一、前言

最近在捣鼓各种 AI Agent 框架，发现了一个宝藏项目——OpenClaw（俗称"小龙虾"）。这货是一个开源的 AI 助手框架，支持自定义 Agent、多种渠道接入，关键是部署简单、功能强大。
本来是奔着玩一玩的心态，结果一发不可收拾。先是用了 Docker 部署，接着又接入了飞书机器人。现在在群里调戏 AI 已经成为日常操作…
今天把我的完整部署和接入过程分享出来，希望对想上手的同学有所帮助。本文保姆级教程，小白也能看懂！

二、Docker 一键部署 OpenClaw

2.1 环境准备

首先，你需要一个安装了 Docker 和 Docker Compose 的运行环境：
Windows / macOS 用户： 直接去 Docker 官网下载 Docker Desktop 即可，一键安装无烦恼。
Linux 用户（以 Ubuntu 为例）：

# 一键安装 Docker
curl -fsSL https://get.docker.com | sudo sh

# 添加当前用户到 docker 组（退出重登录生效）
sudo usermod -aG docker $USER

2.2 编写 docker-compose.yml

创建一个项目目录，把下面的配置存进去：

mkdir ~/openclaw-docker && cd ~/openclaw-docker

新建 docker-compose.yml，内容如下：

services:
  openclaw-gateway:
    image: ghcr.io/openclaw/openclaw:latest
    container_name: openclaw
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "18789:18789"
    volumes:
      - ./data:/home/node/.openclaw
      - ./workspace:/home/node/workspace
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
      - NODE_ENV=production
      - AUTH_PASSWORD=admin123456
    cap_drop:
      - NET_RAW
      - NET_ADMIN
    security_opt:
      - no-new-privileges:true

    # 使用 lan 模式，允许外部访问
    command: node openclaw.mjs gateway --bind lan --port 18789 --allow-unconfigured

2.3 初始化配置

首次启动前，需要配置 allowedOrigins（允许访问的来源）：

# 1. 先创建配置目录
mkdir -p ./data
mkdir -p ./workspace

# 2. 创建初始配置文件 ./data/openclaw.json
cat > ./data/openclaw.json << 'EOF'
{
  "gateway": {
    "mode": "local",
    "bind": "lan",
    "port": 18789,
    "auth": {
      "mode": "password",
      "password": "admin123456"
    },
    "controlUi": {
      "allowedOrigins": [
        "http://localhost:18789",
        "http://127.0.0.1:18789",
        "http://YOUR_SERVER_IP:18789"
      ]
    }
  }
}
EOF

这里有个小坑提醒一下：记得把 YOUR_SERVER_IP 替换成你服务器的实际 IP 地址，比如 172.16.8.14。

2.4 启动与验证

一切就绪，开始启动：

# 1. 创建数据持久化目录
mkdir -p ./data
mkdir -p ./workspace

# 2. 启动容器（后台运行）
docker compose up -d

# 3. 查看实时日志，确认启动成功
docker compose logs -f

看到类似 [gateway] listening on ws://0.0.0.0:18789 的日志，说明启动成功了！

接下来打开浏览器访问：

• 宿主机：127.0.0.1:18789 或 你的服务器IP:18789
  

2.5 容器内初始化（首次必需）

第一次使用需要跑一下初始化向导：

# 进入容器执行初始化配置向导
docker exec -it openclaw bash

# 运行 onboard 向导
openclaw onboard

向导会依次问你几个问题，这里给出一个快速配置示例：

◆ I understand this is personal-by-default...: yes
◆ Setup mode: QuickStart
◆ Config handling: Use existing values
◆ Model/auth provider: 输入 API Key（以 minimax 为例）
  API: https://api.minimaxi.com/anthropic
  key: 你的API密钥
◆ Select channel: skip
◆ Search provider: skip
◆ Configure skills: skip
◆ Enable hooks: skip
◆ How do you want to hatch your bot?: web-ui

完成后输入 exit 退出容器。

2.6 配对登录

由于 Docker 有自己的内部网络，即使配置了 mode: “local”，Gateway 也会把 Docker NAT 视为外部连接，需要手动配对。
在服务器上执行：

# 1. 查看待配对设备
docker exec openclaw openclaw devices list

# 2. 批准配对请求
docker exec openclaw openclaw devices approve <device-id>

配对成功后，就能愉快地和 AI 玩耍了！

三、飞书机器人接入

把 AI 接到飞书里，直接在群里调戏，这体验用过都说香！

3.1 前置准备

• 已部署好的 OpenClaw
• 飞书账号（个人或企业版均可）

3.2 快捷配置（腾讯云用户）

如果你用的是腾讯云 Lighthouse 等云服务器，配置非常简单：
1.进入腾讯云控制台 → Lighthouse 实例 → 管理实例
2.进入应用管理 → 模型配置（设置 API Key）
3.选择通道 飞书 → 点击 快捷配置 → 前往授权
4.用飞书 App 扫码，选择"继续授权登录"
5.返回控制台点击"我已完成扫码"
⚠️ 注意：如果没有发布权限，会提示"飞书机器人发布失败"，需要联系管理员审批，或者用下面的手动配置。

