【保姆级】无需公网 IP!Windows 本地一键部署 OpenClaw,10 分钟打造你的飞书 AI 数字员工
本文面向:想在 Windows 本地(PowerShell)一键部署 OpenClaw,使用蓝耘MaaS作为大模型,并通过飞书长连接模式实现 AI 机器人的用户。内容涵盖:从零开始安装配置、对接飞书机器人、验证与排错的完整流程,适合个人开发者或小团队搭建自己的“数字员工”。建议阅读方式:按顺序一步步操作,不要跳过“首次配置向导”。遇到报错时,先对照文末「快速排错提示」处理,再继续后续步骤。
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写在前面
本文面向:想在 Windows 本地(PowerShell)一键部署 OpenClaw,使用蓝耘MaaS作为大模型,并通过飞书长连接模式实现 AI 机器人的用户。
内容涵盖:从零开始安装配置、对接飞书机器人、验证与排错的完整流程,适合个人开发者或小团队搭建自己的“数字员工”。
建议阅读方式:
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按顺序一步步操作,不要跳过“首次配置向导”。
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遇到报错时,先对照文末「快速排错提示」处理,再继续后续步骤。
OpenClaw 是什么?
OpenClaw(原名 Clawdbot / Moltbot)是一个开源的个人 AI 智能体平台,核心定位是“能真正干活的 AI 助手”,而不是简单的聊天机器人。它运行在你的本地电脑或服务器上,通过 WhatsApp、Telegram、Discord、飞书、钉钉等聊天工具接收指令,可以直接操作文件系统、运行命令、控制浏览器、设置定时任务等。
可以把它理解成:
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一个“AI 管家”或“数字员工”,有长期记忆、能记住你的偏好和历史对话;
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一个多渠道网关,让同一个 AI 大脑同时服务飞书、钉钉、Telegram、WhatsApp 等多个平台;
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一个编排框架,本身不自带模型推理能力,需要连接外部大模型(如阿里云百炼、蓝耘 MaaS、Claude、GPT 等)。
典型应用场景包括:
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办公自动化:整理邮件、同步日程、处理文档;
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本地文件管理:归类资料、批量处理文件;
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浏览器自动化:打开网页、抓取数据、填写表单;
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多平台客服 / 运营助手:通过飞书、钉钉等统一接待用户。
蓝耘平台是什么?与 OpenClaw 的关系
蓝耘是一家面向 AI 算力与模型服务的平台,其“蓝耘元生代 MaaS 平台”(Model as a Service)提供开箱即用的大模型服务,包括 DeepSeek、通义千问(Qwen)等热门模型,支持 OpenAI 兼容的 API 接口。
蓝耘平台的核心特点:
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模型即服务:DeepSeek-V3.x、Qwen 系列等多模态、文本模型统一通过 API 暴露,无需自己训练或部署推理引擎;
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低门槛体验:新用户注册可获得大量免费 Token 额度,适合个人开发者和小项目;
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兼容 OpenAI 协议:只需将
base_url指向蓝耘的网关,即可无缝接入各类兼容 OpenAI 的应用。
与 OpenClaw 的关系:
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OpenClaw 作为“智能体编排框架”,本身不包含模型推理能力,需要连接外部大模型;
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蓝耘 MaaS 提供兼容 OpenAI 协议的模型 API,OpenClaw 可以通过配置将请求重定向到蓝耘节点,从而使用 DeepSeek、Qwen 等模型作为“大脑”;
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简单理解:
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OpenClaw = “指挥中心 + 执行层”(多渠道、记忆、工具调用)
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蓝耘 MaaS = “算力 + 模型层”(提供大模型推理服务)
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本教程以“蓝耘MaaS”为例,如果你后续希望切换其他模型服务商,只需在 OpenClaw 中修改模型配置(API 地址、模型名、API Key)即可。
适用场景:在 Windows 本地(PowerShell)一键部署 OpenClaw,使用蓝耘MaaS作为大模型,通过飞书长连接模式实现 AI 机器人。
步骤一:极速安装,一行命令搞定环境
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打开 PowerShell。
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执行以下命令一键安装: 在 PowerShell 中运行
iwr -useb https://clawd.org.cn/install.ps1 | iex

