočet server automaticky nevypne. Pouze vás upozorní na rostoucí útratu.

Kolik stál tento konkrétní pokus?

Po dokončení instalace bylo skutečně zaúčtováno 0 Kč. V přehledu plateb Google Cloud byl za období 1.–9. září 2026 uveden náklad 0,00 Kč. Účet byl ve zkušebním období, takže dosavadní provoz pokryl kredit nebo bezplatné položky.

• Google Cloud – server, disk a veřejná IP adresa: zatím bylo strženo 0 Kč. Při vytvoření serveru ukazoval Google orientační budoucí cenu přibližně 6,11 USD měsíčně před odečtením kreditů. Veřejná IP adresa může být podle aktuálního ceníku účtována samostatně.
• OpenClaw: 0 Kč. Jde o open-source software, který lze používat bez licenčního poplatku.
• Telegram a BotFather: 0 Kč.
• OpenAI API: 0 Kč. Nepoužili jsme samostatný API klíč a vypnuli jsme placené funkce pro pokročilé prohledávání paměti.
• ChatGPT: kvůli této instalaci nevznikla nová platba. Agent používá vaše existující předplatné ChatGPT/Codex. Jeho běžnou měsíční cenu si proto připočtěte podle svého tarifu.

Shrnutí: zprovoznění tohoto pokusu nestálo nic navíc. Předplatné ChatGPT už bylo aktivní a Google Cloud zatím čerpal zkušební kredit. Po jeho vyčerpání začne Google účtovat skutečnou spotřebu. Částka 6,11 USD měsíčně je pouze orientační odhad.

Krok 1: Vytvořte projekt a hlídání nákladů

Otevřete Google Cloud Console. Nahoře klikněte na výběr projektu a zvolte vytvoření nového projektu. Pojmenujte ho například OpenClaw Lab. Projekt je samostatný prostor, ve kterém Google eviduje váš server i jeho náklady. Pokud účet ještě nemá aktivní fakturaci, Google vás vyzve k jejímu zapnutí. Platební údaje zadávejte pouze přímo na stránce Google Cloud.

V levém menu potom otevřete Billing → Budgets & alerts a vytvořte měsíční rozpočet, například 250 Kč. Nastavte upozornění na 50 %, 90 % a 100 % rozpočtu. Částku si upravte podle toho, kolik jste ochotni za experiment měsíčně platit. Po uložení se rozpočet objeví v seznamu jako na obrázku níže.

Krok 2: Vytvořte malý server

V levém menu otevřete Compute Engine → VM instances. VM je zkratka pro „virtuální stroj“, tedy pronajatý počítač v cloudu. Při prvním otevření může Google několik minut zapínat potřebnou službu (API). Vyčkejte na dokončení a potom klikněte na Create instance.

• Name (název serveru): openclaw-gateway
• Region (oblast datacentra): us-central1
• Zone (konkrétní zóna v oblasti): us-central1-a
• Series (řada stroje): E2
• Machine type (velikost stroje): e2-micro s 1 GB operační paměti

V levém panelu otevřete část OS and storage. Jako operační systém vyberte Debian 12 a nastavte 20GB Standard persistent disk. Jde o běžný pevný disk pro data serveru. Dražší a rychlejší SSD pro tento experiment nepotřebujete.

V levém panelu otevřete část Networking. Nezaškrtávejte Allow HTTP traffic ani Allow HTTPS traffic. Tím zabráníte běžnému přístupu z internetu. Ovládání OpenClawu si později zpřístupníme pouze přes zabezpečené spojení z vašeho počítače, kterému se říká SSH tunel.

Klikněte na Create. Vytvoření serveru obvykle trvá několik minut. Pokračujte až ve chvíli, kdy se vedle jeho názvu zobrazí zelená ikona. Potom ve stejném řádku klikněte na SSH. V prohlížeči se otevře černé okno terminálu. Všechny příkazy v následujícím kroku kopírujte právě do tohoto okna.

