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标题: 【最新教程】OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot）本地部署快速指南 [打印本页]

作者: 创想小编 时间: 昨天 22:11
标题: 【最新教程】OpenClaw（原Clawdbot/Moltbot）本地部署快速指南
作者：CSDN博客
1. 系统与硬件要求
操作系统：macOS、Linux、Windows（推荐WSL2）
最低配置：CPU≥2核，内存≥4GB，磁盘预留≥10GB空间
必备工具：Node.js ≥22、Git、Docker（可选，推荐用于沙箱隔离）
2. 依赖安装
检查Node.js建议版本24：终端执行node -v，版本不足可通过nvm/fnm/brew升级
安装Git：下载地址为 git-scm.com或者gitforwindows.org，或者阿里镜像（感谢评论区的星悸迷航同学）官网下载对应系统版本，安装基本下一步，到环境变量
调整你的 path 环境变量选第二项

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Docker安装（可选）：安装Docker 20.10+版本，保持后台运行，用于会话沙箱隔离
二、安装部署（官方推荐流程）
windows Powershell (注意要用管理员方式打开！！！）
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex
Macos/linux
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
选择 QuickStart 之后按着提示进行安装即可：
OpenClaw — Personal AI Assistant

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https://openclaw.ai/

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AI模型选择，这里我选择MiniMax, 按提示输入Api key进行配置

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Channel 选择，默认集成的都是国外的平台，这里先直接跳过，后面再通过插件的方式接入飞书：

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Skill 和 Hooks 也先跳过，暂时先不配置：

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然后选择的Web Ui打开：

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随后会在浏览器打开 http://127.0.0.1:18789
这就是OpenClaw Web 端：

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四、ClawBot如何接入飞书？

为了可以随时随地使用OpenClawd，我们需要接入IM通信软件。

国内的话可以考虑接入飞书，因为它生态相对开放，接入起来会比较方便，同时支持PC电脑端和手机移动端。

为了实现这个目标，我在Github找到一个专门用于OpenClaw接入飞书的插件，按照下面操作简单4步就可以接入飞书：

1. 创建飞书应用

打开飞书开放平台，创建新的应用, 名字就叫 “OpenClaw” 好了：

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创建完成后记录下 App ID 和 App Secret 备用：

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2. OpenClaw安装飞书插件
OpenClaw飞书插件的地址如下：
https://github.com/m1heng/clawdbot-feishu.git
按照插件的说明文档，执行下方命令即可安装：

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修改配置文件：
~/.openclaw/openclaw.json
加上下面的配置内容：

"channels": { "feishu": { "enabled": true, "appId": "上面保存的 App ID", "appSecret": "上面保存的 App Secret", "domain": "feishu", "connectionMode": "websocket", "dmPolicy": "pairing", "groupPolicy": "open", "requireMention": true, "mediaMaxMb": 30, "renderMode": "card" } },

复制代码

然后在 Channels 页可以看到飞书是 Running 状态，就是配置好了：

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3. 配置飞书应用机器人能力与消息权限
编辑上面创建的飞书应用

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需要开启以下权限：

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订阅方式选默认推荐的长连接，添加上以下事件：

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应用编辑完之后记得创建版本并发布才能生效。
4. 接入飞书群聊
用手机或者电脑打开飞书客户端，创建一个群组：

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将OpenClaw机器人拉入群聊：

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@OpenClaw并让它做个自我介绍：

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OpenClaw可以正常回复就说明配置成功了，下面就来测试下它能力如何。
四、实战演示：让AI助理真正干点活儿
场景1：系统信息查询

@OpenClaw, 发送消息：
"帮我查一下磁盘使用情况"

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场景2：文件操作
@OpenClaw, 发送消息：
"在/Users/lucas.l/Workspace 目录下新建一个叫'周报'的txt文件，写入'本周完成了OpenClaw飞书接入测试'"

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查看下文件正确写入了：

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怎么样？利用OpenClaw为什么干活，是不是非常方便？

如果免费token不够用，可以订阅年套餐，1年400多块，国内最好用之一
智谱 Coding plan 介绍页面：https://www.bigmodel.cn/glm-coding
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原文地址：https://blog.csdn.net/houzi86/article/details/157614236

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