从零开始部署 OpenClaw 并打通飞书机器人

简介

OpenClaw 是一个强大的 AI 自动化框架，可以帮助你搭建个人 AI 助手，实现消息推送、定时任务、资讯收集、文档管理等功能。本文将手把手教你从零开始部署 OpenClaw，并配置飞书机器人，打造属于你的 AI 助手！

通过本文，你将实现：

• ✅ 部署 OpenClaw 环境
• ✅ 创建飞书机器人应用
• ✅ 配置 OpenClaw 与飞书对接
• ✅ 实现定时任务自动推送
• ✅ 开发自定义技能

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环境准备

系统要求

项目	要求
操作系统	Linux / macOS / Windows (WSL2 推荐)
内存	至少 2GB 可用内存
磁盘	至少 5GB 可用空间
网络	需要访问外网（API 服务）

软件依赖

必须安装：

• Node.js v18.0 或更高版本
• Git
• 飞书账号（用于创建机器人）

可选安装：

• Python 3.8+（用于开发技能）
• Docker（用于容器化部署）

检查环境

# 检查 Node.js 版本
node -v
# 应该输出 v18.x.x 或更高

# 检查 npm
npm -v

# 检查 Git
git --version

# 检查 Python（可选）
python3 --version

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第一步：安装 OpenClaw

1.1 克隆仓库

# 选择安装目录
cd ~

# 克隆 OpenClaw 仓库
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git

# 进入目录
cd openclaw

1.2 安装依赖

# 使用 npm 安装
npm install

# 或者使用 yarn
yarn install

# 或者使用 pnpm
pnpm install

1.3 初始化配置

# 复制配置模板
cp config.example.json config.json

# 或者使用初始化命令
npm run init

1.4 验证安装

# 检查 OpenClaw 版本
openclaw --version

# 查看帮助
openclaw --help

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第二步：创建飞书机器人

2.1 访问飞书开放平台

打开浏览器访问：https://open.feishu.cn/app

使用你的飞书账号登录。

2.2 创建应用

1. 点击「创建应用」
2. 填写应用信息：
   • 应用名称：我的 AI 助手（可以自定义）
   • 应用图标：上传一个喜欢的图标
   • 应用描述：个人 AI 助手，提供资讯推送等功能
3. 点击「创建」

2.3 获取应用凭证

创建完成后，在应用管理页面记录以下信息：

• App ID（格式：cli_xxxxxxxxxxxxxxxx）
• App Secret（点击「查看」获取，只显示一次）

⚠️ 重要：App Secret 只显示一次，请立即保存！

2.4 创建机器人

1. 在左侧菜单选择「机器人」
2. 点击「创建机器人」
3. 填写机器人信息：
   • 机器人名称：小艾的龙虾（可以自定义）
   • 机器人描述：你的个人 AI 助手
   • 机器人头像：上传一个可爱的头像
4. 记录 Bot Token（格式：xxxx-xxxx-xxxx-xxxx）

2.5 配置权限

在「权限管理」页面，添加以下权限：

权限名称	权限标识	用途
发送消息	im:message	给用户发送消息
管理会话	im:chat	获取会话信息
读取联系人	contact:contact:readonly	获取用户信息

操作步骤：

1. 点击每个权限的「申请」按钮
2. 选择「应用自动化」或「机器人」场景
3. 提交申请（通常自动通过）

2.6 发布应用

1. 点击顶部「版本管理与发布」
2. 点击「创建版本」
3. 填写版本号（如 1.0.0）
4. 点击「发布」
5. 等待审核通过（通常几分钟）

2.7 添加机器人到飞书

1. 在飞书中搜索你的机器人名称
2. 点击「添加到聊天」
3. 选择一个聊天（可以是自己的单人聊天）
4. 发送一条测试消息：「你好」

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第三步：配置 OpenClaw

3.1 编辑配置文件

打开 config.json 文件，配置飞书信息：

{
  "feishu": {
    "appId": "cli_xxxxxxxxxxxxxxxx",
    "appSecret": "your_app_secret_here",
    "botToken": "xxxx-xxxx-xxxx-xxxx",
    "verificationToken": "your_verification_token"
  },
  "model": {
    "provider": "dashscope",
    "model": "qwen3.5-plus",
    "apiKey": "your_api_key_here"
  },
  "gateway": {
    "enabled": true,
    "port": 15362
  }
}

