PythonAI
Windows 部署 OpenAkita 接入飞书实现本地 AI 助手
OpenAkita 是一款开源多智能体框架，支持本地部署与桌面自动化。本文介绍在 Windows 环境下通过图形化向导或脚本安装 OpenAkita，配置第三方模型 API 密钥，并接入飞书机器人实现消息交互。对比 OpenClaw 分析了两者在多 Agent 协作、IM 接入及上手门槛上的差异，适合希望搭建私有 AI 中台的用户参考。
OpenAkita 是一款开源多智能体框架，支持本地部署与桌面自动化。本文介绍在 Windows 环境下通过图形化向导或脚本安装 OpenAkita，配置第三方模型 API 密钥，并接入飞书机器人实现消息交互。对比 OpenClaw 分析了两者在多 Agent 协作、IM 接入及上手门槛上的差异，适合希望搭建私有 AI 中台的用户参考。
当前，单纯会聊天的 AI 已经不够用了。我们需要的是能真正帮你干活的助理：操作电脑、浏览网页、整理文件、定时跑任务、写代码、处理 Excel，还能通过飞书 / 钉钉 / 微信 / Telegram 随时响应你。
OpenAkita 是一个开源的多智能体框架（GitHub：openakita/openakita，Apache 2.0 许可）。它不是某个大模型，而是一整支"AI 团队"：多个 Agent 协作分工、自动纠错、有长期记忆、还能在本地持续进化。相比之下，OpenClaw 更偏"个人 AI 助手 + 本地控制平面"，强调一套网关打通所有聊天工具和浏览器自动化，但不会刻意强调多 Agent 协作和图形化配置。
这篇文章会手把手带你从 Windows 11 开始，一步步部署 OpenAkita，并接入第三方 DeepSeek 兼容 API，整个过程尽量不敲命令，用桌面图形化搞定。适合：程序员、效率工具爱好者、想在本地搭一个"私有 AI 中台"的人。
先简单对比一下 OpenAkita 和 OpenClaw，方便你选型：
| 维度 | OpenAkita | OpenClaw |
|---|---|---|
| 定位 | 多智能体 AI 助手框架，强调"AI 团队协作" | 个人 AI 助手平台，强调"本地网关 + 多渠道接入" |
| 部署体验 | 官方提供 Windows 桌面安装包 + 图形化向导，全程可以不碰命令行 | 官方推荐 CLI 向导（openclaw onboard），需要习惯终端 |
| 多 Agent | 多个 Agent 专业分工、并行执行、自动接力、可视化仪表盘 | 支持多 Agent 路由，不同渠道/账户可映射到不同 Agent 工作区 |
| 工具/技能 | 内置 89+ 工具，技能市场一键安装 GitHub 技能 | 内置浏览器控制、定时任务、Webhooks，也有技能市场（ClawdHub） |
| IM 接入 | 原生支持飞书、钉钉、企微、Telegram、QQ、OneBot 等 6 大平台 | 支持 WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、Teams 等几十种渠道 |
| 桌面自动化 | 明确支持桌面自动化、鼠标键盘操作、浏览器自动化（Playwright + Windows API） | 强调浏览器控制、系统命令执行，但"桌面自动化"更偏浏览器层面 |
| 上手门槛 | 强调"5 分钟上手、零命令行"，对新手非常友好 | 对新手有一定命令行门槛，但社区教程很多 |
一句话总结：
建议按"生产部署标准"来准备环境，避免后面踩坑：
这是官方推崇的 Windows 部署方式，一般 3–8 分钟就能搞定。
步骤：
irm https://raw.githubusercontent.com/openakita/openakita/main/scripts/quickstart.ps1 | iex
脚本会自动：
1. 检测 Python 环境 2. 安装依赖 3. 创建桌面快捷方式 4. 下载最新版本 OpenAkita
openakita # 或者简写 ak
优点：
openakita --update，永远跟最新版。如果你不想碰命令行，推荐用这个方案。
步骤：
![图片]
小贴士：如果电脑里没有 Python，安装程序会自动引导下载并安装（嵌入式 Python），对你完全透明。
DeepSeek R1/V3 满血版支持在线体验和 API 调用，按 token 计费，部分服务商提供免费额度。
对于本地跑 OpenAkita 这种"重度使用"的场景，非常适合。
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在 OpenAkita 管理界面中：
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/maas/deepseek-ai/DeepSeek-V3![图片]
如果你希望直接在飞书里和 AI 对话，需要先创建飞书机器人。
![图片]
{ "scopes": { "tenant": [ "aily:file:read", "aily:file:write", "application:application.app_message_stats.overview:readonly", "application:application.self_manage", "application:bot.menu:write", "cardkit:card:write", "contact:contact.base:readonly", "contact:user.employee_id:readonly", "corehr:file:download", "docs:document.content:read", "event:ip_list", "im:chat", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read", "im:chat.members:bot_access", "im:message", "im:message.group_at_msg:readonly", "im:message.group_msg", "im:message.p2p_msg:readonly", "im:message:readonly", "im:message:send_as_bot", "im:resource", "sheets:spreadsheet", "wiki:wiki:readonly" ], "user": [ "aily:file:read", "aily:file:write", "contact:contact.base:readonly", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read" ] } }
![图片]
App ID 和 App Secret。![图片]
im.message.receive_v1（接收消息）建议：飞书的事件订阅配置，可以在 OpenAkita 完全部署好之后再在飞书后台统一设置，避免向导卡住。
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在 OpenAkita 的设置中心里，根据你的需求勾选功能模块
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终端命令与系统设置（根据自己的需求选择）
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然后等待 OpenAkita 自动下载并安装对应依赖和技能包。
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安装完成后，进入 OpenAkita 主界面：
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如果这些都正常，说明你的本地 AI 助手已经跑起来了。
通过 OpenAkita + 模型 API，我们可以在本地搭建一个：
后续你可以考虑：
如果你是第一次接触这类项目，建议先用 OpenAkita 的桌面版把整体流程跑通，再去研究 OpenClaw 的网关和渠道配置，你会发现两者的理念其实非常互补。
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