在 Jetson 上部署 OpenClaw 并接入飞书机器人打造本地 AI 助手

1. 背景

最近希望在 Jetson 上部署一个本地 OpenClaw，并通过飞书机器人进行远程交互，从而让闲置的边缘设备秒变高级 AI 助手。整体目标很明确：

• 在 Jetson 上运行 OpenClaw
• 接入自己的模型 API（我使用的是阿里的 Coding Plan）
• 通过飞书群聊 @机器人 或者私聊机器人直接调用本地 Agent

最终的工作流如下：

Feishu Group ↓ Feishu Bot ↓ OpenClaw Gateway (Jetson) ↓ Agent ↓ LLM API ↓ 返回飞书消息 

这篇文章记录从源码部署 OpenClaw，到接通飞书机器人的完整过程，以及过程中踩到的几个关键坑。

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2. 环境信息

本次实践基于以下环境：

Jetson 环境

uname -a # 输出 Linux agx229-desktop 5.10.216-tegra #1 SMP PREEMPT Tue Mar 4 01:35:16 PST 2025 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux
lsb_release -a # 输出 Distributor ID: Ubuntu Description: Ubuntu 20.04.6 LTS Release: 20.04 Codename: focal
nvcc --version # 输出 Cuda compilation tools, release 11.4, V11.4.315

说明： 当前平台为：

• Jetson ARM64
• Ubuntu 20.04
• CUDA 11.4

这点很重要，因为后续某些依赖在 ARM64 + Ubuntu 20.04 上会遇到额外的兼容性问题。

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3. 安装 Node.js 与 pnpm

OpenClaw 是一个 Node.js 项目，首先需要准备 Node 环境。建议使用 Node 20。

# 安装 nvm
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash

# 重新加载 shell 配置
source ~/.bashrc
# 如果使用 zsh
source ~/.zshrc

# 配置镜像加速下载（可选，建议中国用户使用）
nvm node_mirror https://npmmirror.com/mirrors/node/
nvm npm_mirror https://npmmirror.com/mirrors/npm/

# 安装并使用 Node.js 20
nvm install 20
nvm use 20

# 设为默认版本
nvm alias default 20

# 配置 npm 镜像加速
npm config set registry https://registry.npmmirror.com

# 验证安装
node --version
npm --version

还需要安装 pnpm：

npm install -g pnpm

安装后检查：

pnpm -v

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4. 配置 pnpm 环境变量

这一步很关键。如果不配置 PNPM_HOME，后面可能出现这些问题：

• pnpm link --global 报错
• OpenClaw 自动构建 UI 时提示找不到 pnpm
• 全局命令不可用

建议将下面内容加入 ~/.bashrc：

# pnpm
export PNPM_HOME="/home/agx229/.local/share/pnpm"
case ":$PATH:" in
    *":$PNPM_HOME:"
*) ;;
    *) export PATH="$PNPM_HOME:$PATH" ;;
esac
# pnpm end

保存后执行：

source ~/.bashrc

再验证：

echo $PNPM_HOME
which pnpm

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5. 克隆 OpenClaw 源码

cd ~
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw

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6. 解决 Jetson 上 CMake 版本过低的问题

在 Jetson Ubuntu 20.04 上，系统自带的 CMake 往往版本较低。而 OpenClaw 的某些依赖在编译时要求更高版本的 CMake。

我在安装过程中遇到的典型报错是：

CMake 3.19 or higher is required. You are running version 3.16.3

因此需要手动升级 CMake。

安装新版 CMake

cd ~
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.31.6/cmake-3.31.6-linux-aarch64.sh
chmod +x cmake-3.31.6-linux-aarch64.sh
sudo ./cmake-3.31.6-linux-aarch64.sh --skip-license --prefix=/usr/local

