轻松几步完成Openclaw云桌面部署并接入飞书

轻松几步完成Openclaw云桌面部署并接入飞书

作者:都说啦我西(微信:djbcdhkmvf)

建议在云桌面(如阿里云无影 Linux 系统)上部署,而非本机。原因:Gateway 服务需要持续运行,在本机上长期开启不够方便。本文以 Linux 云桌面环境为例进行说明。

以下为原生版本的完整安装与配置流程,共分三个步骤:前置环境安装、OpenClaw 安装、以及 onboard 向导配置与飞书集成。

curl -fsSL deb.nodesource.com/setu | sudo bash -sudo apt-get install -y nodejs

注:这里安装的源码 nodejs 可能会产生小龙虾存在权限较大等安全问题,可以安装 docker 镜像版本

检查是否安装成功:

node –versionnpm –version
sudo apt install git-all

执行以下命令全局安装(必须加 sudo,否则可能因权限不足失败):

sudo npm i -g openclaw

执行以下命令启动部署向导:

openclaw onboard

系统提示高风险警告,核心提示:OpenClaw 为开源兴趣项目且处于 beta 阶段,存在安全风险,非专业人员不建议部署至公网,需阅读官方安全文档。

选择 Yes 继续。

Onboarding modeQuickStart (Configure details later via openclaw configure.)Manual

推荐选择 QuickStart(快速引导模式)。

可选供应商包含 OpenAI、Anthropic、MiniMax Moonshot AI(Kimi K2.5)、Qwen(千问)、Z.AI(智谱)、阿里云模型工作室等。

  • 国内建议使用 Qwen(千问)Z.AI(智谱)
  • 效果最优推荐 Anthropic Claude(需代理);
  • 也可选择自定义模型供应商(反向代理);

⚠️ 月之暗面 Kimi 在 v3.8–3.11 版本存在 Tool 调用兼容性问题(协议变更所致),请避免使用该版本范围。

根据所选模型,按提示粘贴 API Key(Qwen 会引导打开网页登录),不同模型配置流程略有不同。

若选择 Anthropic,需选择 API Key 提供方式,可选择粘贴至配置文件(Stores the key directly in openclaw config)。

模型供应商配置完成后,选择具体使用的模型版本(以 Anthropic 为例,可选 claude-sonnet-4-6、claude-haiku-4-5-、claude-opus-4-0 等)。

可选渠道包含 Telegram、WhatsApp、Discord、Slack、飞书/Lark、企业微信等,国内用户建议选择飞书,本文以飞书为例。

注:后续可通过配置文件添加或更换 Channel。

系统询问是否安装飞书插件,选择 Use local plugin path(使用本地飞书插件),请确保已提前安装飞书客户端,稍等片刻后继续部署。

系统将提示填写飞书的 App ID 和 App Secret,需前往飞书开放平台-开发者后台操作,步骤如下:

  1. 点击创建企业自建应用,填写应用名称等必要信息;
  2. 先完成机器人权限与能力配置,再复制 App ID / App Secret(提前复制会导致后续报找不到机器人错误)。
    飞书机器人权限配置
  3. 在左侧点击权限管理 > 开通权限,点击批量导入/导出权限按钮;
  4. 粘贴以下 JSON 配置,一键导入所需权限,点击下一步并确认新增权限:
{“scopes”: openclaw docker 教程 { “tenant”: [ “aily:file:read”, “aily:file:write”, “application:application.app_message_stats.overview:readonly”, “application:bot.menu:write”, “cardkit:card:write”, “contact:user.employee_id:readonly”, “corehr:file:download”, “application:application:self_manage”, “docs:document.content:read”, “event:ip_list”, “im:chat”, “im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read”, “im:chat.members:bot_access”, “im:message”, “im:message.group_at_msg:readonly”, “im:message.group_msg”, “im:message.p2p_msg:readonly”, “im:message:readonly”, “im:message:send_as_bot”, “im:resource”, “sheets:spreadsheet”, “wiki:wiki:readonly” ], “user”: [“aily:file:read”, “aily:file:write”, “im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read”]}}
  1. 弹窗中确认权限无误后,单击申请开通按钮,完成权限配置;
  2. 在左侧应用能力 > 机器人页面开启机器人能力,并配置机器人名称;
  3. 事件订阅暂时跳过(此时配置无法保存,会提示找不到机器人);
  4. 前往应用的凭证与基础信息页面,复制 App ID(格式如 cli_xxx)和 App Secret,粘贴到部署端。
    飞书连接测试与事件订阅配置
  5. 粘贴信息后系统将进行飞书连接测试,提示Connection failed:API error:app do not have bot说明机器人已配置完毕,连接方式选择默认的 WebSocket
  6. 回到飞书开放平台,在左侧事件与回调页面配置:
  • 点击事件配置 > 订阅方式,选择使用长连接接收事件并保存;
  • 点击添加事件,搜索并添加im.message.receive_v1事件;
  1. 前往版本管理与发布 > 创建版本,填写必要信息后保存,完成应用发布。
    飞书配对码获取
    在飞书中找到创建的机器人,向其发送一条任意消息,记录回复中的配对码(Pairing Code),回复示例:
OpenClaw: access not configured.Your Feishu user id: ou_a364ac3278f07e4925ccf6bf3c4d1d2aPairing code: ESSEQY9JAsk the bot owner to approve with: openclaw pairing approve feishu

飞书版本与消息策略配置

  1. 系统询问飞书域名,选择 Feishu (feishu.cn) – China(国内版);
  2. 选择 Group chat policy(消息接收策略),两种模式可选:
  • allowlist(推荐):仅响应白名单内用户的消息,安全可控,选择后需输入飞书消息中收到的配对码;
  • open:响应所有人的消息,适合测试阶段,无需输入配对码,部署完成后需将飞书消息转发给 OpenClaw 完成配对。

系统询问是否配置网页搜索功能,可选搜索供应商包含 Brave Search、Gemini、Perplexity Search 等,可选择 Skip 暂不配置。

  1. 系统展示技能状态(Eligible:8 Missing requirements:40 Unsupported on this OS:7),询问是否配置技能,选择 Yes 安装常用技能;
  2. 询问是否安装额外技能依赖(如 ffmpeg、github、obsidian 等),基础使用选 Skip 即可
  3. 后续将询问各类外部服务的 API Key(Google Places、Gemini、Notion、OpenAI 等),暂不需要的均可选 No/Skip
    Webhook 与系统服务配置
  4. 系统询问是否启用 Hooks(自动化操作),可选 Skip 暂不配置;
  5. 系统自动配置 systemd 服务,启用 Gateway 服务后台运行,看到 Gateway service installed 提示,说明服务配置成功。
    Bot 交互方式选择
    系统询问如何与 Bot 交互:
How do you want to hatch your bot?Hatch in TUI(recommended)

推荐选择 TUI(命令行界面),自动生成交互命令:

openclaw tui-ws://127.0.0.1:18789-agent main-session main

部署完成
看到 OpenClaw Dashboard 启动提示,原生版 OpenClaw 配置完成,可在 TUI 或飞书机器人中开始对话。
方案二:国内版 OpenClaw(clawd)
国内版 OpenClaw(clawd)配置引导为中文,支持 DeepSeek 等国内模型,安装流程相对简单。
详见官网:clawd.org.cn 及相关 GitHub 仓库。
参考资料

  1. 飞书接入 OpenClaw 官方文档
  2. Linux 安装小龙虾(Bilibili 视频教程)

(豆包AI生成)

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