【保姆级】无需公网 IP！Windows 本地一键部署 OpenClaw，10 分钟打造你的飞书 AI 数字员工
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写在前面
本文面向：想在 Windows 本地（PowerShell）一键部署 OpenClaw，使用蓝耘MaaS作为大模型，并通过飞书长连接模式实现 AI 机器人的用户。
内容涵盖：从零开始安装配置、对接飞书机器人、验证与排错的完整流程，适合个人开发者或小团队搭建自己的“数字员工”。
建议阅读方式：
- 按顺序一步步操作，不要跳过“首次配置向导”。
- 遇到报错时，先对照文末「快速排错提示」处理，再继续后续步骤。
OpenClaw 是什么？
OpenClaw（原名 Clawdbot / Moltbot）是一个开源的个人 AI 智能体平台，核心定位是“能真正干活的 AI 助手”，而不是简单的聊天机器人。它运行在你的本地电脑或服务器上，通过 WhatsApp、Telegram、Discord、飞书、钉钉等聊天工具接收指令，可以直接操作文件系统、运行命令、控制浏览器、设置定时任务等。
可以把它理解成：
- 一个“AI 管家”或“数字员工”，有长期记忆、能记住你的偏好和历史对话；
- 一个多渠道网关，让同一个 AI 大脑同时服务飞书、钉钉、Telegram、WhatsApp 等多个平台；
- 一个编排框架，本身不自带模型推理能力，需要连接外部大模型（如阿里云百炼、蓝耘 MaaS、Claude、GPT 等）。
典型应用场景包括：
- 办公自动化：整理邮件、同步日程、处理文档；
- 本地文件管理：归类资料、批量处理文件；
- 浏览器自动化：打开网页、抓取数据、填写表单；
- 多平台客服 / 运营助手：通过飞书、钉钉等统一接待用户。
蓝耘平台是什么？与 OpenClaw 的关系
蓝耘是一家面向 AI 算力与模型服务的平台，其“蓝耘元生代 MaaS 平台”（Model as a Service）提供开箱即用的大模型服务，包括 DeepSeek、通义千问（Qwen）等热门模型，支持 OpenAI 兼容的 API 接口。
蓝耘平台的核心特点：
- 模型即服务：DeepSeek-V3.x、Qwen 系列等多模态、文本模型统一通过 API 暴露，无需自己训练或部署推理引擎；
- 低门槛体验：新用户注册可获得大量免费 Token 额度，适合个人开发者和小项目；
- 兼容 OpenAI 协议：只需将
base_url指向蓝耘的网关，即可无缝接入各类兼容 OpenAI 的应用。
与 OpenClaw 的关系：
- OpenClaw 作为“智能体编排框架”，本身不包含模型推理能力，需要连接外部大模型；
- 蓝耘 MaaS 提供兼容 OpenAI 协议的模型 API，OpenClaw 可以通过配置将请求重定向到蓝耘节点，从而使用 DeepSeek、Qwen 等模型作为“大脑”；
- 简单理解：
- OpenClaw = “指挥中心 + 执行层”（多渠道、记忆、工具调用）
- 蓝耘 MaaS = “算力 + 模型层”（提供大模型推理服务）
本教程以“蓝耘MaaS”为例，如果你后续希望切换其他模型服务商，只需在 OpenClaw 中修改模型配置（API 地址、模型名、API Key）即可。
适用场景：在 Windows 本地（PowerShell）一键部署 OpenClaw，使用蓝耘MaaS作为大模型，通过飞书长连接模式实现 AI 机器人。
步骤一：极速安装，一行命令搞定环境
- 打开 PowerShell。
- 执行以下命令一键安装： 在 PowerShell 中运行
iwr -useb https://clawd.org.cn/install.ps1 | iex
步骤二：启动向导，初始化配置参数
- 重新打开一个 CMD 。
- 输入命令启动配置向导：
openclaw-cn onboard- 向导启动后：
- 第一步选择继续（YES）。
步骤 三：注入灵魂，获取蓝耘MaaS API Key
- 访问蓝耘MaaS平台，登录账号
- 进入左侧菜单「密钥管理」→「创建 API Key」。
- 创建完成后复制 Key（通常以 sk- 或 bk- 开头）。
- 返回 onboard 向导，在对应位置粘贴 Key 并继续。
蓝耘福利大放送，这就是选择的理由
步骤四：打通渠道，搭建飞书长连接桥梁
- 在 onboard 向导中，选择配置 Feishu渠道。
- 访问飞书开放平台。
