手把手教你用 OpenClaw + 飞书,打造专属 AI 机器人

手把手教你用 OpenClaw + 飞书,打造专属 AI 机器人

手把手教你用 OpenClaw + 飞书,打造专属 AI 机器人

当前版本 OpenClaw(2026.2.22-2)已内置飞书插件,无需额外安装。

你有没有想过,在飞书里直接跟 AI 对话,就像跟同事聊天一样自然?

今天这篇文章,带你从零开始,用 OpenClaw 搭建一个飞书 AI 机器人。全程命令行操作,10 分钟搞定。


一、准备工作

1.1 安装 Node.js(版本 ≥ 22)

OpenClaw 依赖 Node.js 运行,首先确保你的 Node 版本不低于 22。

推荐使用 nvm 管理 Node 版本,打开终端执行:

# 安装 nvmcurl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.4/install.sh |bash# 加载 nvm(避免重启终端)\. "$HOME/.nvm/nvm.sh"# 安装 Node.js 24 nvm install24# 验证安装node -v # 应输出 v24.13.1npm -v # 应输出 11.8.0
📎 Node.js 官网:https://nodejs.org/en/download
Node.js 下载页面

1.2 安装 OpenClaw

进入 OpenClaw 官网 https://openclaw.ai/ ,我们通过 npm 全局安装:

# 安装 OpenClawnpm i -g openclaw # 运行引导向导(加 --install-daemon 安装守护进程,让 Gateway 在后台持续运行) openclaw onboard --install-daemon 
💡 加了 --install-daemon 后,Gateway 会作为系统守护进程自动启动(macOS 用 LaunchAgent,Linux 用 systemd),重启电脑也不会丢。如果不加,后面启动 openclaw gateway 时关掉终端机器人就断了。
📎 GitHub 地址:https://github.com/openclaw/openclaw
OpenClaw 官网

二、配置 AI 模型

OpenClaw 需要接入一个大语言模型作为"大脑"。你可以使用 Anthropic、OpenAI 等官方 API,也可以通过第三方中转服务获取。

这里以 Claude Haiku 为例。Haiku 是 Anthropic 的轻量级模型,响应快、成本低,非常适合日常对话场景。如果你需要更强的推理能力,也可以换成 claude-sonnetclaude-opus 等模型。

在终端依次执行以下命令:

# 1. 设置 API 地址 openclaw config set -- models.providers.my_api.baseUrl "你的API地址"# 2. 设置 API 类型 openclaw config set -- models.providers.my_api.api "openai-completions"# 3. 设置 API Key openclaw config set -- models.providers.my_api.apiKey "你的API密钥"# 4. 设置默认模型(可替换为其他模型) openclaw config set -- agents.defaults.model.primary "my_api/claude-haiku-4-5-20251001"
⚠️ 注意:config set 和路径之间的 -- 是两个英文半角短横线,不要从网页复制,手动敲键盘上的减号键两次。

如果你不习惯命令行,也可以通过 Dashboard 配置:

  1. 启动 Gateway 后,浏览器打开 http://127.0.0.1:18789/
  2. 点击顶部 Config 标签页,切换到 Raw JSON 编辑器
  3. 找到 models.providers 部分,直接编辑 JSON
  4. 保存后 Gateway 自动热加载生效,无需重启
💡 Dashboard 的 Form 表单视图对自定义 Provider 支持有限,建议直接用 Raw JSON 编辑器修改。

三、创建飞书应用

3.1 进入飞书开放平台

访问 https://open.feishu.cn/app ,如果没有账号,用手机号注册即可。

3.2 创建企业自建应用

按照下图步骤操作:

创建应用 - 步骤1
创建应用 - 步骤2
创建应用 - 步骤3
创建应用 - 步骤4

创建完成后点击发布

3.3 记录 App ID 和 App Secret

这两个值后面配置 OpenClaw 时要用到,务必保存好。

App ID 和 App Secret

四、连接 OpenClaw 与飞书

回到终端,将飞书应用的凭证写入 OpenClaw 配置:

# 设置飞书 App ID openclaw config set -- channels.feishu.appId "你的AppID"# 设置飞书 App Secret openclaw config set -- channels.feishu.appSecret "你的AppSecret"# 启动 OpenClaw Gateway openclaw gateway 
💡 新版 OpenClaw 已内置飞书支持,不需要额外安装插件。

五、配置飞书机器人权限

回到飞书开放平台,为应用添加必要的权限和事件订阅。

在「权限管理」页面,搜索 im,将 im 相关的权限全部勾选(包括消息读取、发送、群组管理等),确保机器人能正常收发消息。

💡 OpenClaw 使用 WebSocket 模式连接飞书,不需要配置事件订阅的回调地址(Request URL),保持为空即可。
权限配置 - 步骤1
权限配置 - 步骤2
权限配置 - 步骤3

修改完权限后,需要重新发布一个版本,点击确认发布。

重新发布

六、首次使用:授权配对

在手机飞书上给机器人发一条消息,你会收到类似这样的提示:

OpenClaw: access not configured. Your Feishu user id: ou_72c25a66a2248f494484a792b18d0c12 Pairing code: RYXBPRNJ Ask the bot owner to approve with: openclaw pairing approve feishu RYXBPRNJ 

这是 OpenClaw 的安全机制,防止陌生人使用你的机器人。需要两步操作:

