Openclaw安装与接入手机端飞书

2026-05-05阅读 0热度 0
ai 飞书

Openclaw安装与接入手机端飞书

官网地址:https://openclaw.ai/

Node环境安装

如果已经安装过Node.js环境,这部分可以直接略过。对于需要管理多个版本的朋友,用nvm工具会方便很多。这里推荐安装Node 22版本。

下载地址:https://nodejs.org/zh-cn/download

一、安装Openclaw

官方提供的安装流程非常清晰,跟着走基本不会出错。

对于macOS或者Linux用户,一条命令就能搞定:

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

Windows用户则需要执行以下命令:

# Install OpenClaw
npm i -g openclaw
# Meet your lobster
openclaw onboard

二、配置Openclaw

安装成功后,终端会输出相应的引导信息。

![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/8dcabeab04024ec9af24ce9634e0b5d3.png

首先,第一个选项选择“yes”。

在这里插入图片描述

第二步,选择“QuickStart”快速开始即可。

在这里插入图片描述

第三步是关键,需要选择一个大模型。这里以Z.AI的GLM模型为例,没有账号的话可以去免费注册一个,通常会有一定的免费额度可供试用。

GLM注册账号地址:

在这里插入图片描述

注册后可以查看免费资源包,建议先配置“glm-4.5-air”这个模型来体验Openclaw的功能。

在这里插入图片描述

在GLM后台创建并复制好自己的API key。

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将复制的API key粘贴到配置向导中。

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接着,选择前面提到的免费模型“glm-4.5-air”。

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第四步,暂时选择跳过channel的配置。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

用空格键勾选接下来的三个选项。

在这里插入图片描述

最后,选择“Open the Web UI”。至此,Openclaw的核心安装与配置就完成了。

三、飞书

接下来是接入飞书。首先需要访问飞书开放平台。

官网地址:https://open.feishu.cn/

1、自建应用

在这里插入图片描述

这一步比较简单,根据提示填写应用名称和描述等信息即可。

2、安装飞书插件

回到终端,执行以下命令来安装飞书通道插件:

openclaw plugins install @m1heng-clawd/feishu

3、配置参数

在控制台执行一系列配置命令,记得将`appId`和`appSecret`替换成你在飞书开放平台创建应用后获取的实际值。

openclaw config set channels.feishu.appId "cli_***"
openclaw config set channels.feishu.appSecret "fNAmhX**"
openclaw config set channels.feishu.enabled true
openclaw config set channels.feishu.connectionMode websocket
openclaw config set channels.feishu.dmPolicy pairing
openclaw config set channels.feishu.groupPolicy allowlist
openclaw config set channels.feishu.requireMention true

配置完成后,需要重启网关服务使配置生效:

openclaw gateway restart

4、飞书设置

网关重启后,回到飞书开放平台的应用配置页面。找到「事件和回调」选项,将事件接收模式切换为「长连接模式」,如下图所示:

在这里插入图片描述

只有当长连接状态显示“设置成功”时,才能点击保存。如果保存失败,通常需要回到上一步,确认参数无误后,再次执行重启网关的命令。

长连接配置成功后,继续添加所需的事件权限。在事件列表中添加「接收消息」事件。

在这里插入图片描述

接着,进入「权限管理」页面,搜索并开通`im:message`相关权限,主要勾选「获取与发送单聊、群组消息」这一项。

在这里插入图片描述

完成所有配置后,保存并发布应用。

在这里插入图片描述

四、成功界面展示

现在,整个链路已经打通。你可以在手机端飞书里,向这个自建应用发送消息,并即时收到来自Openclaw大模型的回复。

在这里插入图片描述

与此同时,在运行着Openclaw服务的电脑端,也能同步看到这条消息以及模型生成的回复内容,实现两端互通。

在这里插入图片描述

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