跳到主要内容 OpenClaw 部署指南：Coding Plan 配置、CC Switch 与飞书机器人接入 | 极客日志
编程语言 Node.js AI
OpenClaw 部署指南：Coding Plan 配置、CC Switch 与飞书机器人接入 介绍 OpenClaw 在 Windows 下的完整部署流程。涵盖 Node.js 环境准备、一键或 npm 安装方法。详细配置阿里百炼、火山引擎及智谱 GLM 的 Coding Plan 模型凭证。演示使用 CC Switch 可视化工具管理多供应商模型切换，并集成飞书机器人实现指令交互。包含常见问题排查及推荐配置组合，帮助开发者低成本高效搭建 AI Agent 工作流。
Elasticer 发布于 2026/4/6 更新于 2026/4/18 步骤一：安装 OpenClaw
1.1 系统要求
项目 要求 操作系统 Windows 10 / 11 x64 内存 至少 8GB（推荐 16GB） Node.js v22.0 或更高版本
1.2 安装 Node.js
检查是否已安装：
node --version
如未安装或版本低于 22，前往 Node.js 官网 下载 v22+ LTS 版本安装。
1.3 一键安装 OpenClaw（推荐）
在 PowerShell 中执行：
iwr-useb https:
💡 这会自动安装 Node.js（如缺失）并完成 OpenClaw 基本配置。
1.4 通过 npm 手动安装
如一键脚本不可用，可手动安装：
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm i -g openclaw
1.5 运行 Onboard 向导
安装完成后会自动进入配置向导，也可手动执行：
openclaw onboard
向导交互步骤：
步骤 操作 ① 安全警告 按 ← 选择 Yes，按 Enter 确认 ② 模型提供商 选择 Skip （后续通过 Coding Plan 配置） ③ 通讯渠道 选择 Skip for now （后续配置飞书） ④ 技能初始化 选择 Yes，启用核心技能框架 ⑤ Gateway 配置 选择 QuickStart，自动配置默认端口 18789
1.6 验证安装
openclaw --version
openclaw status
看到版本号和 Gateway 运行状态即表示安装成功。
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HTML转Markdown 将 HTML 片段转为 GitHub Flavored Markdown，支持标题、列表、链接、代码块与表格等；浏览器内处理，可链接预填。 在线工具，HTML转Markdown在线工具，online
步骤二：配置 Coding Plan 模型
💡 说明： Coding Plan 是专为 AI 编程场景打造的固定月费订阅套餐 ，相比按量计费有以下优势：✅ 国内直连，无需代理✅ 固定月费，超出限额不计费，无欠费风险 ✅ 多模型自由切换三个平台选项 ，你可以任选其一 或同时配置多个 （便于切换备用）。
🅰️ 选项 A：阿里百炼 Coding Plan
A.1 订阅与获取凭证
访问 阿里云百炼 Coding Plan
选择 Lite 基础版 或 Pro 高级版 并完成支付
获取 Coding Plan 专属凭证 ：sk-sp-xxxxx（在 Coding Plan 页面获取） |https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1 |
⚠️ 重要： Coding Plan 有专属 API Key，与百炼通用按量计费的凭证不互通 ！
A.2 在 OpenClaw 中配置 浏览器打开后：Config → All Settings → RAW ，粘贴以下配置：
📝 将 YOUR_CODING_PLAN_API_KEY 替换为你的 Key
{ "models" : { "providers" : { "bailian" : { "baseUrl" : "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1" , "apiKey" : "YOUR_CODING_PLAN_API_KEY" , "api" : "openai-completions" , "models" : [ { "id" : "qwen3.5-plus" , "name" : "Qwen3.5 Plus" , "reasoning" : false } , { "id" : "qwen3-coder-plus" , "name" : "Qwen3 Coder Plus" , "reasoning" : false } , { "id" : "glm-5" , "name" : "GLM-5" , "reasoning" : false } , { "id" : "kimi-k2.5" , "name" : "Kimi K2.5" , "reasoning" : false } , { "id" : "MiniMax-M2.5" , "name" : "MiniMax M2.5" , "reasoning" : false } ] } } } , "agents" : { "defaults" : { "model" : { "primary" : "bailian/qwen3.5-plus" } } } }
⚠️ 注意： 必须设置 "reasoning":false，否则部分模型回复为空。方式二：命令行配置
openclaw config set'models.providers.bailian'--json '{"baseUrl":"https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1","apiKey":"YOUR_CODING_PLAN_API_KEY","api":"openai-completions","models":[{"id":"qwen3.5-plus","name":"Qwen3.5 Plus","reasoning":false},{"id":"glm-5","name":"GLM-5","reasoning":false},{"id":"kimi-k2.5","name":"Kimi K2.5","reasoning":false}]}'
openclaw models set bailian/qwen3.5-plus