6.1 开启权限

在终端中点击提示的链接,开启相关权限。

开启权限 - 步骤1
开启权限 - 步骤2

6.2 授权配对

在终端执行配对命令,将你的飞书账号绑定为授权用户:

openclaw pairing approve feishu RYXBPRNJ 
RYXBPRNJ 替换为你实际收到的配对码。
配对成功
⚠️ 每创建一个新的飞书机器人应用,都需要重新走一遍这个配对流程。

七、开始使用

一切就绪,现在可以在飞书里愉快地和 AI 对话了 🎉

使用效果

写在最后

整个流程总结下来就三件事:

  1. 装 OpenClaw:npm 一行命令搞定
  2. 建飞书应用:拿到 App ID 和 Secret
  3. 连起来:配置好模型和飞书凭证,启动 Gateway

如果你在部署过程中遇到问题,欢迎留言交流。

Read more

国内12款AI智能体(“龙虾”)深度对比:哪款是你的菜?

最近,“AI智能体”(行业内爱称“龙虾”)的概念火得一塌糊涂。从百度的DuClaw到腾讯的QClaw,从9.9元的入门级到199元的全能王,各种产品层出不穷,让人眼花缭乱。 为了帮你快速找到最适合自己的那一款,我们整理了目前市面上最值得关注的12款AI智能体,从价格、功能、生态、适用场景四个维度进行了深度剖析。 一、入门尝鲜组:低门槛体验AI自动化 如果你只是想零成本、零门槛体验一下AI智能体到底能干什么,以下两款值得关注: 1. 百度 DuClaw(9.9元/月) * 一句话卖点:零部署门槛,订阅即用。 * 深度解读:百度将自家搜索能力、文心一言模型能力预置其中,你只需要订阅,就能像使用App一样获得一个会帮你自动操作浏览器、整理资料的智能助手。9.9元的价格几乎是“白菜价”,非常适合AI小白入门。 2. 猎豹 EasyClaw * 一句话卖点:安装率最高,技能商店丰富。 * 深度解读:猎豹移动CEO傅盛曾提出“三万小时”

NVIDIA AI Enterprise (NVAIE) 运维实战:面向医疗行业的深度培训路径分析

NVIDIA AI Enterprise (NVAIE) 运维实战:面向医疗行业的深度培训路径分析

摘要 随着人工智能技术在医疗行业的渗透,从医学影像分析到临床决策支持,AI 工作负载已成为现代医疗机构提升诊疗效率与质量的核心驱动力。然而,将这些高价值的 AI 模型从实验室安全、高效、合规地部署到生产环境,并确保其长期稳定运行,是一项复杂的系统工程。NVIDIA AI Enterprise (NVAIE) 作为一套端到端的企业级 AI 平台,为此提供了标准化的解决方案。本论文旨在系统性地阐述 NVAIE 的运维体系,特别是针对医疗行业的特殊需求,构建一套从基础理论到实战应用的完整培训课程。论文将详细剖析 NVAIE 的核心组件、部署策略、日常运营、性能优化、安全合规等关键环节,并提供一套循序渐进的学习路径和实践指南,帮助医疗机构和技术团队构建一套稳定、高效、可信赖的 AI 基础设施,从而加速 AI 技术在临床一线的价值转化。 第一章:绪论 — 为何 NVAIE 运维是医疗 AI 成功的基石 1.

Agent实习模拟面试之Dify + Skill本地部署大模型智能体:从零构建企业级可落地的AI Agent系统

Agent实习模拟面试之Dify + Skill本地部署大模型智能体:从零构建企业级可落地的AI Agent系统 摘要:本文以一场高度仿真的Agent实习生岗位模拟面试为载体,聚焦当前热门的低代码Agent开发平台 Dify 与 自定义Skill(技能)机制,深入探讨如何在完全本地化环境中部署一个安全、可控、可扩展的大模型智能体(Agent)。通过“面试官提问—候选人回答—连环追问”的对话形式,系统性地拆解了Dify的核心架构、Skill插件开发、本地大模型集成(如Llama-3、Qwen)、RAG优化、权限控制、监控告警等关键环节,并结合企业实际场景(如内部知识问答、自动化办公)给出完整落地路径。全文超过9500字,适合对AI Agent开发、私有化部署、企业智能化转型感兴趣的工程师、架构师与在校学生阅读。 引言:为什么企业需要“本地部署的Dify + 自定义Skill”? 在2024–2026年的大模型应用浪潮中,一个显著趋势是:企业不再满足于调用公有云API,而是强烈要求数据不出域、模型可审计、能力可定制的私有化Agent解决方案。

告别截图!Antigravity 集成 Figma MCP 打造像素级还原的 AI 编程体验

告别截图!Antigravity 集成 Figma MCP 打造像素级还原的 AI 编程体验

🚀 告别截图!Antigravity 集成 Figma MCP 打造像素级还原的 AI 编程体验 作为开发者,你是不是经常截图发给 AI 让它写 CSS,结果写出来的效果总是“差强人意”?👀 间距不对、颜色有色差、字体搞错…… 今天我们要玩点高端的!利用 MCP (Model Context Protocol) 协议,将 Figma 的底层设计数据直接“喂”给 Antigravity。让 AI 不再是“看图说话”,而是直接读取设计原稿!🎨➡️💻 🌟 什么是 Figma Context MCP? 这是一个由 Framelink 开发的 MCP 服务。它能让你的 AI 编辑器(如 Antigravity,