架构概览
飞书 App(WebSocket 长连接)
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OpenClaw Gateway(服务器上 systemd 常驻)
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AI 模型(DeepSeek v3.2 / GLM 4.7)
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服务器 Shell(受白名单限制的命令执行)
这套东西的核心很简单:飞书负责入口,OpenClaw 负责把消息转成 Agent 行为,模型负责理解意图,最后由受控的 shell 执行真正的运维动作。能跑起来不难,难的是别把服务器权限放得太松。
核心组件如下:
- OpenClaw Gateway:Agent 网关,负责会话管理、工具调用和渠道连接。
- 飞书插件:通过 WebSocket 长连接收发消息,不需要公网回调地址,配置会省很多事。
- exec 工具:允许 AI 在服务器上执行 shell 命令,配合白名单策略控制风险。
- 模型提供商:支持自定义 OpenAI 兼容 API,本文使用 OneRouter 提供的 DeepSeek V3.2。
环境要求
- Linux 服务器(本文以 Ubuntu 为例)
- Node.js 22+
- npm 10+
- 飞书企业账号(可免费创建)
- AI 模型 API(OpenAI / Anthropic / OpenRouter / 自定义兼容接口均可)
安装 OpenClaw
如果目标是让机器人直接管服务器服务,我更倾向于裸机装 npm 全局包,而不是先塞进 Docker 里。容器化当然也能做,但这类运维机器人最后还是要落到本机命令和系统服务上,直接装省一层心智负担。
npm install -g openclaw
装完后先确认 openclaw 命令是否可用。如果提示 command not found,把 npm 全局 bin 目录加到 PATH 里:
echo 'export PATH="$HOME/.npm-global/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
注册为 systemd 服务
运维机器人想做到 7x24,Gateway 必须开机自启并且长期常驻。
openclaw gateway install
openclaw gateway start
查看状态:
openclaw gateway status
配置模型提供商
编辑 ~/.openclaw/openclaw.json,补上模型配置。下面以 OneRouter + DeepSeek V3.2 为例:
{
"agents": {
"defaults": {
"model": {
"primary"


