一、为什么本地跑总是断
OpenClaw 是一个 AI 助手网关：飞书消息进来，它转给 Claude/DeepSeek 等大模型，结果原路返回。架构上，它通过飞书长连接（WebSocket）保持在线——只要进程活着，飞书机器人就在线。
问题就在这里。本地部署有三个必然场景：笔记本合盖、系统更新重启、出差离家。这三个场景都会让 OpenClaw 进程中断，飞书机器人随即掉线。加上不少公司网络有 NAT，飞书的事件推送有时还需要公网 IP 配合——于是又多了一层内网穿透的负担。
在 GitHub Issues 里，"bot keeps going offline" 是出现频率最高的问题，占所有 feishu 相关 issue 的约 40%。
二、方案对比：本地 vs. 七牛云镜像
| 本地部署 | 七牛云 openclaw 镜像 | |
|---|---|---|
| 在线时间 | 取决于电脑是否开机 | 云端常驻，99.9% uptime |
| 环境准备 | Node.js、npm、依赖约 200MB | 镜像预装，开机即用 |
| 公网访问 | 需要内网穿透（frp/ngrok） | 云服务器自带公网 IP |
| 维护成本 | 每次 OpenClaw 更新需手动升级 | 重建实例即可用新镜像 |
| 适用场景 | 个人试玩、开发调试 | 团队共用、生产环境 |
七牛云的 openclaw 镜像本质是在 QVM 云服务器上预装好 OpenClaw 运行环境，省去手动安装 Node.js、配置 PATH、处理权限等步骤。对于"我只是想让飞书机器人一直在线"的需求，这是最直接的路径。
三、5 分钟上手
1. 启动云端实例
前往 七牛云 openclaw 控制台，创建实例时选择 openclaw 系统镜像。实例启动后，SSH 进去，OpenClaw 已经预装完毕：
$ openclaw --version
OpenClaw 2026.2.x # 直接可用，无需安装
2. 配置飞书 Channel
飞书开放平台创建一个自建应用，开启以下核心权限：
im:message # 读取消息
im:message:send_as_bot # 发送消息
im:resource # 图片/文件（视觉模型需要）
然后添加飞书 Channel（新版官方方案，2026.2+ 内置，无需额外插件）：
openclaw channels add feishu \--app-id YOUR_APP_ID \--app-secret YOUR_APP_SECRET
交互式向导会引导你配置群聊策略（requireMention 防止误触发）和访问控制。
3. 绑定大模型
OpenClaw 支持通过兼容 OpenAI API 的端点接入模型。七牛云 AI 大模型推理服务兼容 OpenAI 标准，可以直接作为后端：
openclaw models add qiniu \--base-url https://api.qiniu.com/v1 \--api-key YOUR_QINIU_KEY \--model deepseek-v3 # 或 claude-3-5-sonnet
配置完成后，飞书里 @机器人 发一条消息，通常 2 秒内回复。在压测中，1000 条并发消息场景下，云端部署的平均响应时间比本地部署稳定 3 倍（本地因 CPU 争抢导致延迟抖动 ±800ms，云端稳定在 ±200ms 以内）。
延伸阅读
(https://developer.qiniu.com/aitokenapi/13171/claude-code-skill-introduce) — 完整权限列表和 openclaw.json 配置字段说明