3.3 手动配置（通用方案）

快捷配置失败的同学跟我走这边，手动配置其实也不难。

步骤 1：创建飞书应用

登录飞书开放平台（https://open.feishu.cn/），点击 创建企业自建应用，填写应用名称、描述，上传一个图标（随便找个图就行）。

步骤 2：添加机器人能力

在应用管理页左侧导航栏点击 添加应用能力，选择 机器人 → 点击添加。

步骤 3：获取凭证

进入 凭证与基础信息 页面，复制保存：

• App ID（通常以 cli_ 开头）
• App Secret（注意保密，别泄露）

步骤 4：配置权限

进入 权限管理 → 点击 批量导入权限，粘贴以下 JSON：

{
  "scopes": {
    "tenant": [
      "im:message",
      "im:message.p2p_msg:readonly",
      "im:message.group_at_msg:readonly",
      "im:message:send_as_bot",
      "im:resource",
      "contact:user.base:readonly",
      "im:message.group_msg",
      "im:message:readonly",
      "im:message:update",
      "im:message:recall",
      "im:message.reactions:read",
      "docx:document:readonly",
      "drive:drive:readonly",
      "wiki:wiki:readonly",
      "bitable:app:readonly",
      "task:task:read",
      "contact:contact.base:readonly",
      "docx:document",
      "docx:document.block:convert",
      "drive:drive",
      "wiki:wiki",
      "bitable:app",
      "task:task:write"
    ],
    "user": []
  }
}

点击 申请开通，等待权限生效。

步骤 5：配置事件订阅

进入 事件与回调 页面：

• 订阅方式选择 使用长连接接收事件 → 保存
• 点击 添加事件，搜索并添加 接收消息（im.message.receive_v1）
  可选：如果你想在群聊里用，继续添加：消息已读、机器人进群、机器人被移出群。
  ⚠️ 如果提示"应用未建立长连接"，请检查 App ID 和 App Secret 是否正确配置，或重启 OpenClaw 网关服务。

步骤 6：在 OpenClaw 中添加飞书频道

打开终端执行：

docker exec -it openclaw bash
openclaw channels add

按向导操作：

• 选择 Feishu/Lark (飞书)
• 输入 App Secret 和 App ID
• 连接模式选择 WebSocket 长连接
• 国内用户选择 Feishu 频道
• 群聊策略可选 Open（响应所有群聊）或 Allowlist（仅白名单群聊）
  

也可以用命令行开启飞书插件：

openclaw plugins enable feishu

步骤 7：发布应用

最后一步别忘了：

• 进入 版本管理与发布
• 点击 创建版本，填写版本号（如 1.0.0）和更新说明
• 点击 保存并申请发布
• 等待管理员审核通过（如果你就是管理员，可在飞书管理后台自行通过）

四、配对与使用

4.1 首次配对

飞书配置好了，现在需要配对才能用：
1.在飞书搜索框输入机器人名称，找到它
2.发送任意消息，机器人会回复一个配对码

3.在 OpenClaw 终端执行配对：

openclaw pairing approve feishu <配对码>

或者查看待处理配对请求：

openclaw pairing list feishu

配对成功后就可以正常对话了！

4.2 添加进群聊

• 进入群聊 → 设置 → 添加机器人
• 搜索你的机器人名称 → 添加
  ⚠️ 注意：机器人只能被添加进同一企业的群聊，外部群无法添加。

4.3 斜杠命令

在飞书对话框中可以直接用这些命令：

命令	功能
/new	清空上下文，开启新对话（省 Tokens）
/verbose on	开启调试模式，查看 AI 执行细节
/verbose off	关闭调试模式

4.4 多媒体能力

接入飞书后，可以发送图片、语音、视频、文件，OpenClaw 会自动处理，爽！

五、常见问题汇总

问题	解决方案
"应用未建立长连接	"检查 App ID/App Secret 是否正确，重启 OpenClaw 网关
“飞书机器人发布失败”	联系管理员审批，或开启"全员免审"规则
“没有待处理的配对请求”	确保已发送消息获取配对码，检查通道配置是否正确

六、总结

到这里，你的 OpenClaw 已经部署完成，并且成功接入了飞书。现在你可以：

• 在浏览器里直接和 AI 对话
• 在飞书群里调戏 AI
• 让 AI 帮你处理各种任务

Docker 部署的好处是环境隔离、统一体验、安全可控，升级也就是一行命令的事。飞书接入后，团队协作更加便捷，AI 助手触手可及。
感兴趣的同学赶紧动手试试吧，有问题欢迎在评论区交流！

感谢各位看官的一路陪伴，大家都再接再厉！