一、背景
在企业协同办公与 AI 智能化应用深度融合的趋势下,越来越多团队需要一款轻量化、易部署、可自定义对接的 AI 助手工具,实现大模型能力与日常办公协作平台的无缝衔接,提升内部沟通、信息处理、任务执行的效率。OpenClaw 作为一款开源的 AI 助手框架,具备跨平台部署、灵活对接各类大模型 API、适配主流协同办公工具的核心优势,能够帮助个人和中小企业快速搭建专属的 AI 协作机器人,无需复杂的底层开发,即可实现 AI 对话、任务处理、信息调取等实用功能。
相较于传统的 AI 工具部署方式,基于 Docker 部署 OpenClaw 能够最大程度规避不同操作系统的环境兼容问题,实现环境隔离、一键启停和便捷维护,尤其适合非专业运维人员快速上手。而飞书作为国内主流的企业协同办公平台,将 OpenClaw 与飞书机器人集成,能够让团队成员直接在飞书聊天界面调用 AI 能力,无需切换软件,真正实现办公场景与 AI 能力的闭环融合。本教程针对 MacOS 系统用户,梳理了从 Docker 环境搭建、OpenClaw 镜像部署、大模型 API 配置到飞书机器人对接、功能调试的全流程实操步骤,解决新手部署过程中环境报错、配置遗漏、对接失败等常见问题,帮助用户快速完成专属 AI 办公助手的搭建,落地轻量化 AI 办公应用。
二、安装教程
2.1 MacOS 安装 Docker


2.2 下载 OpenClaw 镜像
docker pull openeuler/openclaw:2026.3.2-oe2403sp3

2.3 启动 OpenClaw 镜像 + 安装引导
docker run -it --name openclaw openeuler/openclaw:2026.3.2-oe2403sp3 onboard --install-daemon

2.4 自己购买的大模型 API 配置
◇ I understand this is personal-by-default and shared/multi-user use requires lock-down. Continue?('我明白这是默认个人私有的,共享/多用户使用则需要加以限制。是否继续?') │ Yes │ ◇ Onboarding mode │ QuickStart │ ◇ QuickStart ─────────────────────────╮ │ │ │ Gateway port: 18789 │ │ Gateway bind: Loopback (127.0.0.1) │ │ Gateway auth: Token (default) │ │ Tailscale exposure: Off │ │ Direct to chat channels. │ │ │ ├──────────────────────────────────────╯ │ ◇ Model/auth provider │ Custom Provider │ ◇ API Base URL │ https://api.xxxx.com/v1(自己大模型服务的 api) │ ◇ How do you want to provide this API key? │ Paste API key now │ ◇ API Key (leave blank if not required) │ sk-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(自己大模型服务的 API Key) │ ◇ Endpoint compatibility │ OpenAI-compatible │ ◇ Model ID │ claude-sonnet-4-6(自己大模型服务的模型 ID) │ ◇ Verification successful. │ ◇ Endpoint ID │ custom-api-xxx-ai(自定义 EndpointID) │ ◇ Model alias (optional) │ Configured custom provider: custom-api-xxx-ai/claude-sonnet-4-6




