检查版本：

/usr/local/bin/cmake --version

如果系统仍然找不到新版本，可临时加入 PATH：

export PATH=/usr/local/bin:$PATH
hash -r
cmake --version

必要时可以加入 ~/.bashrc。

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7. 安装依赖并编译 OpenClaw

在项目目录执行：

cd ~/openclaw
pnpm install
pnpm build

如果安装过程中出现原生模块编译问题，优先检查：

• CMake 版本
• build-essential 是否安装
• pnpm 是否在 PATH 中

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8. 配置模型 API

OpenClaw 通过 ~/.openclaw/openclaw.json 进行配置。

如果目录不存在，先创建：

mkdir -p ~/.openclaw
nano ~/.openclaw/openclaw.json

我使用阿里的 Coding Plan，个人体验觉得挺不错的，速度快，模型也多。这部分配置教程可以参考阿里官方的教程：大模型服务平台百炼控制台

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9. 配置 Gateway Token

这是本文里一个非常关键的坑。

OpenClaw 的架构不是'CLI 直接调用模型'，而是：

CLI / TUI / Logs ↓ Gateway ↓ Agent ↓ Model

所以 CLI 其实是 Gateway 的客户端。既然是客户端连接服务端，就涉及认证。

为什么要加 token

如果只配置服务端 token，而没有配置客户端 token，就会出现：

unauthorized: gateway token mismatch

因此需要让 gateway 服务端 和 客户端连接配置 使用同一个 token。

通过 ~/.openclaw/openclaw.json 进行配置，推荐配置如下：

{
  "gateway": {
    "mode": "local",
    "auth": {
      "mode": "token",
      "token": "Yours Token"
    },
    "remote": {
      "token": "Yours Token"
    }
  }
}

解释

• gateway.auth.token：Gateway 服务端认证 token
• gateway.remote.token：CLI / TUI / logs 等客户端连接 Gateway 时使用的 token

这两个必须一致。

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10. 启动 Gateway 服务

先安装 gateway service：

openclaw gateway install

然后启动：

systemctl --user start openclaw-gateway.service

检查状态：

openclaw gateway status

正常情况下会看到类似输出：

Runtime: running
RPC probe: ok
Listening: 127.0.0.1:18789

如果配置修改过，需要重启：

systemctl --user restart openclaw-gateway.service

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11. 验证 TUI 是否可用

如果配置正确，可以直接运行：

openclaw tui

若成功，界面会显示已连接，并能直接与模型对话。

如果出现 token mismatch，基本就是 auth.token 和 remote.token 不一致。

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12. 配置飞书机器人

第一步：创建飞书应用

进入飞书开放平台 https://open.feishu.cn/?lang=zh-CN，创建一个企业自建应用。

第二步：启用机器人能力

在应用后台启用机器人。

第三步：配置权限

在左侧目录树选择'开发配置 > 权限管理'，单击'批量导入/导出权限'按钮。

加入如下内容：

{
  "scopes": {
    "tenant": [
      "contact:contact.base:readonly",
      "docx:document:readonly",
      "im:chat:read",
      "im:chat:update",
      "im:message.group_at_msg:readonly",
      "im:message.p2p_msg:readonly",
      "im:message.pins:read",
      "im:message.pins:write_only",
      "im:message.reactions:read",
      "im:message.reactions:write_only",
      "im:message:readonly",
      "im:message:recall",
      "im:message:send_as_bot",
      "im:message:send_multi_users",
      "im:message:send_sys_msg",
      "im:message:update",
      "im:resource",
      "application:application:self_manage",
      "cardkit:card:write",
      "cardkit:card:read"
    ],
    "user": [
      "contact:user.employee_id:readonly",
      "offline_access",
      "base:app:copy",
      "base:field:create",
      "base:field:delete",
      "base:field:read",
      "base:field:update",
      "base:record:create",
      "base:record:delete",
      "base:record:retrieve",
      "base:record:update",
      "base:table:create",
      "base:table:delete",
      "base:table:read",
      "base:table:update",
      "base:view:read",
      "base:view:write_only",
      "base:app:create",
      "base:app:update",
      "base:app:read",
      "board:whiteboard:node:create",
      "board:whiteboard:node:read",
      "calendar:calendar:read",
      "calendar:calendar.event:create",
      "calendar:calendar.event:delete",
      "calendar:calendar.event:read",
      "calendar:calendar.event:reply",
      "calendar:calendar.event:update",
      "calendar:calendar.free_busy:read",
      "contact:contact.base:readonly",
      "contact:user.base:readonly",
      "contact:user:search",
      "docs:document.comment:create",
      "docs:document.comment:read",
      "docs:document.comment:update",
      "docs:document.media:download",
      "docs:document:copy",
      "docx:document:create",
      "docx:document:readonly",
      "docx:document:write_only",
      "drive:drive.metadata:readonly",
      "drive:file:download",
      "drive:file:upload",
      "im:chat.members:read",
      "im:chat:read",
      "im:message",
      "im:message.group_msg:get_as_user",
      "im:message.p2p_msg:get_as_user",
      "im:message.send_as_user",
      "im:message:readonly",
      "search:docs:read",
      "search:message",
      "space:document:delete",
      "space:document:move",
      "space:document:retrieve",
      "task:comment:read",
      "task:comment:write",
      "task:task:read",
      "task:task:write",
      "task:task:writeonly",
      "task:tasklist:read",
      "task:tasklist:write",
      "wiki:node:copy",
      "wiki:node:create",
      "wiki:node:move",
      "wiki:node:read",
      "wiki:node:retrieve",
      "wiki:space:read",
      "wiki:space:retrieve",
      "wiki:space:write_only"
    ]
  }
}