A.3 可用模型列表 模型 ID 说明 qwen3.5-plus千问旗舰版，综合能力最强 qwen3-coder-plus专注编程场景 qwen3-coder-next轻量快速版 glm-5智谱旗舰模型 kimi-k2.5月之暗面，长文本处理 MiniMax-M2.5迷你 max 模型
🅱️ 选项 B：火山引擎 Coding Plan
B.1 订阅与获取凭证
访问 火山引擎方舟 Coding Plan
订阅套餐（Lite / Pro）
获取凭证：https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3 |
B.2 在 OpenClaw 中配置 { "models" : { "providers" : { "volcengine" : { "baseUrl" : "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3" , "apiKey" : "YOUR_ARK_API_KEY" , "api" : "openai-completions" , "models" : [ { "id" : "ark-code-latest" , "name" : "Ark Code Latest" } , { "id" : "kimi-k2.5" , "name" : "Kimi K2.5" } , { "id" : "doubao-seed-2.0-code" , "name" : "Doubao-Seed-2.0-Code" } , { "id" : "glm-4.7" , "name" : "GLM-4.7" } , { "id" : "deepseek-v3.2" , "name" : "DeepSeek-V3.2" } ] } } } , "agents" : { "defaults" : { "model" : { "primary" : "volcengine/ark-code-latest" } } } }
B.3 可用模型列表 模型 说明 ark-code-latest方舟自动调度最优模型 doubao-seed-2.0-code豆包最新编程模型 kimi-k2.5理解力强，响应稳定 deepseek-v3.2深度推理能力强 glm-4.7智谱编程模型
🅾️ 选项 C：智谱 GLM Coding Plan
C.1 订阅与获取凭证
访问 智谱 GLM Coding Plan
在 智谱开放平台 创建 API Key
Base URL：https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 |
| 国际版（Z.AI） | https://api.z.ai/api/paas/v4 |
⚠️ 注意： 请勿选择 Flash/FlashX 等模型，以免造成额外扣费。
C.2 在 OpenClaw 中配置 { "models" : { "providers" : { "glm" : { "baseUrl" : "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4" , "apiKey" : "YOUR_GLM_API_KEY" , "api" : "openai-completions" , "models" : [ { "id" : "GLM-5" , "name" : "GLM 5" } , { "id" : "GLM-4.7" , "name" : "GLM 4.7" } , { "id" : "GLM-4.6" , "name" : "GLM 4.6" } , { "id" : "GLM-4.5-air" , "name" : "GLM 4.5 Air" } ] } } } , "agents" : { "defaults" : { "model" : { "primary" : "glm/GLM-5" } } } }
C.3 可用模型列表 模型 说明 GLM-5最新旗舰，擅长复杂工程 GLM-4.7强化编码能力 GLM-4.6通用能力均衡 GLM-4.5-air轻量快速
📊 三大平台对比 平台 Base URL 主力模型 特点 阿里百炼 coding.dashscope.aliyuncs.com/v1qwen3.5-plus, glm-5, kimi-k2.5 模型最全，4 家顶尖模型集成 火山引擎 ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3Ark-Code, Kimi-K2.5, DeepSeek-V3.2 字节算力保障，Auto 智能调度 智谱 GLM open.bigmodel.cn/api/paas/v4GLM-5, GLM-4.7 GLM 原厂，编程能力强
💡 建议： 可同时配置多个平台，通过 CC Switch 一键切换。
步骤三：使用 CC Switch 可视化管理
💡 说明： 此步骤为可选但强烈推荐 ，CC Switch 提供图形化界面，让模型切换和管理变得非常简单。
3.1 什么是 CC Switch CC Switch 是基于 Rust + Tauri 构建的跨平台桌面应用，专为 Claude Code、Codex、Gemini CLI、OpenCode、OpenClaw 五大 AI 编程工具设计。核心功能：
功能 说明 供应商管理 一键切换不同 AI 平台 API 配置 统一 MCP/Skills 管理 一个面板管理多个应用 系统托盘快速切换 无需打开完整应用 OpenClaw 专属面板 Env、Tools、AgentsDefaults 三大编辑器 + Workspace 内置 50+ 供应商预设 含阿里百炼、火山引擎、智谱等 本地代理 + 故障转移 自动切换备用模型，保障稳定性
💡 CC Switch v3.11.0 起正式新增对 OpenClaw 的完整管理支持。
3.2 安装 CC Switch
3.3 添加 Coding Plan 供应商 第一步： 启动 CC Switch，顶部切换到 OpenClaw 选项卡第二步： 点击右侧橙色 +第三步： 填写供应商信息（以阿里百炼为例）：
字段 值 名称 Alibaba Bailian Coding PlanBase URL https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1API Key 你的 Coding Plan 专属 Key（sk-sp-xxxxx） 主模型 qwen3.5-plus