Krok 3: Nainstalujte Docker, swap a OpenClaw

Nejprve nainstalujte Docker. Docker je nástroj, který spustí OpenClaw v odděleném a snadno spravovatelném prostředí. Zkopírujte celý následující blok do černého SSH okna a stiskněte Enter:

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y git curl ca-certificates
curl -fsSL https://get.docker.com | sudo sh
sudo usermod -aG docker "$USER"
exit

Poslední příkaz exit SSH okno zavře. V Google Cloudu proto znovu klikněte u serveru na SSH. Do nového černého okna vložte následující dva příkazy. Pokud se u obou zobrazí číslo verze, instalace Dockeru proběhla správně.

docker --version
docker compose version

Server e2-micro má pouze 1 GB operační paměti (RAM). To je pro běžný provoz dostačující, ale při instalaci nebo kontrole může paměť dojít. Proto vytvoříme 2GB swap: místo na disku, které počítač dočasně použije jako náhradní paměť. Zkopírujte celý blok a stiskněte Enter:

sudo fallocate -l 2G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile
grep -q '^/swapfile ' /etc/fstab || echo '/swapfile none swap sw 0 0' | sudo tee -a /etc/fstab
free -h

Teď stáhněte OpenClaw a spusťte jeho oficiální instalaci pro Docker. Stále pracujete ve stejném černém SSH okně. Zkopírujte celý blok:

git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw
export OPENCLAW_CONFIG_DIR="$HOME/.openclaw"
export OPENCLAW_WORKSPACE_DIR="$HOME/.openclaw/workspace"
export OPENCLAW_AUTH_PROFILE_SECRET_DIR="$HOME/.openclaw-auth-profile-secrets"
export OPENCLAW_IMAGE="ghcr.io/openclaw/openclaw:latest"
./scripts/docker/setup.sh

Instalátor se může zeptat na několik základních voleb. Pro tento návod nastavte Gateway pouze pro jednoho důvěryhodného uživatele. Gateway je služba, která propojuje OpenClaw s modelem a Telegramem. Po dokončení instalace vložte následující příkazy. Ve výpisu by měl být kontejner OpenClawu označený jako spuštěný.

cd ~/openclaw
docker compose ps

Krok 4: Otevřete Control UI přes bezpečný tunel

OpenClaw má grafické ovládací rozhraní nazvané Control UI. Běží na serveru na portu 18789, který jsme z bezpečnostních důvodů neotevřeli internetu. Přístup proto vytvoříme pomocí SSH tunelu. Ten bezpečně propojí váš počítač se serverem. Na svůj počítač nainstalujte Google Cloud CLI, v terminálu se přihlaste příkazem gcloud init a potom spusťte:

gcloud compute ssh openclaw-gateway \
  --project=VASE_PROJECT_ID \
  --zone=us-central1-a \
  -- -N -L 18789:127.0.0.1:18789

Text VASE_PROJECT_ID nahraďte identifikátorem projektu, který vidíte v Google Cloudu. Příkaz spusťte a toto okno terminálu už nezavírejte: tunel funguje pouze po dobu, kdy příkaz běží. Potom v prohlížeči otevřete adresu http://127.0.0.1:18789/.

Pokud stránka zůstane na nápisu Loading, zkontrolujte, zda je okno s tunelem stále otevřené a bez chyby. Po každém restartu serveru musíte příkaz pro tunel spustit znovu. Pokud OpenClaw požádá o Gateway token, zobrazte si ho pouze ve svém SSH okně. Je to přístupový klíč, proto ho nikam neposílejte.

Krok 5: Připojte ChatGPT/Codex

1. V OpenClaw otevřete menu agenta a zvolte Agent settings.
2. Otevřete Models a klikněte na Configure Models.
3. Zvolte Connect a verified AI model, potom ChatGPT Login a Sign in.
4. Protože OpenClaw běží na vzdáleném serveru, otevřete nabídnutý odkaz v běžném prohlížeči, dokončete přihlášení a zpět do OpenClawu vložte celou adresu začínající http://localhost:1455/auth/callback?....
5. Počkejte na stav Credentials configured a tlačítkem Test connection spojení ověřte.

OAuth je způsob, jak bezpečně potvrdit přihlášení bez předávání hesla OpenClawu. Po přihlášení se může zobrazit prázdná nebo černá stránka; nemusí to znamenat chybu. V takovém případě zkopírujte z adresního řádku prohlížeče celou adresu přesměrování a vložte ji do čekajícího pole v OpenClawu. Adresa je jednorázová a citlivá. Neukládejte ji do návodu ani na screenshot.

Krok 6: Vypněte placené pokročilé prohledávání paměti

Toto je důležitý krok pro omezení nákladů. Přihlášení přes ChatGPT/Codex pokrývá samotnou konverzaci s modelem. OpenClaw se však ve výchozím nastavení může pokusit použít také samostatně placené OpenAI API pro pokročilé prohledávání paměti, kterému se říká „embeddingy“. Pokud na API účtu nemáte kredit, zobrazují se chyby 429. Opakované pokusy navíc mohou malý server e2-micro zahltit.

