PythonAI
基于 OpenClaw 与飞书开放平台实现 AI 新闻推送机器人
基于 OpenClaw 框架结合飞书开放平台搭建 AI 新闻推送机器人。通过云端开发环境配置 ModelArts 模型服务获取 API Key，在飞书创建企业自建应用并添加机器人能力，配置应用权限及事件订阅。集成 Python SDK 建立长连接接收消息，编写脚本调用 OpenClaw 抓取指定网站科技新闻摘要并通过飞书实时推送。测试验证功能正常后可停止网关服务完成部署。
基于 OpenClaw 框架结合飞书开放平台搭建 AI 新闻推送机器人。通过云端开发环境配置 ModelArts 模型服务获取 API Key，在飞书创建企业自建应用并添加机器人能力，配置应用权限及事件订阅。集成 Python SDK 建立长连接接收消息，编写脚本调用 OpenClaw 抓取指定网站科技新闻摘要并通过飞书实时推送。测试验证功能正常后可停止网关服务完成部署。
在日常工作中，手动浏览多个网站效率低下。本文将介绍如何利用 OpenClaw（一个开源的 AI 自动化框架）结合飞书开放平台，快速搭建一个 AI 新闻推送机器人。该机器人可以自动访问指定网站，抓取科技新闻摘要，并通过飞书机器人实时推送给用户。
选择云端开发环境作为开发工具，它提供了预装的开发工具和依赖，能简化配置流程。
CodeArts IDE for Python、GitCode 等工具，后续将使用这些工具进行开发。[图片]
创建完成后，操作开发桌面开机，然后进入远程桌面。
[图片]
为了使用 OpenClaw 的 AI 能力，需要先开通模型服务的在线推理功能：
DeepSeek-V3.2 等模型，勾选同意协议后点击 一键开通。⚠️ 注意：API Key 只会显示一次，请务必复制并妥善保存，后续配置 OpenClaw 时会用到。
[图片]
Moltbot（OpenClaw 的启动器）。http://127.0.0.1:18789）。[图片]
首先，可以在开发环境终端中安装飞书插件，实现 OpenClaw 与飞书的配置链接。
输入以下命令：
openclaw plugins install @m1heng-clawd/feishu
[图片]
OpenClaw_test）和描述，选择图标后点击 创建。[图片]
[图片]
为了让机器人能够接收和发送消息，需要配置相应的权限：
{
"scopes": {
"tenant": [
"contact:contact.base:readonly",
"contact:user.base:readonly",
"im:message",
"im:message.group_at_msg:readonly",
"im:message.p2p_msg:readonly",
"im:message:send_as_bot",
"im:resource"
],
"user": []
}
}
[图片]
1.0.0）和更新说明，移动端和桌面端的默认能力都选择 '机器人'。[图片]
[图片]
openclaw config set channels.feishu.appId "YOUR_APP_ID"
openclaw config set channels.feishu.appSecret "YOUR_APP_SECRET"
openclaw gateway restart
[图片]
为了让飞书能实时接收 OpenClaw 的消息，需要建立一个长连接：
openClaw_test。[图片]
pip install lark-oapi -U
pip show lark-oapi
main.py 文件中的代码替换为飞书官方提供的长连接示例代码，并将其中的 YOUR_APP_ID 和 YOUR_APP_SECRET 替换为我们之前复制的值。import lark_oapi as lark
# P2ImMessageReceiveV1 为接收消息 v2.0；CustomizedEvent 内的 message 为接收消息 v1.0。
def do_p2_im_message_receive_v1(data: lark.im.v1.P2ImMessageReceiveV1) -> None:
print(f'[ do_p2_im_message_receive_v1 access ], data: {lark.JSON.marshal(data, indent=4)}')
def do_message_event(data: lark.CustomizedEvent) -> None:
print(f'[ do_customized_event access ], type: message, data: {lark.JSON.marshal(data, indent=4)}')
event_handler = lark.EventDispatcherHandler.builder("", "") \
.register_p2_im_message_receive_v1(do_p2_im_message_receive_v1) \
.register_p1_customized_event("这里填入你要自定义订阅的 event 的 key，例如 out_approval", do_message_event) \
.build()
def main():
cli = lark.ws.Client("YOUR_APP_ID", "YOUR_APP_SECRET", event_handler=event_handler, log_level=lark.LogLevel.DEBUG)
cli.start()
if __name__ == "__main__":
main()
connected to wss://... 即表示连接成功。⚠️ 注意：长连接程序必须保持运行，否则飞书无法接收事件推送。
[图片]
[图片]
[图片]
2.0.0）并发布，使事件订阅配置生效。[图片]
一切配置就绪后，我们来测试新闻推送功能：
OpenClaw_test。[图片]
发送指令：@OpenClaw_test 去访问以下两个网站 (https://www.leikeji.com/)、(https://tech.gmw.cn)，有任何关于"科技"领域的新闻，立刻把最新的摘要推送给我。
稍等片刻，机器人就会自动抓取新闻并推送回来，效果如下：
[图片]
发送后可同时在云端开发环境 OpenClaw 客户端查看到返回信息。
[图片]
测试完成后，可以通过以下命令停止 OpenClaw 网关服务：
openclaw gateway stop
通过本文的实践，成功搭建了一个基于 OpenClaw 和飞书的 AI 新闻推送机器人。这个项目展示了如何将 AI 自动化能力与企业 IM 工具无缝集成，提供了一个可扩展的框架。
微信公众号「极客日志」，在微信中扫描左侧二维码关注。展示文案：极客日志 zeeklog
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
解析常见 curl 参数并生成 fetch、axios、PHP curl 或 Python requests 示例代码。 在线工具，curl 转代码在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online
将 Markdown（GFM）转为 HTML 片段，浏览器内 marked 解析；与 HTML转Markdown 互为补充。 在线工具，Markdown转HTML在线工具，online