OpenClaw 环境搭建、模型接入与远程 WebUI 配置

这里 provider 还是 openai，但请求会被发到你自己的 MaaS 接口。model.id 要和平台上的实际路由对上，不然向导看着能过，真正调用时会报错。

在 OpenClaw 的自定义模型入口里把这段 JSON 填进去就行。

3. 跑初始化向导

环境和模型都准备好后，执行 openclaw onboard，会进入交互式初始化流程。

一开始会有风险提示。这个框架有代码执行、文件读写这些高权限能力，确实不能默认当普通聊天工具看。这里需要手动确认一次。

3.1 模式和基础选项

第一次部署，我会直接选 QuickStart。它不是最完整的方案，但够快，适合先把单机跑通。很多时候先验证链路，再考虑更细的拆分，比一开始就把配置填满更实际。

配置处理这一项，如果是新环境，保留、更新、重置的区别不大。它更像是给升级场景留的入口。

3.2 模型提供商和聊天应用

在 Model/auth provider 这一段，我一般会先跳过默认连接。原因很简单：向导里的默认节点通常不是你最终要用的那个，硬配进去只会增加失败概率。

先把框架搭起来，再回头把前面那段 MaaS 配置补上，路径会更顺。

Chat app 也一样。如果你后面要接飞书，向导里的通用选项没必要现在就填死。飞书的 webhook 和事件订阅后面单独配更稳。

3.3 技能和依赖

技能决定了 OpenClaw 能做什么。文件搜索、代码解释器、网页浏览，这些都不是'顺手加的装饰'，而是它能不能真的干活的边界。

先勾选 Yes，再选要装的技能依赖。

完成后会汇总配置，确认并重启服务即可。重启这一步别省，它会把前面的改动真正落盘并重新加载。

最后会问你要不要在当前终端里直接启动，选 Hatch in TUI 就行。这样调试最直接，日志和报错都能立刻看到。

初始化结束后，控制台会给你一段关键信息，里面通常有网关地址、初始 Token 和设备配对码。别只看一眼就关掉，后面远程 Web UI 和第三方接入都要靠它。

4. 让网关能被远程访问

OpenClaw 的网关走的是 WebSocket。默认只监听本机时，外部当然连不上；要远程访问，就得把监听地址改成能从公网打到的地址。

4.1 网关地址和认证

重新执行 openclaw configure，找到 Where will the Gateway run?，把默认的 127.0.0.1 换成服务器的公网 IP。

这一步做完，服务就对外可达了，但也意味着认证不能偷懒。网关最好直接用 Token 模式，至少别让任何能扫到端口的人都能连上。

如果配置还没完全理顺，--allow-unconfigured 可以临时把网关拉起来。这个参数适合排障，不适合长期挂在线上。

4.2 远程 Web UI 和设备配对

要在浏览器里用 Web UI，就把模式切到 remote，并把 ~/.openclaw/openclaw.json 里的 bind 改成 lan，或者直接指定公网 IP。

第一次打开网页时，常见的不是页面，而是 pairing required。这不是坏了，是设备还没被服务端批准。

回到服务器上执行 openclaw devices list，找到待审批设备的 request id。

再用 openclaw devices approve [request_id] 放行。之后浏览器里的 Web UI 就能正常打开了。

5. 直接改 JSON 的时候更省事

TUI 向导适合第一次启动，但真要做多模型协同、并发控制、工作区隔离，直接改 ~/.openclaw/openclaw.json 往往更快。很多细节在界面里一层层点很慢，手改反而清楚。

{"agents":{"defaults":{"model":{"primary":"openai/deepseek-v3.2"// 指定默认主模型},"maxConcurrent":4,// 主 Agent 最大并发数},"subagents":{"maxConcurrent":8// 子 Agent 最大并发数，用于分解任务},"workspace":"/root/.openclaw/workspace"// Agent 的文件操作沙箱目录}},"models":{"mode":"merge",// 配置合并模式,"providers":{"mymodels":{"baseUrl":"https://api.maaS-provider.com/v1/chat/completions","apiKey":"${MOONSHOT_API_KEY}",// 引用环境变量，避免明文泄露,"api":"openai/deepseek-v3.2","models":[{"id":"/maas/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2",// 平台的实际模型路径,"name":"DeepSeek-V3.2"}]}}}}

这里 agents 管运行时行为，maxConcurrent 控制并发，workspace 是文件操作沙箱。models 则负责把 OpenClaw 的请求路由到实际模型服务上。id 一定要和平台返回的标识对齐，不然配置看着完整，调用时还是会卡。

6. 接飞书机器人

如果想把 OpenClaw 放进日常协作里，飞书是个比较自然的入口。消息、审批、提醒这些场景都能直接接上。

6.1 飞书开放平台

先在飞书开发者后台创建应用，打开机器人能力。

权限这块别贪多，先把最必要的消息权限开出来，比如 im:message 和 im:message.group_at_msg。够用就行，能少开就少开。

事件订阅建议用长连接模式，不用自己单独准备公网域名和证书，部署门槛低不少。把 接收消息 这类核心事件加进去，飞书收到消息后才能把事件推给 OpenClaw。

6.2 OpenClaw 侧配置

回到服务器上，再跑一次 openclaw configure，进入 Channels 里选飞书（Feishu/Lark）。

接着填 App ID 和 App Secret。这两个值直接来自飞书开放平台，填完之后，OpenClaw 会和飞书服务器建立长连接。

配置完成后，飞书里的消息会经过 OpenClaw，再交给后面的模型处理，最后把回复推回聊天窗口。链路不复杂，关键是前面那些网关、认证、模型路由别配乱了。