本文详细介绍了OpenClaw个人AI助手的安装部署与飞书接入流程。包括系统环境配置、Node.js/Git/Docker等依赖安装，通过官方脚本快速部署OpenClaw。重点讲解了如何创建飞书应用、安装专用插件、配置机器人权限并接入群聊，实现了通过飞书随时随地调用AI助手的功能。最后通过系统查询和文件操作两个场景展示了OpenClaw的实际应用能力，并介绍了智谱Coding的计费方式。
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
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
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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
AI模型选择， 这里我选择MiniMax, 按提示输入Api key进行配置
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：
Skill 和 Hooks 也先跳过，暂时先不配置：
然后选择的Web Ui打开：
随后会在浏览器打开 http://127.0.0.1:18789
这就是OpenClaw Web 端：
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：
创建完成后记录下 App ID 和 App Secret 备用：
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：
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" } },然后在 Channels 页可以看到飞书是 Running 状态， 就是配置好了：
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
- 开启机器人能力：
- 开通相关权限：
需要开启以下权限：
- 订阅相关事件：
订阅方式选默认推荐的长连接****，添加上以下事件：
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：
将OpenClaw机器人拉入群聊：
@OpenClaw并让它做个自我介绍：
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”
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’”
查看下文件正确写入了：
怎么样？利用OpenClaw为什么干活，是不是非常方便？
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年套餐，1年400多块，国内最好用之一**
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适用人群
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
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