通过扣子平台部署 OpenClaw 并接入飞书实现 AI 自动化办公

一句话总结

• 本地部署：真能操作你电脑，但技术门槛和硬件成本都高
• 云厂商部署：上手快，但安全风险极大（Gartner 建议企业立即阻止使用）
• 扣子平台部署：新手友好，但只能处理云端任务，无法动你本地文件

本文的重点，就是教你如何通过扣子平台完成 OpenClaw 的云端部署，并将其接入飞书，让你在手机上就能随时召唤 AI 干活

三、为什么选择扣子平台部署？

相比于本地部署的繁琐和云厂商服务器的配置门槛，扣子平台有四个明显的优势：

1. 自带联网搜索功能——无需额外配置
2. 无需自行配置大模型——平台内置了可用的模型
3. 大模型可限时免费使用——降低试错成本
4. 暂时无网络带宽限制——体验流畅

当然需要提醒的是，扣子平台的高阶版或旗舰版是付费的（约 89 元/月），使用时要注意自动续费问题。

四、详细部署步骤：扣子平台一键安装 OpenClaw

第一步：进入扣子平台并升级账号

1. 访问 🔗扣子（Coze）编程平台官网
2. 登录后，需要确保账号是个人高阶版或旗舰版才能使用部署功能

如果当前版本不够，按照提示完成升级

第二步：一键部署 OpenClaw

1. 等待系统自动完成环境配置和安装——整个过程完全自动化，不需要手动敲命令

点击'一键部署'按钮

在平台中找到 OpenClaw 的部署入口（通常在 AI 应用或智能体板块）

第三步：确认部署成功

部署完成后，你会看到一个管理界面，里面包含了 OpenClaw 的运行状态、配置选项等信息。到这里，OpenClaw 本身已经搭建好了

五、配置飞书接入：让 AI 进入你的聊天框

第 1 步：在飞书开放平台创建应用

1. 访问 🔗飞书开放平台
2. 填写应用名称（比如'我的数字员工'）、上传头像
3. 创建成功后，在'凭证与基础信息'页面，找到并记录两个关键信息：
   • App ID（如 cli_xxxxx）
   • App Secret（注意：只在创建时显示一次，务必保存好）

点击'创建企业自建应用'

第 2 步：配置应用权限，并发布应用

添加机器人应用能力，否则机器人无法正常工作。

在应用后台的'权限管理'页面，开启权限，也可以选择批量开启。

根据自己的使用场景选择需要开启的权限，我批量开启权限的代码为：

所有权限申请后，需要等待审核通过。

第 3 步：配置事件订阅（最容易遗漏的一步！）

很多人在配置完前面步骤后发现机器人收不到消息，问题往往出在这里。在应用后台的'事件与回调'页面：

1. 事件配置方式：选择'使用长连接接收事件'（推荐）
2. 添加事件订阅：勾选以下事件
   • 接收消息 v2.0（im.message.receive_v1）——必需
   • 其他事件如'消息已读'等可根据需要选择

3. 确保事件订阅的权限已审核通过

第 4 步：在 OpenClaw 中配置飞书插件

回到扣子平台部署好的 OpenClaw 管理界面，需要进行飞书插件的配置。只需要告诉它：帮我配置飞书渠道，App ID 是什么，App Secret 是什么。然后等待即可。

第 5 步：匹配配对码，完成授权。

将配对码提供 open claw，完成配对命令完成授权

在飞书应用中向你的机器人发送任意消息（比如'介绍下你自己'），机器人会回复一个 Pairing Code（配对码）

第 6 步：在飞书中找到机器人并测试

1. 在飞书搜索框中搜索你创建的应用名称
2. 找到机器人后，发送一条消息测试
3. 如果配置正确，机器人应该能够正常回复

六、接入飞书后，我们可以怎么用？

⚠️ 重要提示：通过扣子平台部署的 OpenClaw 运行在云端 Linux 服务器上，它所能操作的'桌面'是指云端服务器的虚拟环境，不是你个人电脑的本地桌面。因此，像'整理我电脑上的文件'这类指令无法直接执行。下面是根据 OpenClaw 云端部署实际能力整理的使用场景：

场景一：联网信息查询与整理

这是云端 OpenClaw 最擅长的领域。你可以让机器人帮你查资料、做总结： 示例指令：

• '帮我查一下 2026 年春节放假安排'
• '搜索最近 AI 领域的三条重要新闻，用中文总结'
• '对比一下 ChatGPT 和 Claude 的最新版本差异'

执行逻辑：OpenClaw 通过扣子平台自带的联网搜索能力，获取信息后返回飞书。

场景二：云端数据处理

示例指令：

• （发送一个 Excel 文件）'帮我把这个表格里的销售额按月份汇总'
• （发送一份 PDF）'提取这份合同的要点，列个清单给我'
• '把这张图片里的文字识别出来'

执行逻辑：你在飞书发送文件 → OpenClaw 下载到云端服务器 → 处理完成后把结果发回给你。

场景三：定时任务与提醒

设定好之后，机器人会准时把信息推送到你的飞书： 示例指令：

• '每天早上 8 点，提醒我打卡'
• '每周五下午 5 点，总结本周的行业新闻发我'
• '每两小时检查一次这个网页有没有更新：https://xxx.com'

执行逻辑：定时任务在云端服务器运行，到点自动推送消息。

场景四：内容创作与文案，文档生成

利用大模型能力，帮你写东西、改东西： 示例指令：

• '你现在是资深的高级产品经理，现在根据*.html 文件生成需求文档，便于开发工程师开发，测试工程师测试，内容详细需包含图片中的这几项内容（***）,最后请以 word 文档的格式发我。'
• '帮我写一封会议邀请邮件，主题是 Q2 产品规划'
• '把这段话改成小红书风格：xxxx'

执行逻辑：纯文本生成，云端大模型直接处理。

场景五：群聊里的 AI 助手

把机器人拉进工作群，大家都可以@它： 示例指令：

• 行政群：'@机器人 公司的报销流程是怎么样的？'（需要你提前把制度文档喂给它）
• 执行逻辑：群聊消息通过飞书 → 扣子平台 → 大模型理解回复。

七、结语

通过扣子平台部署 OpenClaw 再接入飞书，是目前上手最快、门槛最低的方式之一。整个过程不需要写一行代码，就能拥有一个 24 小时待命的数字员工。 从'只会聊天'到'真能干活'，OpenClaw 代表的是 AI 应用的新阶段。希望这篇教程能帮你顺利'养'起属于自己的那只'龙虾'，真正体验到 AI 替你打工的快乐。