介绍如何搭建私有 AI 助理。步骤包括：部署 Ollama 本地运行大模型（如 DeepSeek-R1）；安装基于 Node.js 的 OpenClaw 框架；在飞书开放平台创建应用并配置权限；最后通过 onboard 或手动命令将飞书机器人接入 OpenClaw，实现本地模型与办公软件联动，支持指令执行与智能对话。
在 AI 技术爆发的当下，我们不再满足于使用公用的 ChatGPT 或 Claude。出于数据隐私、定制化需求或离线可用的考虑，本地部署 AI 大模型并接入日常办公软件成为了新的刚需。
本文将带你从零开始，完成以下目标：
在开始前，我们需要明确技术架构：飞书 → OpenClaw（调度器） → Ollama（本地模型）。
Ollama 是目前最便捷的本地模型运行工具，它支持 Llama 3、DeepSeek-R1、Qwen 2.5 等一系列主流模型。
访问 Ollama 官网 下载对应系统的安装包，或使用命令行安装（以 Linux/WSL 为例）：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
安装完成后，验证版本：
ollama --version
并通过 ollama serve 确保服务在后台运行（通常安装后会自动注册为服务）。
根据你的硬件配置选择合适的模型。对于大多数用户，推荐使用 DeepSeek-R1（7B）或 Llama 3.2（3B），兼顾性能与资源占用。
# 运行 DeepSeek-R1（会自动下载）
ollama run deepseek-r1:7b
# 或者运行 Llama 3.2（更轻量）
ollama run llama3.2
出现 Send a message 提示即表示模型启动成功。
注意：记下这个终端，后续 OpenClaw 会通过 API 调用它。
Ollama 默认会在本地 11434 端口开启 API 服务。我们可以用 curl 测试一下：
curl http://localhost:11434/api/generate -d'{ "model": "deepseek-r1:7b", "prompt": "你好，你是谁？", "stream": false }'
看到包含'DeepSeek'或对应模型名的 JSON 返回，说明 Ollama 已经准备就绪。
OpenClaw 负责连接聊天软件（飞书）和 AI 大脑（Ollama），并管理各种工具（Skills）。
OpenClaw 需要 Node.js 22.0 或更高版本。
# 以 Ubuntu 为例
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo bash
sudo apt install -y nodejs
# 检查版本
node -v
官方提供了一键安装脚本，会自动处理大部分配置。
curl -fsSL https://openclaw.bot/install.sh | bash
安装完成后，执行初始化向导。注意：最新版的向导已经支持直接配置飞书和模型了，非常方便！
openclaw onboard --install-daemon
在向导中：
启动服务并检查状态：
openclaw gateway start
openclaw status
此时访问 http://127.0.0.1:18789 应该能看到 OpenClaw 的 Web 控制台（Dashboard）。
这是让 AI'落地'的关键一步，我们需要在飞书开放平台注册一个机器人应用。
现在，我们要让 OpenClaw 认识这个飞书机器人。
openclaw onboard
当问到渠道时，选择 feishu，并输入刚才拿到的 App ID 和 App Secret。
如果已经完成了 onboard，可以使用 channels 命令：
openclaw channels add
# 选择 feishu，按提示输入 APP ID 和 APP SECRET
配置完成后，必须重启网关才能使配置生效：
openclaw gateway restart
# 或者旧版本命令 openclaw-cn gateway restart
查看实时日志，确认飞书连接是否成功：
openclaw logs --follow
看到类似 Feishu client connected 或 login success 的字样，说明连接成功。
再次回到飞书，向你的机器人发送任意消息（例如'你好'）。
此时，飞书机器人会回复一串 Pairing code: xxxx-xxxx。
在命令行中执行批准命令：
openclaw pairing approve feishu <你收到的 code>
现在，你的飞书 AI 助理已经可以工作了。你可以把它拉到群里，或者私聊。
在飞书里输入指令：
由于我们用的是 Ollama，你可以随时切换模型而无需重启 OpenClaw。只需修改 OpenClaw 配置中的模型名，或者通过 OpenClaw 的 TUI 界面临时切换模型。
# 在 OpenClaw 的 TUI 界面 /model deepseek-r1:7b
如果你的本地机器性能不足，或者需要处理超长文本，Ollama 也支持调用云端模型（如 GLM4.7 等），可以在配置中随时切换，实现本地与云端的'双模'运行。
command not found
npm prefix -g 找到路径（如 /usr/local），然后将 export PATH="$(npm prefix -g)/bin:$PATH" 加入 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc。openclaw status 确认网关运行。ollama run deepseek-r1:7b --verbose 查看日志）。onboard 向导报错，可以先用飞书官方的'Python 示例代码'建立一个临时连接，让飞书后台通过验证，然后再切回 OpenClaw。通过 OpenClaw + Ollama + 飞书的组合，我们成功搭建了一个完全私有、免费、可定制的 AI 助理。它不仅能在日常聊天中提供帮助，还能通过 OpenClaw 强大的'技能'体系，真正去操作你的电脑、管理文件、甚至执行代码。
这套方案将数据留在本地，既保证了隐私安全，又锻炼了动手能力。现在，去给你的 AI 助理添加更多酷炫的技能吧！
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