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标题: OpenClaw实战系列01：OpenClaw接入飞书机器人全接入指南 + Ollama本地大模型 [打印本页]

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作者: AI小编    时间: 昨天 22:42
标题: OpenClaw实战系列01：OpenClaw接入飞书机器人全接入指南 + Ollama本地大模型
作者：Peter·Pan爱编程
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引言第一步：环境准备与核心思想第二步：部署Ollama——把大模型“养”在本地

1. 安装 Ollama2. 拉取并运行模型3. 确认API可用性

第三步：安装OpenClaw——AI大脑的“躯干”

1. 安装Node.js2. 一键安装 OpenClaw3. 验证安装

第四步：打通飞书——创建并配置机器人

1. 创建飞书应用2. 配置机器人能力3. 发布应用

第五步：OpenClaw与飞书“握手”

方法一：使用 onboard 向导重新配置（推荐最新版）方法二：手动添加渠道批准配对

第六步：实战测试与玩法拓展

1. 本地能力测试2. 结合Ollama的优势3. 云端模型备用

常见问题与避坑指南总结参考文献：

引言

在AI技术爆发的2026年，我们不再满足于使用公用的ChatGPT或Claude。出于数据隐私、定制化需求或离线可用的考虑，本地部署AI大模型并接入日常办公软件成为了新的刚需。
本文将带你从零开始，完成以下目标：

安装OpenClaw：一个强大的开源个人AI助理框架（前身为ClawdBot/Moltbot）。部署Ollama：在本地运行大模型（如DeepSeek-R1、Llama 3等），作为AI的“大脑”。接入飞书：将你的AI助理添加到飞书好友或群聊中，实现随叫随到的智能办公体验。

第一步：环境准备与核心思想

在开始前，我们需要明确技术架构：飞书 → OpenClaw（调度器） → Ollama（本地模型）。

操作系统：Windows（建议WSL2）、macOS 或 Linux。本文以 Windows 11 + WSL2 (Ubuntu 22.04) 为例。

• 硬件要求：
  
  CPU：4核以上（推荐8核）内存：16GB以上（若运行7B-8B模型，需预留8-10GB内存给模型）磁盘：20GB以上剩余空间。
  
  
  

第二步：部署Ollama——把大模型“养”在本地

Ollama 是目前最便捷的本地模型运行工具，它支持 Llama 3、DeepSeek-R1、Qwen 2.5 等一系列主流模型
1. 安装 Ollama

访问 Ollama 官网 下载对应系统的安装包，或使用命令行安装（以Linux/WSL为例）：

1. curl-fsSL https://ollama.com/install.sh |sh

复制代码

安装完成后，验证版本：

1. ollama --version

复制代码

并通过 ollama serve 确保服务在后台运行（通常安装后会自动注册为服务）。
2. 拉取并运行模型

根据你的硬件配置选择合适的模型。对于大多数用户，推荐使用 DeepSeek-R1（7B） 或 Llama 3.2（3B），兼顾性能与资源占用。

1. # 运行 DeepSeek-R1（会自动下载）
2. ollama run deepseek-r1:7b
4. # 或者运行 Llama 3.2（更轻量）
5. ollama run llama3.2

复制代码

出现 Send a message 提示即表示模型启动成功。
注意：记下这个终端，后续OpenClaw会通过API调用它。
3. 确认API可用性

Ollama 默认会在本地 11434 端口开启API服务。我们可以用 curl 测试一下：

1. curl http://localhost:11434/api/generate -d'{
2.   "model": "deepseek-r1:7b",
3.   "prompt": "你好，你是谁？",
4.   "stream": false
5. }'

复制代码

看到包含“DeepSeek”或对应模型名的JSON返回，说明Ollama已经准备就绪。
第三步：安装OpenClaw——AI大脑的“躯干”

OpenClaw 负责连接聊天软件（飞书）和AI大脑（Ollama），并管理各种工具（Skills）。
1. 安装Node.js

OpenClaw 需要 Node.js 22.0 或更高版本。

1. # 以Ubuntu为例curl-fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x |sudo-Ebash -
2. sudoaptinstall-y nodejs
3. node-v# 检查版本

复制代码

2. 一键安装 OpenClaw

官方提供了一键安装脚本，会自动处理大部分配置。

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

复制代码

安装完成后，执行初始化向导。注意： 最新版的向导已经支持直接配置飞书和模型了，非常方便！

1. openclaw onboard --install-daemon

复制代码

在向导中：

AI 模型配置：由于我们要用Ollama，这里可以选择“Other/OpenAI Compatible”。API地址填：http://localhost:11434/v1/（Ollama兼容OpenAI格式），API Key可以随便填（如ollama），模型名填你下载的，比如 deepseek-r1:7b。通信渠道：先跳过（Telegram/WhatsApp等），我们后面手动配置飞书。

3. 验证安装

启动服务并检查状态：

1. openclaw gateway start
2. openclaw status

复制代码

此时访问 http://127.0.0.1:18789 应该能看到 OpenClaw 的 Web 控制台（Dashboard）。
第四步：打通飞书——创建并配置机器人

这是让AI“落地”的关键一步，我们需要在飞书开放平台注册一个机器人应用。
1. 创建飞书应用

登录飞书开发者后台。点击“创建企业自建应用”，填写名称和描述，上传头像。创建成功后，进入应用详情页，点击左侧“凭证与基础信息”，记录下 App ID 和 App Secret（非常重要！）。

