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大家好，我是二哥呀。
OpenClaw 火有一个多月了吧，甚至各大服务器厂商都纷纷下海卷了一吧，主打一个 Mac mini 你不用买，买一台云服务器就好。
并且多次强调，不要在你本地电脑部署，权限太大，容易把你本地的东西 rm -rf 了，但说实话这里面有极大的商业利益。😄
安装 OpenClaw 本身没有任何难度，Mac 版本的安装包都有了。
但信息差这东西永远都存在，哪怕是 AI 这么卷的情况下，仍然有不少小伙伴在本地装不起来 OpenClaw。
我甚至收到好几位读者的私信，要我出个保姆级教程，说他们公司，老板年后开工突然就要求在本地装个龙虾，以便每个人能发挥出最大的生产力。
OpenClaw 本质上类似 Claude Code，但 CC 在名字上吃了大亏，不了解的小伙伴以为 CC 只面对程序员群体，但其实 CC 能干的活非常多，只要权限够大，脑洞够大。
OpenClaw 本质上也是一个 CC。让它爆火的原因是，它虽然工作在你本地电脑或者云服务器上，但可以通过 IM 工具，比如说飞书、钉钉进行远程管理。
你在飞书群里发一条消息，它就能帮你整理文档、抓取网页、生成代码、处理 Excel，甚至还能定时提醒你该摸鱼了。
不了解的小伙伴会以为部署这玩意儿特别麻烦，但其实核心步骤就那么几步。
真正卡住大家前进脚步的，是环境配置和飞书权限这些细节。
今天这篇，我把踩过的坑都帮你填平，跟着做就行了。真的有手就行，手摸手那种。
先搞清楚我们要装的是什么东西。
OpenClaw 是一个开源的 AI 代理平台，核心能力就一句话：用自然语言驱动工具完成任务。
它不是那种只会回答问题的聊天机器人，而是真正能动手的 Agent。
读写文件、执行命令、操控浏览器、处理邮件，这些它都能干。
更重要的是，它支持通过飞书、钉钉、企业微信、QQ 这些 IM 工具来控制。
你在飞书里说帮我整理一下今天的待办事项，它就会乖乖去执行。
OpenClaw 本身不具备独立的大语言模型推理能力，需要对接大模型才能听懂指令。
支持的大模型很多，阿里云百炼、智谱 GLM、OpenAI、Anthropic 都可以。
开始之前，先把该装的装好，免得中途报错一脸懵逼。
这是硬性要求，低于 22 版本会报错。
macOS 用户可以直接用 Homebrew：
brew install node@22
或者 warp 直接升级“node 升级到 22 版本”。
装完后验证一下：
node -v
显示 v22.x.x 就没问题。
Windows 用户建议用 WSL2，在 Linux 环境里装会更顺畅。直接在 Windows 原生环境安装可能会遇到各种兼容性问题。
我这里以智谱 GLM 为例，因为我是他们家的 coding plan 套餐用户（非利益关系，纯粹是 OpenClaw 烧 token 太快，只有 plan 套餐才能顶得住）。
max 包真特喵的贵！
有需要的小伙伴建议先买个 lite 版本的，一个月 49 块钱试试。我把我的邀请链接贴一下，你下单能省 10%费用，我也能返 10%的血条。
购买后访问智谱开放平台，登录后在 API Keys 页面创建一个 Key，复制保存好。
后面要用。
环境准备好后，开始正式安装。
打开终端，执行一键安装脚本：
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
这个脚本会自动检测系统环境，安装 Node.js 和所有依赖，基本不用你操心。
我第一次执行似乎卡死到了这里，提示 npm install failed。
我就直接 ctrl-c 结束重新起了一个终端窗口开始执行。
这次执行成功了。
然后就可以看到龙虾成功安装后的界面了。
这里有一个安全提示，可以直接跳过。选择 yes 后进入启动配置向导。
当然也可以后期配置。
网关类型这里选择 local 本地就行。然后是 AI 模型认证，把你准备好的 API Key 填进去。
我这里选择 Z.AI 就是智谱。这里选择国内的 plan 套餐。
填入 API Key 后，模型保持最新的 GLM-5 就可以了。
接下来进入 IM 的配置，这里选择飞书。
此时会下载飞书插件。
接下来会提示我们接入飞书的配置信息。
好，进入飞书开发平台 https://open.feishu.cn/document/home/index，可以过一眼基本的流程文档。
不想看的话，可以直接跳过，进入飞书开放平台。
创建一个应用，名字就暂时教 PaiFlow 吧。
然后我们需要给应用添加一些能力。
我们就先添加一个机器人的能力吧。
回到凭证管理这里，能看到 APP Id 和 APP secret。
复制粘贴到 OpenClaw 的配置中。
接下来会有一个群组访问策略的配置，其中 open 就是允许群组所有人访问，建议选择这个。
我第一次选择了 allowlist，然后不知道接下来配置啥了，就重新跑了一遍，好方便给大家截图说明用。
接下来是 Skills 的安装，和 ClawHub 是打通的，后续也可以安装。
