【OpenClaw 部署图文教程】安装 “龙虾” 并接入飞书、豆包 ／ Deepseek，拥有你的本地 AI 数字员工

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OpenClaw
接入
豆包
AI模型完整配置指南
OpenClaw 作为
本地化
AI智能助手框架，可以方便地
接入
豆包
AI模型，实现私有化部署的智能对话功能。下面详细介绍配置方法和豆包 大模型 教程注意事项。 一、环境准备与基础部署 1.1 系统要求与初始
安装 首先确保您的系统满足以下基本要求： | 组件 | 要求 | 说明 | |——|——|——| | 操作系统 | Windows 10/11 64位 | 或 Linux/macOS | | Node.js | 版本 22+ | 一键
安装脚本会自动
安装 | | 网络 | 能访问GitHub和火山引擎 | 国内网络需确保能访问
豆包API | | 存储空间 | 至少 2GB 可用空间 | 用于
安装
OpenClaw及相关依赖 | 使用管理员权限运行PowerShell执行一键
安装[ref_1]： powershell # 以管理员身份运行PowerShell，执行以下命令 iwr -useb https://
openclaw.
ai/install.ps1 | iex
安装过程中，在
AI模型选择步骤先选择”Skip for now”，我们将在后续专门配置
豆包模型。 1.2 验证基础环境
安装完成后，检查
OpenClaw运行状态： bash # 检查
OpenClaw运行状态
openclaw doctor # 启动网关服务
openclaw gateway start # 查看服务状态
openclaw gateway status 如果所有检查项显示绿色✓，说明基础环境部署成功。 二、
豆包API密钥获取与配置 2.1 申请火山引擎
豆包服务
豆包
AI模型需要通过火山引擎方舟平台调用，以下是具体申请流程： 1. 访问火山引擎控制台 – 登录 https://www.volcengine.com/ – 进入「火山引擎方舟」服务 2. 订阅Coding Plan服务[ref_3] – 在控制台中找到「模型服务」-「
豆包」 – 选择适合的套餐
并完成订阅 – 重要：必须完成订阅才能调用API 3. 获取API密钥 – 进入「密钥管理」页面 – 点击「创建密钥」生成新的API Key – 妥善保存生成的Access Key和Secret Key 2.2
豆包模型参数说明
豆包提供了多个模型版本，主要参数如下： | 模型名称 | 适用场景 | 最大上下
文 | 特点 | |———-|———-|————|——| | doubao-latest | 通用对话 | 128K | 最新版本，综合能力强 | | doubao-reward | 代码生成 | 128K | 编程任务优化 | | doubao-pro | 复杂推理 | 128K | 逻辑推理能力增强 | 三、
OpenClaw配置
豆包模型 3.1 重新运行配置向导 使用以下命令重新进入配置模式，专门设置
豆包模型： bash # 重新运行配置向导
openclaw onboard 在配置过程中，按照以下步骤选择： 1. 选择
AI提供商：选择「Custom/Other」 2. 输入API端点：填写
豆包专用Base URL 3. 配置认证信息：输入火山引擎API密钥 3.2 手动配置
文件修改 如果向导配置不成功，可以手动修改配置
文件。找到
OpenClaw配置目录： bash # 查看配置
文件位置
openclaw config path 编辑配置
文件，添加
豆包模型配置： yaml # 在 models 配置段添加以下内容 models: doubao: type: open
ai name: ”
豆包
AI” base_url: “https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3” model: “doubao-latest” auth: type: “bearer” # 替换为您的实际API密钥 api_key: “your_volcengine_api_key_here” parameters: temperature: 0.7 max_tokens: 4096 3.3 专用Base URL配置
豆包模型需要使用特定的Base URL，这是成功
接入的关键[ref_4]： yaml # 正确的
豆包API端点配置 base_url: “https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3” # 认证头信息配置 headers: Authorization: “Bearer {api_key}” Content-Type: “application/json” 四、服务验证与测试 4.1 重启服务应用配置 完成配置后，需要重启服务使配置生效： bash # 停止服务
openclaw gateway stop # 启动服务
openclaw gateway start # 或者重新部署
openclaw deploy 4.2 测试
豆包模型连接 使用
OpenClaw控制面板测试
豆包模型： bash # 打开控制面板
openclaw dashboard 在控制面板中： 1. 进入「模型管理」页面 2. 选择配置的
豆包模型 3. 发送测试消息验证连接状态 4.3 命令行测试 也可以通过命令行直接测试： bash # 使用
豆包模型进行测试
openclaw chat –model doubao “你好，请介绍一下你自己” 如果收到
豆包
AI的正常回复，说明配置成功。 五、高级配置与优化 5.1 多模型切换配置 如果您需要同时使用
豆包和其他模型，可以配置模型路由： yaml # 多模型配置示例 model_routing: default: “doubao” rules: – when: intent: “coding” use: “doubao-reward” – when: intent: “reasoning” use: “doubao-pro” 5.2 性能优化设置 针对
豆包模型的性能优化建议： yaml doubao: parameters: temperature: 0.7 # 控制创造性，0-1之间 top_p: 0.9 # 核采样参数 max_tokens: 4096 # 最大生成长度 presence_penalty: 0.1 # 主题重复惩罚 frequency_penalty: 0.1 # 词语重复惩罚 六、常见问题排查 6.1 连接失败问题 如果
豆包模型连接失败，检查以下方面： 1. API密钥有效性 – 确认火山引擎账户余额充足 – 验证API密钥是否有调用权限 2. 网络连接问题 – 测试是否能正常访问火山引擎API端点 – 检查防火墙或代理设置 3. 配置格式错误 – 确认Base URL格式正确 – 检查认证头信息配置 6.2 模型响应异常 如果
豆包模型响应异常，尝试以下解决方案： bash # 查看详细日志
openclaw logs –follow # 重置模型配置
openclaw config reset –model doubao 6.3 国内网络优化 针对国内网络环境，可以考虑以下优化措施： 1. 使用国内镜像源
安装依赖 2. 配置网络代理（如需要） 3. 选择距离较近的API端点区域 通过以上完整的配置流程，您应该能够成功在
OpenClaw中
接入
并使用
豆包
AI模型。
豆包作为国产优秀
大模型，在中
文理解和生成方面表现出色，非常适合国内用户使用。如果在配置过程中遇到问题，建议参考
OpenClaw官方
文档或社区支持资源[ref_1]。