2. 配置机器人能力

在左侧“添加应用能力”中，点击“机器人”进行添加。

• 点击左侧“权限管理”，为机器人开通必要权限。最简单的方法是搜索并添加以下权限：
  
  im:message 相关的收发权限（im:message:send_as_bot, im:message.group_msg, im:message.p2p_msg）。contact:contact.base:readonly（读取通讯录，用于识别@你的人）。如果有操作文档的需求，还需开通文档相关的权限。
  
  
  
• 点击左侧“事件与回调”，选择“事件配置”。
  
  订阅方式选择“使用长连接接收事件”（开发测试阶段最方便）。点击保存。添加事件：搜索并添加 im.message.receive_v1（接收消息事件）。
  
  
  

3. 发布应用

点击左侧“版本管理与发布”，创建一个版本，填写版本日志。点击“申请发布”（如果是你自己的企业，审核会秒过，直接发布成功）。发布后，在飞书搜索框搜索你的应用名称，找到它并发送一条消息“你好”，此时应该收到来自飞书官方的“配对码”提示，因为我们的后端还没连上。

第五步：OpenClaw与飞书“握手”

现在，我们要让 OpenClaw 认识这个飞书机器人。
方法一：使用 onboard 向导重新配置（推荐最新版）

1. openclaw onboard

复制代码

当问到渠道时，选择 feishu，并输入刚才拿到的 App ID 和 App Secret。
方法二：手动添加渠道

如果已经完成了onboard，可以使用 channels 命令：

1. openclaw channels add# 选择 feishu，按提示输入 APP ID 和 APP SECRET

复制代码

配置完成后，必须重启网关才能使配置生效：

1. openclaw gateway restart
2. # 或者旧版本命令 openclaw-cn gateway restart

复制代码

查看实时日志，确认飞书连接是否成功：

1. openclaw logs --follow

复制代码

看到类似 Feishu client connected 或 login success 的字样，说明连接成功。
批准配对

再次回到飞书，向你的机器人发送任意消息（例如“你好”）。
此时，飞书机器人会回复一串 Pairing code: xxxx-xxxx。
在命令行中执行批准命令：

1. openclaw pairing approve feishu <你收到的code>

复制代码

第六步：实战测试与玩法拓展

现在，你的飞书AI助理已经可以工作了。你可以把它拉到群里，或者私聊。
1. 本地能力测试

在飞书里输入指令：

“帮我看看我电脑的存储占用情况”（如果OpenClaw配置了相关系统Skill，它会执行命令并返回结果）。“帮我整理桌面的文件夹，按类型分类”。

2. 结合Ollama的优势

由于我们用的是Ollama，你可以随时切换模型而无需重启OpenClaw。只需修改OpenClaw配置中的模型名，或者通过OpenClaw的TUI界面临时切换模型。

1. # 在OpenClaw的TUI界面
2. /model deepseek-r1:7b

复制代码

3. 云端模型备用

如果你的本地机器性能不足，或者需要处理超长文本，Ollama也支持调用云端模型（如GLM4.7等），可以在配置中随时切换，实现本地与云端的“双模”运行。
常见问题与避坑指南

OpenClaw 提示command not found

原因：npm全局路径未加入系统PATH。

• 解决：执行 npm prefix -g 找到路径（如 /usr/local），然后将 export PATH=“                                             (                               n                               p                               m                               p                               r                               e                               f                               i                               x                               −                               g                               )                               /                               b                               i                               n                               :                                      (npm prefix -g)/bin:                        (npmprefix−g)/bin:PATH” 加入 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc。
  
飞书机器人无响应

检查步骤：

openclaw status 确认网关运行。日志中是否有飞书连接报错（检查APP ID/Secret是否正确）。检查 OpenClaw 的配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json，确保 feishu 配置块存在且 enabled 为 true。

Ollama 模型推理速度慢

优化：关闭其他大型应用释放内存；尝试使用量化版本模型（如 deepseek-r1:7b-q4_0）；确认Ollama是否成功利用了GPU（ollama run deepseek-r1:7b --verbose 查看日志）。



• 飞书长连接配置失败
  
  如果 onboard 向导报错，可以先用飞书官方的“Python示例代码”建立一个临时连接，让飞书后台通过验证，然后再切回OpenClaw。
  
  
  

总结

通过 OpenClaw + Ollama + 飞书的组合，我们成功搭建了一个完全私有、免费、可定制的AI助理。它不仅能在日常聊天中提供帮助，还能通过OpenClaw强大的“技能”体系，真正去操作你的电脑、管理文件、甚至执行代码。
这套方案将数据留在本地，既保证了隐私安全，又锻炼了动手能力。现在，去给你的AI助理添加更多酷炫的技能吧！
参考文献：

Apifox. OpenClaw下载安装使用，详细的图文教程. 2026-01-29.Apifox. 使用 Ollama 在本地部署 AI 大模型： 安装、部署和 API 调用的分步指南. 2025-10-20.阿里云开发者社区. 通过AppFlow，支持飞书机器人调用阿里云百炼应用. 2025-02-25.CSDN博客. OpenClaw可以接入飞书啦！Windows+Ollama+飞书搞了两天，我也有了贴身AI小助手. 2026-02-06.百度智能云. 零基础玩转AI：Ollama一键本地运行开源大模型指南. 2025-09-19.百度开发者中心. OpenClaw深度部署指南. 2026-02-10.

原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_42125125/article/details/158235752

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