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OpenClaw 在 Linux 下配置本地 Ollama 及飞书集成教程

综述由AI生成在 Linux 环境下部署 OpenClaw 并连接局域网内 Ollama 服务的完整流程。内容包括使用 npm 安装 OpenClaw，修改配置文件指定 Ollama 模型地址，以及集成飞书机器人实现消息通知功能。此外还涵盖了飞书应用的创建、凭证获取、权限配置及服务重启等关键步骤，帮助用户快速搭建基于本地大模型的 AI 助手系统。

山野诗人发布于 2026/3/25更新于 2026/5/2939 浏览
OpenClaw 在 Linux 下配置本地 Ollama 及飞书集成教程

OpenClaw 配置教程（Linux + 局域网 Ollama）

一、相关资源

  • Ollama: GitHub, 官网
  • OpenClaw: 官网, 文档

二、前置条件

  1. 本地局域网内机器已部署 Ollama。
  2. Ollama 模型已下载，服务已开启。可通过 curl http://local.ollama.host:11434/v1/models 获取模型信息验证。

三、环境说明

  • OpenClaw: 部署在 Linux 机器 A 上。
  • Ollama: 部署在另一台机器 B 上。
  • 机器 A 环境: CentOS 8 (yum 源已更换)，已安装 Node.js 22+，npm 已换淘宝源。

四、部署步骤

1. 使用 npm 安装并初始化
# 全局安装 openclaw
npm install -g openclaw@latest
# 或 pnpm add -g openclaw@latest

# 安装服务守护进程
openclaw onboard --install-daemon
2. 安装引导配置

执行安装命令后按提示操作：

  • workspace: 默认为 ~/clawd，可按需修改。
  • channel: 可跳过，后续安装飞书插件。
  • provider: 先跳过，后续配置本地 Ollama。
  • model: 选择一个可用模型。
  • skill: 跳过。
  • Gateway: 保持默认。

安装完成后选择 WebUI，系统将生成 SSH 连接链接和浏览器访问链接。

3. 配置 Provider 和 Model

编辑配置文件：

nano ~/.openclaw/openclaw.json

主要修改 models 和 agents 部分，将 Ollama 地址指向局域网内的机器 B：

{
  "models": {
    "providers": {
      "ollama"
:
{
"baseUrl"
:
"http://local.ollama.host:11434/v1"
,
"apiKey"
:
"ollama-local"
,
"api"
:
"openai-completions"
,
"models"
:
[
{
"id"
:
"qwen3:30b"
,
"name"
:
"Qwen3 30B"
,
"reasoning"
:
true
,
"input"
:
[
"text"
]
,
"cost"
:
{
"input"
:
0
,
"output"
:
0
}
,
"contextWindow"
:
32768
,
"maxTokens"
:
327680
}
,
{
"id"
:
"qwen3-coder:30b"
,
"name"
:
"Qwen3 Coder 30B"
,
"reasoning"
:
false
,
"input"
:
[
"text"
]
,
"cost"
:
{
"input"
:
0
,
"output"
:
0
}
,
"contextWindow"
:
32768
,
"maxTokens"
:
327680
}
,
{
"id"
:
"qwen2.5:14b"
,
"name"
:
"Qwen2.5 14B"
,
"reasoning"
:
false
,
"input"
:
[
"text"
]
,
"cost"
:
{
"input"
:
0
,
"output"
:
0
}
,
"contextWindow"
:
32768
,
"maxTokens"
:
327680
}
]
}
}
}
,
"agents"
:
{
"defaults"
:
{
"model"
:
{
"primary"
:
"ollama/qwen3-coder:30b"
,
"fallbacks"
:
[
"ollama/qwen2.5:14b"
]
}
,
"models"
:
{
"ollama/qwen3:30b"
:
{
}
,
"ollama/qwen3-coder:30b"
:
{
}
,
"ollama/qwen2.5:14b"
:
{
}
}
,
"workspace"
:
"/root/clawd"
,
"compaction"
:
{
"mode"
:
"safeguard"
}
,
"thinkingDefault"
:
"off"
,
"maxConcurrent"
:
4
,
"subagents"
:
{
"maxConcurrent"
:
8
}
}
}
}

配置完成后即可通过本地模型进行对话。

4. 飞书安装和配置
插件安装
clawdbot plugins install @m1heng-clawd/feishu
创建企业自建应用
  1. 访问飞书开放平台：https://open.feishu.cn/app 并登录。
  2. 点击「创建企业自建应用」。
  3. 填写应用名称、描述，上传图标。
获取应用凭证

进入应用详情页面，记录以下信息：

  • App ID（应用 ID）
  • App Secret（应用密钥）

⚠️ 重要提示：App Secret 是敏感信息，请妥善保管。

配置 ClawdBot

使用命令配置飞书参数：

# 配置 App ID
clawdbot config set channels.feishu.appId "cli_xxxxxxxxxxxxxxxx"
# 配置 App Secret
clawdbot config set channels.feishu.appSecret "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
# 启用飞书通道
clawdbot config set channels.feishu.enabled true
添加机器人到飞书
  1. 在应用管理页面点击「添加应用能力」。
  2. 找到「机器人」卡片并点击「添加」。
配置飞书应用权限
  1. 点击左侧菜单「事件与回调」。
  2. 订阅方式选择长连接。
  3. 添加需要订阅的事件：im.message.receive_v1（接收消息）。
开通权限

参考项目文档：ClawdBot Feishu 说明

在应用管理页面「权限管理」中搜索并开通以下权限：

权限范围说明
im:message消息发送和接收消息
im:message.p2p_msg:readonly私聊读取发给机器人的私聊消息
im:message.group_at_msg:readonly群聊接收群内 @机器人 的消息
im:message:send_as_bot发送以机器人身份发送消息
im:resource媒体上传和下载图片/文件
发布版本

完成配置后，必须创建版本并发布应用，否则配置不会生效。

重启服务
clawdbot gateway restart
5. 消息测试

向机器人发送消息，确认自动回复。

也可使用命令主动发送：

openclaw message send --channel feishu --target "chat:oc_XXXXXXX" --message "这是一条测试"

支持配置定时任务：

openclaw cron add --name "AI Server Monitor" --cron "0 * * * *" --session isolated --message "定时要执行的任务" --model "qwen3-coder:30b" --deliver --channel feishu --to "chat:oc_XXXXXXXXXXX"

五、扩展能力

可通过 ClawHub 安装 Skill 扩展能力，具体查看 OpenClaw 官方文档。

目录

  1. OpenClaw 配置教程（Linux + 局域网 Ollama）
  2. 一、相关资源
  3. 二、前置条件
  4. 三、环境说明
  5. 四、部署步骤
  6. 1. 使用 npm 安装并初始化
  7. 全局安装 openclaw
  8. 或 pnpm add -g openclaw@latest
  9. 安装服务守护进程
  10. 2. 安装引导配置
  11. 3. 配置 Provider 和 Model
  12. 4. 飞书安装和配置
  13. 插件安装
  14. 创建企业自建应用
  15. 获取应用凭证
  16. 配置 ClawdBot
  17. 配置 App ID
  18. 配置 App Secret
  19. 启用飞书通道
  20. 添加机器人到飞书
  21. 配置飞书应用权限
  22. 开通权限
  23. 发布版本
  24. 重启服务
  25. 5. 消息测试
  26. 五、扩展能力
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