Pro tento levný experiment proto ponechte pouze běžné vyhledávání podle slov. V SSH okně serveru spusťte:

cd ~/openclaw
docker compose run --rm openclaw-cli config set memory.search.provider none
docker restart openclaw-openclaw-gateway-1

O své soubory s pamětí tím nepřijdete. Vypne se pouze placený způsob jejich prohledávání. Pro první osobní briefing běžné vyhledávání podle slov stačí.

Krok 7: Připojte Telegram

1. V Telegramu otevřete ověřený účet @BotFather.
2. Pošlete příkaz /newbot, zadejte název a unikátní uživatelské jméno končící na bot.
3. BotFather zobrazí token. Nikomu ho neposílejte.
4. V OpenClaw otevřete Settings → Channels → Telegram, vložte token a uložte nastavení.
5. Pošlete novému botovi zprávu. OpenClaw zobrazí žádost o spárování; schvalte pouze svůj vlastní telegramový účet.

Krok 8: Dejte agentovi jasnou roli a podklady

Otevřete si v Telegramu chat s novým botem a pošlete mu následující zadání. Slovo „Praha“ nahraďte svým městem:

Jmenuješ se Ranní radar. Jsi můj osobní plánovací agent.

Každý pracovní den připravíš stručný ranní přehled v češtině:
1. počasí pro Prahu a praktický dopad na dnešní plán,
2. tři nejdůležitější priority ze souboru briefing.md,
3. termíny v příštích sedmi dnech,
4. jeden konkrétní první krok, kterým mám začít.

Piš věcně. Neopakuj obecné rady. Když podklady chybí nebo jsou zastaralé, řekni to a polož jednu přesnou otázku.

Bez mého potvrzení nic nekupuj, nemaž, nikam se nepřihlašuj, neposílej zprávy třetím stranám a neměň externí data.

Vytvoř v pracovním prostoru soubor briefing.md s jednoduchou strukturou pro priority, termíny a poznámky. Ukaž mi návrh.

Agent vytvoří soubor briefing.md. Je to obyčejný textový soubor, ze kterého bude každé ráno číst vaše priority a termíny. Doplňte do něj skutečné údaje. Pro první zkoušku můžete použít i smyšlené příklady, ale výrazně je označte jako DEMO, aby je agent nepovažoval za skutečné úkoly.

# Ranní briefing
> Aktualizováno: 2026-09-10

## Priority
- [ ] Dokončit návrh nabídky
  - Nejbližší krok: doplnit cenovou část
  - Termín: 2026-09-12

## Termíny
- 2026-09-12 — odeslat nabídku

## Poznámky
- Dnes dopoledne bez schůzek.

Krok 9: Naplánujte automatické odesílání

Teď nastavíme pravidelné spouštění. V OpenClaw 2026.9.3 se plánované úlohy jmenují Automations (automatizace). Starší návody mohou používat název cron; jde o starší označení stejné funkce. V SSH okně serveru zkopírujte a spusťte celý následující příkaz:

cd ~/openclaw
docker compose run --rm openclaw-cli automations create "30 7 * * 1-5" \
  "Připrav Ranní radar podle pracovního souboru briefing.md. Ověř aktuální počasí pro zadané město. Uveď tři priority, blížící se termíny a jeden konkrétní první krok. Pokud podklady chybí, nic si nevymýšlej a napiš, co je třeba doplnit." \
  --name "Ranní radar" \
  --tz "Europe/Prague" \
  --session isolated \
  --announce \
  --channel telegram \
  --to "SEM_VLOZTE_TELEGRAM_ID" \
  --exact

Nemusíte rozumět všem částem příkazu. Zápis 30 7 * * 1-5 jednoduše znamená „v 7:30 od pondělí do pátku“. Parametr --exact zajistí spuštění v nastavený čas. Text SEM_VLOZTE_TELEGRAM_ID nahraďte číselným ID svého schváleného chatu. Pozor: ID chatu není totéž co token bota.

Po vytvoření automatizace si zobrazte seznam naplánovaných úloh tímto příkazem:

docker compose run --rm openclaw-cli automations list --json

Automatizaci hned vyzkoušejte. V Control UI otevřete stránku Automations, najděte řádek Ranní radar a klikněte na Run now. U malého serveru e2-micro se někdy zobrazí chyba „Opening handshake has timed out“, přestože úloha na pozadí běží. Nevytvářejte proto hned druhou automatizaci. Počkejte několik minut, obnovte stránku a zkontrolujte, zda je u položky Last run zelené OK. Potom ověřte, že zpráva dorazila také do Telegramu.