步骤二:启动向导,初始化配置参数
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重新打开一个 CMD 。
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输入命令启动配置向导:
openclaw-cn onboard
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向导启动后:
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第一步选择继续(YES)。

步骤 三:注入灵魂,获取蓝耘MaaS API Key
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访问蓝耘MaaS平台,登录账号

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进入左侧菜单「密钥管理」→「创建 API Key」。
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创建完成后复制 Key(通常以 sk- 或 bk- 开头)。

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返回 onboard 向导,在对应位置粘贴 Key 并继续。

蓝耘福利大放送,这就是选择的理由
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步骤四:打通渠道,搭建飞书长连接桥梁
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在 onboard 向导中,选择配置 Feishu渠道。

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访问飞书开放平台。
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创建企业自建应用 → 选择机器人类型 → 填写基本信息 → 创建。

选择机器人,继续下一步

输入内容(自定义)

2.在权限管理/批量导入/导出权限中清空原有权限,粘贴复制下方内容
{
"scopes": {
"tenant": [
"aily:file:read",
"aily:file:write",
"application:application.app_message_stats.overview:readonly",
"application:application:self_manage",
"application:bot.menu:write",
"cardkit:card:write",
"contact:contact.base:readonly",
"contact:user.employee_id:readonly",
"corehr:file:download",
"docs:document.content:read",
"event:ip_list",
"im:chat",
"im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read",
"im:chat.members:bot_access",
"im:message",
"im:message.group_at_msg:readonly",
"im:message.group_msg",
"im:message.p2p_msg:readonly",
"im:message:readonly",
"im:message:send_as_bot",
"im:resource",
"sheets:spreadsheet",
"wiki:wiki:readonly"
],
"user": [
"aily:file:read",
"aily:file:write",
"contact:contact.base:readonly",
"im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read"
]
}
}

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在「凭证与基础信息」中复制 App ID 和 App Secret。
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进入「事件与回调」:
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订阅方式选择 长连接订阅方式(不可选 HTTP 回调)。
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添加事件:至少包含 im.message.receive_v1(接收消息)。
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保存设置。
注意:事件订阅和回调配置建议在openclaw部署完成后统一在飞书后台设置,避免向导卡住。

3.在指定位置输入刚才复制的 机器人App ID 和 App Secret,继续下一步直到向导完成。

步骤五:引擎点火,启动核心网关服务
配置完成后,启动 OpenClaw 的网关:
启动openclaw网关
openclaw-cn gateway

步骤六:仪表盘检阅,后台状态可视化
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浏览器打开命令中提示的网址。
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登录 OpenClaw 管理后台。
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检查事件订阅是否为长连接模式。
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确认已添加的事件列表完整。

步骤七:实战演练,验证智能交互效果
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发送消息给机器人(如 @机器人 你好)。
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如果机器人正常回复,则部署成功!

快速排错提示
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onboard 卡住或报错 → 检查网络,重新运行 openclaw-cn onboard。
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gateway 启动失败 → 检查端口 18789 是否被占用,可加参数 --port 其他端口。
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飞书不回复 → 确认选了“长连接”、事件已订阅、App ID/Secret/Key 无误。
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模型无响应 → 确认蓝耘MaaS平台 API Key 有效、配额充足。
写在末尾
到这里,你已经完成了一套“本地部署 + 蓝耘MaaS模型 + 飞书长连接机器人”的完整搭建。这套环境可以作为你后续各种 AI 自动化实验的基础:
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可以继续给机器人添加技能(技能插件),扩展文件处理、浏览器自动化等能力;
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可以尝试接入蓝耘MaaS平台的其他模型,对比不同模型的效果和成本;
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也可以把这套机器人接入更多业务场景,比如自动客服、内部知识助手、运营日报等。
如果在实际操作中遇到问题,建议优先:
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回头检查每一步的配置(App ID / App Secret / API Key / 事件订阅);
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查看 OpenClaw 官方文档和社区教程,更新到最新版本;
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在飞书开放平台中确认事件订阅是否正常、是否有报错日志。
祝你玩得顺手,把 OpenClaw 打造成真正属于你的“数字员工”。
DAMO开发者矩阵,由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起,致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果,搭建高质量的交流与分享平台,推动技术创新与产业应用链接,围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。
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