我这里看着选了几个，安装速度还是挺慢的，如果没有特别适合自己的 Skills，其实可以跳过的。
接下来选择 Skills 的安装方式。默认 npm 就行。
接下来是 API key 的绑定，我这里通通跳过。
接下来是 hooks 的安装，OpenClaw 目前附带了 3 个自动发现的捆绑 hooks，其中 session-memory 用于当你发出 /new 时将会话上下文保存到智能体工作区；command-logger 将所有命令事件记录到 commands.log 中；boot-md 当 Gateway 网关启动时运行 BOOT.md。
接下来是 Gateway 的安装，我之前安装过，为了演示，这里大家可以选择 reinstall。
接着是打开 Web 窗口。可以选择 TUI 模式。
到这一步，OpenClaw 就算是安装成功了。
如果一键脚本有问题，也可以手动安装：
npm install -g @openclaw/cli
安装完成后，执行配置向导：
openclaw onboard
这个命令会引导你完成核心配置。
配置完成后，启动核心服务：
openclaw gateway start
这个命令会启动 OpenClaw 的网关服务，默认监听 18789 端口。
检查服务状态：
openclaw gateway status
如果显示 running，说明服务正常启动。
浏览器访问 http://127.0.0.1:18789/，如果能打开 OpenClaw 的 Web 控制面板，说明本地部署成功了。
在控制面板里发一条测试消息，比如“你好，介绍一下你自己”，如果能收到正常回复，就说明大模型也配置对了。
当然了，如果你不想在启动的时候配置飞书，也可以在 OpenClaw 安装成功后接入飞书。
访问飞书开放平台，用飞书账号登录。点击创建企业自建应用，填写应用名称和描述。应用类型选企业自建应用就行。
应用创建成功后，在凭证与基础信息页面，你能看到：
把这两个值复制保存好，后面配置要用（前面演示过了）。
在应用的应用功能页面，点击添加应用能力，选择机器人。开通后，这个应用就能以机器人的身份出现在飞书群里了。
在权限管理页面，开通以下权限：
im:message：获取与发送单聊、群聊消息im:message:send_as_bot：以应用身份发消息im:chat：获取群组信息im:chat:readonly：读取群组信息这些权限是 OpenClaw 接收和发送消息的基础。或者直接选择批量导入按钮，把 OpenClaw 官方推荐的权限全部接入进去。
在事件订阅页面，开启事件订阅。
直接选择长链接，当你的 OpenClaw 启动后，这里就可以保存成功。
添加事件 im.message.receive_v1：接收消息
这样当有人在飞书群里@机器人时，飞书会把消息推送到 OpenClaw。
配置完成后，在版本管理与发布页面，创建一个版本并提交审核。
审核通过后（免审，比腾讯的 QQ 和企业微信方便），应用就可以在企业内使用了。
在飞书里打开应用，然后@它发一条消息：
你好。
首次会提示你要配对，直接把这条消息发送到 OpenClaw 聊天窗口。
配对完成后，再回到飞书这里，随便发送一条信息，就完成通信了。
接入过程中可能会遇到一些问题，这里把最常见的情况列出来。
可以把问题直接发给 OpenClaw，其中模型的问题我们没办法解决，但飞书权限的问题可以。
直接在飞书这里添加通讯录基本信息的只读权限。
随后我感觉确实快了一些。
可能原因：
解决方案：
node -v
# 检查端口占用
lsof -i:18789
# 查看服务日志
openclaw logs
可能原因：
解决方案：
OpenClaw 接入飞书后，能干的事情就多了。
给大家分享几个我觉得比较实用的场景。
比如说 PaiFlow 发布了，我们可以在飞书群里新增一个机器人。
复制 webhook 地址，发给 OpenClaw。
配置成功。
然后告诉大家 PaiFlow Agent 项目发布了。
可以工作。
方便得很。
每天定时从题库中抽取一道面试题推送到群，附答案解析。
我没有告诉 OpenClaw 从哪里获取面渣逆袭，也没告诉它什么形式，但出来的效果我很喜欢。
并且文末的来源点击过去，真的就是二哥的 Java 进阶之路，非常 nice。
对于准备面试的小伙伴，这个功能相当于每天帮你复习一个知识点。
以前我们用 ChatGPT，问它一个问题，它给你一段文字。
现在用 OpenClaw，你让它干一件事，它真的会去干。
读写文件、执行命令、操控浏览器，这些原本需要人手动操作的事情，AI 都能代劳了。
接入飞书之后，它更是变成了一个随时待命的数字员工。
你在群里@它一下，它就屁颠屁颠地跑来帮你干活。
这种体验，和打开一个网页版聊天框完全不一样。
【当 AI 从回答问题变成解决问题，我们离真正的效率革命就更近了一步。】
如果你也想体验这种指挥 AI 干活的感觉，跟着这篇教程走一遍就行。
很多小伙伴在等，等AI更成熟，等有人教，等公司培训。但我想告诉大家的是，努力先走出去第一步，你的认知、你的生产力也许就会发生翻天覆地的变化。