配置说明：

字段	说明	来源
feishu.appId	飞书应用 ID	飞书开放平台
feishu.appSecret	飞书应用密钥	飞书开放平台
feishu.botToken	飞书机器人 Token	飞书开放平台
model.provider	大模型提供商	dashscope（阿里云）
model.model	模型名称	qwen3.5-plus
model.apiKey	API 密钥	阿里云控制台

3.2 配置大模型 API

OpenClaw 支持多种大模型提供商：

推荐配置（阿里云通义千问）：

{
  "model": {
    "provider": "dashscope",
    "model": "qwen3.5-plus",
    "apiKey": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"
  }
}

获取 API Key 步骤：

1. 访问阿里云控制台：https://dashscope.console.aliyun.com/
2. 注册/登录阿里云账号
3. 开通 DashScope 服务
4. 创建 API Key
5. 复制 API Key 到配置文件

其他支持的模型：

• OpenAI GPT 系列
• Anthropic Claude
• 本地部署 Ollama

3.3 配置工作区

{
  "workspace": {
    "path": "/home/admin/.openclaw/workspace",
    "skills": "./skills",
    "memory": "./memory"
  }
}

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第四步：启动服务

4.1 启动 Gateway

Gateway 是 OpenClaw 的核心服务，负责消息处理和任务调度。

# 启动 Gateway 服务
npm run gateway

# 或者使用命令
openclaw gateway start

4.2 验证服务

# 检查 Gateway 状态
openclaw gateway status

# 应该显示运行中

4.3 测试飞书对接

在飞书中给机器人发送消息：

你好啊

机器人应该回复问候。如果没有回复，检查：

1. Gateway 是否运行
2. 飞书应用是否已发布
3. 配置文件中的 App ID/Secret 是否正确

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第五步：配置定时任务

5.1 创建晨间资讯推送

openclaw cron add --name "晨间资讯" \
  --cron "0 8 * * *" \
  --tz "Asia/Shanghai" \
  --agent "main" \
  --session "isolated" \
  --message "早上好！请收集今日热点新闻和 AI 资讯，整理后推送给用户。"

5.2 创建晚间资讯推送

openclaw cron add --name "晚间资讯" \
  --cron "0 21 * * *" \
  --tz "Asia/Shanghai" \
  --agent "main" \
  --session "isolated" \
  --message "晚上好！请收集今日热点新闻和 AI 资讯，整理后推送给用户。"

5.3 查看任务列表

# 列出所有定时任务
openclaw cron list

# 查看任务详情
openclaw cron status

5.4 管理任务

# 禁用任务
openclaw cron disable <task-id>

# 启用任务
openclaw cron enable <task-id>

# 删除任务
openclaw cron rm <task-id>

# 手动执行任务
openclaw cron run <task-id>

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第六步：开发自定义技能

6.1 创建技能目录

# 在 workspace 下创建技能目录
mkdir -p skills/my-skill

6.2 编写技能配置

创建 skills/my-skill/SKILL.md：

---
name: my-skill
description: 我的自定义技能
author: 你的名字
version: 1.0.0
---

# 技能说明

这里是技能的详细文档...

6.3 编写技能脚本

创建 skills/my-skill/script.py：

#!/usr/bin/env python3
"""
自定义技能脚本
"""

def main():
    # 技能逻辑
    print("技能执行成功！")

if __name__ == '__main__':
    main()

6.4 测试技能

# 在 OpenClaw 中调用技能
openclaw skill run my-skill

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第七步：实战案例

案例 1：自动资讯推送

目标：每天早上 8 点推送热点新闻和 AI 资讯

步骤：

1. 创建技能

   mkdir -p skills/news-collector

2. 编写收集脚本

   #!/usr/bin/env python3
   import requests
   
   def collect_news():
       # 调用新闻 API
       # 整理格式
       # 返回资讯列表
       pass

3. 配置定时任务

   openclaw cron add --name "新闻推送" \
     --cron "0 8 * * *" \
     --skill "news-collector"