- 创建企业自建应用 → 选择机器人类型 → 填写基本信息 → 创建。
选择机器人，继续下一步
输入内容（自定义）
2.在权限管理/批量导入/导出权限中清空原有权限，粘贴复制下方内容
{ "scopes": { "tenant": [ "aily:file:read", "aily:file:write", "application:application.app_message_stats.overview:readonly", "application:application:self_manage", "application:bot.menu:write", "cardkit:card:write", "contact:contact.base:readonly", "contact:user.employee_id:readonly", "corehr:file:download", "docs:document.content:read", "event:ip_list", "im:chat", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read", "im:chat.members:bot_access", "im:message", "im:message.group_at_msg:readonly", "im:message.group_msg", "im:message.p2p_msg:readonly", "im:message:readonly", "im:message:send_as_bot", "im:resource", "sheets:spreadsheet", "wiki:wiki:readonly" ], "user": [ "aily:file:read", "aily:file:write", "contact:contact.base:readonly", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read" ] } }
- 在「凭证与基础信息」中复制 App ID 和 App Secret。
- 进入「事件与回调」：
- 订阅方式选择 长连接订阅方式（不可选 HTTP 回调）。
- 添加事件：至少包含 im.message.receive_v1（接收消息）。
- 保存设置。
注意：事件订阅和回调配置建议在openclaw部署完成后统一在飞书后台设置，避免向导卡住。
3.在指定位置输入刚才复制的 机器人App ID 和 App Secret，继续下一步直到向导完成。
步骤五：引擎点火，启动核心网关服务
配置完成后，启动 OpenClaw 的网关：
启动openclaw网关 openclaw-cn gateway
步骤六：仪表盘检阅，后台状态可视化
- 浏览器打开命令中提示的网址。
- 登录 OpenClaw 管理后台。
- 检查事件订阅是否为长连接模式。
- 确认已添加的事件列表完整。
步骤七：实战演练，验证智能交互效果
- 发送消息给机器人（如 @机器人 你好）。
- 如果机器人正常回复，则部署成功！
快速排错提示
- onboard 卡住或报错 → 检查网络，重新运行 openclaw-cn onboard。
- gateway 启动失败 → 检查端口 18789 是否被占用，可加参数 --port 其他端口。
- 飞书不回复 → 确认选了“长连接”、事件已订阅、App ID/Secret/Key 无误。
- 模型无响应 → 确认蓝耘MaaS平台 API Key 有效、配额充足。
写在末尾
到这里，你已经完成了一套“本地部署 + 蓝耘MaaS模型 + 飞书长连接机器人”的完整搭建。这套环境可以作为你后续各种 AI 自动化实验的基础：
- 可以继续给机器人添加技能（技能插件），扩展文件处理、浏览器自动化等能力；
- 可以尝试接入蓝耘MaaS平台的其他模型，对比不同模型的效果和成本；
- 也可以把这套机器人接入更多业务场景，比如自动客服、内部知识助手、运营日报等。
如果在实际操作中遇到问题，建议优先：
- 回头检查每一步的配置（App ID / App Secret / API Key / 事件订阅）；
- 查看 OpenClaw 官方文档和社区教程，更新到最新版本；
- 在飞书开放平台中确认事件订阅是否正常、是否有报错日志。
祝你玩得顺手，把 OpenClaw 打造成真正属于你的“数字员工”。
