OpenClaw 从 0 到 1：本地部署 + 飞书机器人（避坑实战）

一、为什么我要研究 OpenClaw？

过去一年，AI 生态发生了一个明显变化：

AI 正在从 Chat 走向 Agent。

以前我们只是：

ChatGPT -> 人类

现在更多的是：

AI -> 工具 -> 自动执行任务

比如：

• 自动创建 GitHub Issue
• 自动总结会议
• 自动通知飞书
• 自动处理工作流

而OpenClaw的定位正好是：AI Agent Gateway（AI 自动化网关）

它可以作为：AI + 工具 + 消息平台之间的连接枢纽。

二、OpenClaw 能做什么？

举例说明，OpenClaw 可以：

1 接入 AI 大模型

例如：

glm-4-flash gpt-4o claude

2 连接消息平台

OpenClaw 可以变成机器人：

• 飞书
• Discord
• 企业微信
• Slack

例如：

用户 → 飞书 → OpenClaw → AI → 回复

3 调用工具（Tools）

AI 可以自动使用工具：

例如：

AI -> GitHub API AI -> 日历 AI -> 搜索 AI -> 数据库

这其实就是AI Agent 的基础能力。

三、OpenClaw 整体架构

这是一个简化架构：

用户 │ ▼ 飞书 / Discord / API │ ▼ OpenClaw Gateway │ ┌───────────────┼───────────────┐ │ │ │ ▼ ▼ ▼ AI Models Skills Tools │ │ │ GPT / GLM GitHub 文件系统 Claude Calendar 搜索 Kimi Obsidian API

核心组件：

四、环境准备

系统要求：Node 22 或更新版本

五、安装 OpenClaw

openclaw: https://docs.openclaw.ai/start/getting-started

⚠️⚠️openclaw onboard --install-daemon 时,尽量不要跳过当前配置, 否则后续可能出现细节配置错误,缺胳膊少腿的情况

安装：

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

引导配置：

openclaw onboard --install-daemon

启动:

openclaw gateway --port 18789

从安装到配置我本地需要的是: kimi ApiKey、zai Api Key、feishu ApiKey、gateway token(通过openclaw dashboard --no-open命令生成令牌)

六、初始化配置

⚠️配置代理时, 可借助平台: Cherry studio 测试可用的模型, ApiKey 需在模型对应的开发平台创建后获取

我测试使用的是智谱 GLM。

选择：

Z.AI

然后选择：

CN endpoint

推荐模型：

glm-4.5-flash

如果报错：

Unknown model

查看支持列表：

openclaw models list

七、配置飞书

接下来是最关键的一步。

openclaw 中 channel 的配置: feishu

1. 创建飞书应用

进入飞书开放平台：https://open.feishu.cn/app?lang=zh-CN 创建应用。

获取：

依次配置: 添加应用能力、权限管理、事件回调、安全设置、版本发布

2 配置 OpenClaw

编辑：

~/.openclaw/openclaw.json

添加：

"channels": { "feishu": { "enabled": true, "appId": "cli_xxx", "appSecret": "xxx", "verificationToken": "xxx", "domain": "feishu", "connectionMode": "websocket", "groupPolicy": "open" } }

八、测试机器人

以上配置完成后测试:

403 解决:

可能是前面操作 model 的 Apikey 没有在 openclaw 添加成功

我配置过程中就出现了:

1. 未成功添加 ApiKey
2. 添加的 model 是否有效,需要提前测试一下,需要替换 $ZHIPU_API_KEY、 model 名称,若是返回 200,说明成功

curl -v https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $ZHIPU_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "glm-4", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}], "max_tokens": 10 }'

九、AI 自动回复 Demo

例如实现：

飞书 -> AI 自动回复

用户发送：

总结一下今天 AI 的新闻

机器人：

整个流程：

用户 ↓ 飞书 ↓ OpenClaw ↓ AI 模型 ↓ 返回消息

十、常见问题

1 Web UI 无法访问

默认端口：

18789

获取 dashboard：

openclaw dashboard --no-open

2 飞书收不到消息

检查：

• 事件订阅 URL
• enabled = true
• 日志

3 多看日志

openclaw gateway --port 18789 --log-level debug

非常重要。

十一、总结

OpenClaw 的价值其实非常清晰：

AI + 自动化 + 消息平台

未来很可能成为：个人 AI Agent 中枢

如果你对AI Agent / 自动化 / LLM 工程化感兴趣：

OpenClaw 是一个非常值得研究的项目。

十二、参考来源

1. openclaw 官网: https://docs.openclaw.ai/start/getting-started
2. feishu 开放平台: https://open.feishu.cn/app

如果你觉得这篇文章有帮助

欢迎：

👍 点赞
⭐ 收藏
💬 评论交流