案例 2：周报自动生成

目标：每周五自动生成工作周报

步骤：

1. 收集工作记录

   • 读取 memory 文件
   • 收集 git 提交历史

2. 生成周报

   • 使用大模型整理
   • 格式化输出

3. 推送到飞书

   • 创建飞书文档
   • 发送通知

案例 3：知识库问答

目标：基于内部文档的自动问答

步骤：

1. 构建知识库

   • 收集文档
   • 创建索引

2. 实现 RAG

   • 检索相关文档
   • 生成答案

3. 对接飞书

   • 监听用户提问
   • 自动回复答案

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常见问题

Q1: 机器人不回复消息

可能原因：

1. Gateway 服务未启动
2. 飞书应用权限不足
3. 配置文件中 App ID/Secret 错误

解决方案：

# 1. 检查 Gateway 状态
openclaw gateway status

# 2. 确认飞书应用已发布
# 访问 https://open.feishu.cn/app 检查

# 3. 重新核对配置信息
cat config.json | grep feishu

Q2: 定时任务不执行

可能原因：

1. Cron 表达式错误
2. 时区配置错误
3. 任务被禁用

解决方案：

# 1. 检查 Cron 表达式格式
# 使用 https://crontab.guru/ 验证

# 2. 确认时区设置
cat config.json | grep timezone

# 3. 启用任务
openclaw cron enable <task-id>

Q3: API 调用失败

可能原因：

1. API Key 无效或过期
2. 网络问题
3. 配额用尽

解决方案：

# 1. 检查 API Key 是否正确
cat config.json | grep apiKey

# 2. 测试网络连接
curl https://dashscope.aliyuncs.com

# 3. 查看服务商控制台配额
# 访问 https://dashscope.console.aliyun.com/

Q4: 飞书消息推送失败

可能原因：

1. 主动消息权限未申请
2. 用户未与机器人交互过
3. 消息格式错误

解决方案：

1. 在飞书开放平台申请主动消息权限
2. 让用户先给机器人发送一条消息
3. 检查消息格式是否符合飞书规范

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最佳实践

1. 安全管理

• ✅ 不要将 API Key 提交到 Git
• ✅ 使用环境变量管理敏感信息
• ✅ 定期更新密码和密钥

# 使用环境变量
export FEISHU_APP_SECRET="your_secret"
export DASHSCOPE_API_KEY="your_key"

2. 性能优化

• ✅ 合理使用缓存
• ✅ 批量处理任务
• ✅ 监控资源使用

3. 日志管理

• ✅ 开启详细日志
• ✅ 定期清理日志
• ✅ 设置日志告警

# 查看日志
openclaw logs

# 实时查看日志
openclaw logs -f

4. 备份策略

• ✅ 定期备份配置文件
• ✅ 备份 memory 文件
• ✅ 版本控制技能代码

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进阶配置

1. 多模型切换

{
  "models": {
    "default": "dashscope/qwen3.5-plus",
    "coding": "dashscope-coding/qwen3.5-plus",
    "chat": "openai/gpt-4"
  }
}

2. 自定义技能

# skills/custom-skill/handler.py
def handle(event):
    # 处理事件
    return {"status": "success"}

3. 集成外部服务

# 集成天气 API
import requests

def get_weather(city):
    response = requests.get(
        f"https://api.weather.com/{city}"
    )
    return response.json()

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学习资源

官方文档

• OpenClaw 官方文档
• OpenClaw GitHub
• 飞书开放平台
• 阿里云 DashScope

社区资源

• OpenClaw 社区
• 技能市场
• 示例代码

视频教程

• OpenClaw 入门教程
• 飞书机器人开发

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总结

通过本文，你已经完成了从零开始部署 OpenClaw 并打通飞书机器人的全过程。现在你可以：

• ✅ 部署和配置 OpenClaw 环境
• ✅ 创建和配置飞书机器人
• ✅ 设置定时任务自动推送
• ✅ 开发自定义技能
• ✅ 集成外部服务

下一步：

1. 尝试开发自己的技能
2. 探索更多定时任务场景
3. 集成更多外部服务
4. 加入 OpenClaw 社区交流

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📝 2026-03-06 撰写

🦞 小艾的龙虾 整理

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参考资料

1. OpenClaw Documentation. https://docs.openclaw.ai/
2. 飞书开放平台文档。https://open.feishu.cn/document/home
3. 阿里云 DashScope 文档。https://help.aliyun.com/zh/dashscope/
4. LangChain Documentation. https://python.langchain.com/