Krok 10: Bezpečnostní kontrola

Nakonec zkontrolujte základní zabezpečení. Běžná kontrola na serveru e2-micro proběhla spolehlivě. Hloubková kontrola s parametrem --deep však spotřebovala všechny prostředky a server bylo nutné restartovat. Na takto malém stroji proto spusťte pouze následující základní kontrolu:

cd ~/openclaw
docker compose run --rm openclaw-cli security audit

Audit je automatická bezpečnostní kontrola nastavení. Pokud ve výsledku upozorní na chybějící omezení počtu pokusů o přihlášení, spusťte následující čtyři příkazy:

docker exec openclaw-openclaw-gateway-1 openclaw config set gateway.auth.rateLimit.maxAttempts 10
docker exec openclaw-openclaw-gateway-1 openclaw config set gateway.auth.rateLimit.windowMs 60000
docker exec openclaw-openclaw-gateway-1 openclaw config set gateway.auth.rateLimit.lockoutMs 300000
docker restart openclaw-openclaw-gateway-1

Potom spusťte bezpečnostní kontrolu ještě jednou. V našem testu už ukázala 0 critical · 0 warn, tedy žádný kritický problém ani varování. Diagnostický nástroj doctor může uvnitř Dockeru upozornit, že Gateway poslouchá na síti kontejneru. U tohoto postupu je rozhodující, že v Google Cloudu není otevřený port 18789 a do Control UI vstupujete pouze přes SSH tunel.

Záloha OpenClawu může obsahovat konverzace, tokeny a další tajné údaje. Nevytvářejte ji automaticky jen proto, že ji diagnostický nástroj doporučí. Nejdřív si připravte šifrované úložiště chráněné heslem a omezeným přístupem. Pokud ho nemáte, je bezpečnější zálohu odložit než vytvořit nechráněnou kopii přihlašovacích údajů.

Co dělat, když se něco zasekne

• Failed to get access token: OpenClaw nezískal přihlašovací oprávnění. Nepoužívejte starý postup s device code. Přihlaste model přes Settings → Models v Control UI.
• Černá stránka po přihlášení: zkopírujte z adresního řádku celou adresu začínající localhost:1455/auth/callback a vložte ji do čekajícího pole v OpenClawu.
• Control UI se nenačte: zkontrolujte, zda je stále otevřené okno terminálu s SSH tunelem. Po restartu serveru musíte tunel spustit znovu.
• Chyby 429 a velmi pomalý server: vypněte placené prohledávání paměti příkazem memory.search.provider none z kroku 6 a restartujte Gateway.
• Opening handshake has timed out: spojení se nestihlo potvrdit v časovém limitu. Úloha přesto může běžet. Počkejte několik minut, obnovte stránku Automations a zkontrolujte Telegram.
• Server nereaguje při hluboké kontrole: e2-micro je pro režim --deep příliš slabý. Použijte základní audit uvedený v kroku 10, případně dočasně zvětšete server.

Nejčastější otázky

Musí být můj počítač zapnutý?

Ne. Automatizaci provádí virtuální stroj, tedy pronajatý počítač v Google Cloudu. Váš počítač potřebujete pouze při instalaci a pozdější správě přes SSH tunel.

Potřebuji OpenAI API klíč?

Pro tento postup ne. Konverzační model je připojený přes vaše přihlášení ChatGPT/Codex. Samostatně placené pokročilé prohledávání paměti jsme vypnuli. Limity vašeho předplatného ChatGPT ale stále platí.

Je to vhodné pro firemní produkci?

Tento postup je vhodný jako osobní experiment pro jednoho důvěryhodného uživatele. Pro více lidí nebo pro práci s citlivými firemními daty, platbami a automatickými změnami v CRM je potřeba profesionálnější zabezpečení: oddělené servery, bezpečná správa přístupových údajů, přesně nastavená oprávnění, chráněné zálohy a pravidelný dohled.

Co si z prvního experimentu odnést a kde hledat pomoc

Samotná instalace je pouze začátek. Užitečný agent musí vědět, z jakých údajů má vycházet, jak má vypadat výsledek a co bez vašeho potvrzení nesmí dělat. Začněte jedním jednoduchým úkolem, například ranním přehledem. Po týdnu zhodnoťte, zda vám agent opravdu šetří čas a zda jeho výstupům rozumíte.

Pokud chcete pomoci s identifikací a automatizací firemních procesů, na kterém lze autonomního agenta bezpečně používat, ozvěte se nám. Pomůžeme s výběrem vhodných případů, návrhem oprávnění, pilotem i vyhodnocením přínosu.