在弹窗中确认权限无误后，单击'申请开通'按钮，完成操作。

第四步：发布应用

到此就可以回来 Jetson 去连接我们的飞书机器人了。

第五步：配置 Feishu Channel

运行：

openclaw channels add

选择：

Feishu / Lark

然后输入：

• App ID
• App Secret

具体过程可以参考官方文档或选项提示。

到此就基本完成了 OpenClaw 与飞书机器人的连接，但是要实现聊天还得再继续配置。

第六步：重启 Gateway

openclaw gateway restart

第七步：配置事件与回调

选择：

使用长连接接收事件

然后添加事件：

im.message.receive_v1

这是机器人接收消息所必需的事件。

继续配置回调

添加回调

第八步：发布应用版本

这一步非常关键。很多时候飞书应用配置改了但机器人无效，就是因为没有发布版本。

进入：

版本管理与发布

创建版本并发布。

第九步：配置私聊飞书机器人

在飞书 APP 中找到开发者小助手

之后给机器人发送任何信息

将 Pairing code 复制然后在 Jetson 终端输入

openclaw pairing approve feishu NHMC7CRG

到此，基本就实现了在飞书中直接召唤我们边缘设备干活了，回到飞书，与我们小助手聊天即可。

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13. 常见坑总结

坑 1：Jetson 上 CMake 版本过低

会导致依赖编译失败。

坑 2：没有配置 pnpm PATH

会导致全局命令或 UI 构建异常。

坑 3：误以为需要单独安装 Feishu 插件

源码版已经内置，不需要重复安装。

坑 4：没有配置 gateway.remote.token

会导致 CLI 连接 Gateway 时出现 token mismatch。

坑 5：App ID / App Secret 使用了旧应用凭证

这是我这次飞书始终接不通的根因。

坑 6：飞书应用修改后未发布版本

会导致机器人看似配置好了，但实际不生效。

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14. 最终效果

完成上述配置后，可以实现：

• 在 Jetson 上运行 OpenClaw Gateway
• 接入自己的模型 API
• 在飞书群中 @机器人
• 机器人调用本地 Agent 并返回回复

这为后续扩展提供了很好的基础，例如：

• 远程查询 Jetson 状态
• 执行自动化任务
• 调用机器人系统接口
• 通过飞书统一管理实验设备

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15. 总结

这次在 Jetson 上部署 OpenClaw 并接入飞书机器人的过程，整体并不算复杂，但有几个坑非常容易卡住：

• ARM 平台的依赖编译问题
• pnpm 环境变量问题
• Gateway token 机制

只要把这些关键点处理好，OpenClaw + 飞书这套链路其实是很顺的。

如果你也想在 Jetson 上搭一个可远程交互的本地 Agent，这套方案很值得尝试。