同理可添加火山引擎和智谱 GLM 的 Provider。第四步： 点击 Enable第五步： 重启 OpenClaw：
3.4 使用 CC Switch 切换模型
主界面切换： 在 OpenClaw 选项卡下，直接点击目标供应商
速度测试： 点击供应商旁的测速图标，验证连通性
3.5 Proxy 代理模式（高级）
统一代理入口，所有请求经本地转发
自动故障转移 ：当前供应商异常时自动切换备用模型请求日志记录，便于排查问题
主界面点击 Proxy 按钮启动代理，默认监听 127.0.0.1:15721。
步骤四：接入飞书机器人
💡 说明： 此步骤为可选 ，接入后可以通过飞书向 OpenClaw 下发指令，无需打开终端。
4.1 第一步：创建飞书应用
打开 飞书开放平台 ，使用飞书账号登录
点击 「创建企业自建应用」
填写应用名称（如「OpenClaw 助手」），上传图标，点击创建
进入 「凭证与基础信息」 页面，复制保存 App ID 和 App Secret
4.2 第二步：添加机器人能力 左侧导航栏 → 「添加应用能力」 → 选择 「机器人」 → 点击 添加
4.3 第三步：配置应用权限 左侧 「权限管理」 → 「批量导入/导出权限」 ，粘贴以下 JSON：
[ "im:message" , "im:message.group_at_msg" , "im:message.group_at_msg:readonly" , "im:message.p2p_msg" , "im:message.p2p_msg:readonly" , "im:message:send_as_bot" , "im:resource" , "im:chat" , "im:chat:readonly" , "contact:user.base:readonly" ]
4.4 第四步：在 OpenClaw 中配置飞书渠道
⚠️ 重要： 事件订阅（第五步）必须在 OpenClaw 网关启动后再配置！
交互式配置（推荐） 步骤 选择 ① 选择渠道 Feishu/Lark (飞书) ② 安装插件 Download from npm (@openclaw/feishu) ③ 输入凭证 粘贴 App Secret 和 App ID ④ 域名选择 Feishu (feishu.cn) - China ⑤ 群聊策略 Open （响应所有群聊，需 @机器人）⑥ DM 策略 Pairing (recommended) ⑦ 完成 选择 Finished
手动配置文件方式 { "channels" : { "feishu" : { "enabled" : true , "dmPolicy" : "pairing" , "accounts" : { "main" : { "appId" : "cli_xxxxxxxxx" , "appSecret" : "你的 AppSecret" , "botName" : "OpenClaw 助手" } } } } }
4.5 第五步：配置事件订阅 回到飞书开放平台 → 你的应用 → 「事件与回调」 ：
订阅方式选择 「使用长连接接收事件」 （WebSocket），点击保存
添加事件：im.message.receive_v1（接收消息 v2.0）
💡 长连接模式无需配置公网 IP，OpenClaw Gateway 主动发起 WebSocket 连接。
4.6 第六步：发布应用 左侧 → 「版本管理与发布」 → 创建版本 → 提交发布
4.7 第七步：启动并测试 # 重启网关
openclaw gateway restart
# 查看日志，确认飞书连接成功
openclaw logs --follow
在飞书中搜索你的机器人名字，打开对话发送任意消息。首次会话配对： 机器人会回复一个配对码（Pairing Code），需要在终端批准：
openclaw pairing approve feishu <CODE>
4.8 飞书高级配置（可选） { "channels" : { "feishu" : { "streaming" : true , "blockStreaming" : true } } }
{ "channels" : { "feishu" : { "typingIndicator" : false , "resolveSenderNames" : false } } }
⚠️ 配额提醒： OpenClaw 每 60 秒对飞书执行一次健康探测，单台机器每月消耗约 27,000 次 API 调用。飞书免费版月度配额 50,000 次，请勿多台机器共用同一飞书 App 。
步骤五：验证与测试
5.1 通过 TUI 界面验证 发送测试消息（如「你好，请介绍一下你自己」），收到 AI 回复即说明配置成功。
5.2 通过 Web UI 验证
5.3 飞书机器人测试 在飞书中向机器人发送消息，收到回复即表示飞书渠道配置成功。
❓ 常见问题排查
Q1：报错 401 Unauthorized
检查 API Key 是否为 Coding Plan 专属 Key （以 sk-sp- 开头）
确认 Base URL 是 coding.dashscope.aliyuncs.com，而非 dashscope.aliyuncs.com
Q2：模型回复内容为空
确保配置中设置了 "reasoning": false
Q3：切换供应商后 OpenClaw 无反应
CC Switch 切换后需重启：openclaw gateway restart
检查版本是否最新：openclaw --version
Q4：工具功能失效 该版本默认 profile 改为 messaging（纯聊天模式），需手动切换：
openclaw config set tools.profile full
openclaw gateway restart
Profile 说明 messaging仅聊天（默认） default默认工具集 coding编程模式 full完整工具 + 命令执行（推荐 ） all全部开启
Q5：飞书消息收不到
确认事件订阅已选择 长连接 模式
确认应用已 发布上线
确认 OpenClaw Gateway 正在运行：openclaw status
查看日志排查：openclaw logs --follow
📈 推荐配置组合 目标 推荐搭配 性价比优先 阿里百炼 Coding Plan + qwen3.5-plus 算力稳定优先 火山引擎 Coding Plan + Kimi-K2.5 编程能力优先 智谱 GLM Coding Plan + GLM-5
🔗 参考链接 
