OpenClaw 搭建飞书 AI 办公机器人（含本地 Ollama 接入与 Skills）

按键盘右箭头选择 Yes，同样 Yes。

任选一个模型提供商都行，没有对应的提供商的密钥可以跳过，如果是本地模型选 vLLM（需用 vLLM 框架启动模型，有性能优势，但原生 vLLM 仅完全支持 Linux 的 cuda）、Custom Provider（可以连接任何 OpenAI 或 Anthropic 兼容的端点，包括托管提供商和自托管端点）和 LiteLLM（最通用，能通过中间层转换支持任意后端，既支持云端也支持本地模型，也包括 Ollama、vLLM、LM Studio、llama.cpp 等本地后端）。

Custom Provider最方便，适合日常使用，支持范围：

• ✅ Ollama（自动检测，无需配置）
• ✅ vLLM（localhost:8000/v1）
• ✅ LM Studio（localhost:1234/v1）
• ✅ llama.cpp（localhost:8080/v1，需启动 ./llama-server）
• ✅ 自封装 API：任何你自己用 Python + Transformers 封装的 OpenAI-compatible 服务
• ✅ LiteLLM 代理
• ✅ Text Generation WebUI

a）使用本地模型及报错处理

Endpoint ID 随便填。

如果提示 alias 被占用可以不填 Model alias 或可到用户目录的隐藏目录.openclaw 的 openclaw.json 删除类似红色框的部分。

卡了很久，疑似报错。

新开终端，在 openclaw 项目文件夹位置输入 pnpm openclaw logs --follow，可发现关键报错原因是上下文窗口太小（这是 OpenClaw 2026.2 版本的硬性要求：contextWindow 必须 ≥ 16000，但 onboard 向导默认只设 4096）。

先输入 /exit 退出。

到用户目录的隐藏目录.openclaw 的 openclaw.json 对本地模型的 contextWindow 设置至少 16000。

输入 pnpm openclaw gateway restart 重启。

终端执行 pnpm openclaw tui，输入问题，成功回答。

b）使用云端模型

没有账号的话进行注册，密码需要数字和英文大小写。

验证激活。

按需安装对接软件的插件，不需要这些就选 skip 跳过。

c）连接飞书

如果需要飞书，可以下载插件。

打开 https://open.feishu.cn/app，登录后点击创建企业自建应用。

简单填写你的应用名称和应用描述，点击创建。

点击凭证与基础信息，复制你的 APP ID 和 APP Secret。

点击创建版本，简单填写应用版本号和更新说明，点击保存及确认发布。

忘记复制的话，回到凭证与基础信息，把你的 APP ID 和 APP Secret 粘贴到 openclaw。

选择中国版飞书。

按需选择群聊响应策略。

如果担心机器人乱回答选 Allowlist，后续在配置文件中指定允许响应的群 ID，防止误触。

按需安装 skills，需要的话选择安装方式，不需要就 skip for now。

Hooks 是可选的自动化触发器，建议先 Skip，后续按需开启。

建议：刚入门先 Skip for now，不影响核心功能。等熟悉后再根据实际需求开启，尤其是 session-memory 对长期对话体验提升明显。

Skip for now 跳过多个步骤后。

选择 tui。

选择 tui。

也可以打开 http://127.0.0.1:18789/chat?session=main，更方便修改配置。

后续直接启动可以选择 pnpm openclaw dashboard --no-open。

回到飞书，点击应用能力，再点击机器人中的'添加'按钮。

点击创建版本。

点击订阅方式的编辑按钮，选择长连接，然后点击添加事件。

依次搜索四个事件并添加：1）用户进入与机器人的会话 2）解散群 3）机器人进群 4）接收消息。

点击创建版本。

简单填写你的应用版本号、更新说明和应用能力，点击发布。

打开飞书，点击应用，打开测试，如果出现以下情况，到 openclaw 项目的终端执行 pnpm openclaw pairing approve feishu 对应的配对码。

激活完成后，继续测试飞书对话。

在对话中切换模型。

d）安装能发现 skills 的 skills

执行 npx skills add https://github.com/vercel-labs/skills --skill find-skills。

选择 openclaw。

全局安装，采用符号链接，选择 yes。

继续 yes。

可以打开网站或命令行 pnpm openclaw skills list 验证 find-skills 是否安装。

Mac 启动前最好设置权限。

执行调查任务，发现似乎没加载 find-skills 工具。

让它自己分析找不到找不到的原因并自行加载 find-skills。

e）自动安装浏览器操作、数据可视化、高德地图的 skills

切换模型。

自动安装 skills 并执行 playwright-skill 打开浏览器。

成功获取数据。

创建访问链接成功。

查看链接以及下载 csv，看起来地图过于简化了。

让它继续优化。

打开下载文件和地图链接，看起来有所进步，但仍有不足，如果需要更准更美观的话建议换更智能的 ai 模型或继续提要求或换工具。