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【最新教程】OpenClaw个人AI助手部署与飞书接入完整指南,小白也能轻松上手(建议收藏)

本文详细介绍了OpenClaw个人AI助手的安装部署与飞书接入流程。包括系统环境配置、Node.js/Git/Docker等依赖安装,通过官方脚本快速部署OpenClaw。重点讲解了如何创建飞书应用、安装专用插件、配置机器人权限并接入群聊,实现了通过飞书随时随地调用AI助手的功能。最后通过系统查询和文件操作两个场景展示了OpenClaw的实际应用能力,并介绍了智谱Coding的计费方式。


1. 系统与硬件要求
操作系统:macOS、Linux、Windows(推荐WSL2)
最低配置:CPU≥2核,内存≥4GB,磁盘预留≥10GB空间
必备工具:Node.js ≥22、Git、Docker(可选,推荐用于沙箱隔离)
2. 依赖安装
检查Node.js建议版本24:终端执行node -v,版本不足可通过nvm/fnm/brew升级
安装Git:下载地址为 git-scm.com或者gitforwindows.org,或者阿里镜像(感谢评论区的星悸迷航同学)官网下载对应系统版本,安装基本下一步,到环境变量

调整你的 path 环境变量选第二项

Docker安装(可选):安装Docker 20.10+版本,保持后台运行,用于会话沙箱隔离

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二、安装部署(官方推荐流程)

windows Powershell (注意要用管理员方式打开!!!)

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

Macos/linux

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

选择QuickStart之后按着提示进行安装即可:

OpenClaw — Personal AI Assistant

AI模型选择, 这里我选择MiniMax, 按提示输入Api key进行配置

Channel 选择,默认集成的都是国外的平台,这里先直接跳过,后面再通过插件的方式接入飞书:

Skill 和 Hooks 也先跳过,暂时先不配置:

然后选择的Web Ui打开:

随后会在浏览器打开 http://127.0.0.1:18789

这就是OpenClaw Web 端:

四、ClawBot如何接入****飞书?

为了可以随时随地使用OpenClawd**,我们需要接入IM通信软件。**

国内的话可以考虑接入飞书,因为它生态相对开放,接入起来会比较方便,同时支持PC电脑端和手机移动端。

为了实现这个目标,我在Github找到一个专门用于OpenClaw接入飞书的插件,按照下面操作简单4步就可以接入飞书:

1. 创建飞书应用

打开飞书开放平台,创建新的应用, 名字就叫 “OpenClaw” 好了:

创建完成后记录下 App ID 和 App Secret 备用:

2. OpenClaw安装飞书****插件

OpenClaw飞书插件的地址如下:

https://github.com/m1heng/clawdbot-feishu.git

按照插件的说明文档,执行下方命令即可安装:

修改配置文件:

~/.openclaw/openclaw.json

加上下面的配置内容:

"channels": { "feishu": { "enabled": true, "appId": "上面保存的 App ID", "appSecret": "上面保存的 App Secret", "domain": "feishu", "connectionMode": "websocket", "dmPolicy": "pairing", "groupPolicy": "open", "requireMention": true, "mediaMaxMb": 30, "renderMode": "card" } },

然后在 Channels 页可以看到飞书是 Running 状态, 就是配置好了:

3. 配置飞书应用机器人能力与消息权限

编辑上面创建的飞书应用

  • 开启机器人能力:

  • 开通相关权限:

需要开启以下权限:

  • 订阅相关事件:

订阅方式选默认推荐的长连接****,添加上以下事件:

应用编辑完之后记得创建版本并发布才能生效。

4. 接入飞书群聊

用手机或者电脑打开飞书客户端,创建一个群组:

OpenClaw机器人拉入群聊:

@OpenClaw并让它做个自我介绍:

OpenClaw可以正常回复就说明配置成功了,下面就来测试下它能力如何。

四、实战演示:让AI助理真正干点活儿

场景1:系统信息查询

@OpenClaw, 发送消息:

“帮我查一下磁盘使用情况”

场景2:文件操作

@OpenClaw, 发送消息:

“在/Users/lucas.l/Workspace 目录下新建一个叫’周报’的txt文件,写入’本周完成了OpenClaw飞书接入测试’”

查看下文件正确写入了:

怎么样?利用OpenClaw为什么干活,是不是非常方便?

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适用人群

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎样获得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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