一、简介
OpenClaw 小龙虾是现在比较火的一个能听懂、能动手的 AI 执行引擎，可以用来做的场景非常多，如办公自动化、开发辅助、智能家居控制等等。
但是 OpenClaw 的 Token 使用量也非常巨大，而前段时间阿里开源的 Qwen3.5 系列已经实现了模型能力大的跨越，其中 27B 的稠密模型，在全方位基准评估中均表现优异，因此本文实践 OpenClaw+ 私服 Qwen3.5-27B + 飞书聊天接入，构建一个纯私域的龙虾助手。
本文包括 本地部署 Qwen3.5-27B 模型、OpenClaw 本地部署、接入飞书机器人 等几个过程，最后也提供了 OpenClaw 的卸载方式。
二、本地部署 Qwen3.5-27B 模型
部署采用vLLM引擎，使用依赖版本如下所示：
shell
vllm==0.16.1rc1.dev37+g4fec53cfc
torch==2.10.0+cu129
torchvision==0.25.0+cu129
transformers==4.57.6
modelscope==1.34.02.1 下载模型：
这里使用 modelscope 快速下载到本地：
bash
modelscope download --model="Qwen/Qwen3.5-27B" --local_dir Qwen3.5-27B
下载完成后，可以看到如下内容：
2.2 使用 vLLM 启动 Api 服务：
bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
vllm serve "Qwen3.5-27B" \
--host 0.0.0.0 \
--port 8000 \
--dtype bfloat16 \
--tensor-parallel-size 2 \
--cpu-offload-gb 0 \
--gpu-memory-utilization 0.8 \
--api-key token-abc123 \
--enable-prefix-caching \
--reasoning-parser qwen3 \
--enable-auto-tool-choice \
--tool-call-parser qwen3_coder \
--trust-remote-code关键参数说明：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 | 指定使用的GPU设备，根据实际的情况选择 |
| dtype | 数据类型，其中 bfloat16，16位浮点数，适合 NVIDIA A100 等设备 |
| tensor-parallel-size | Tensor 并行的数量，当多 GPU 分布式推理时使用，建议和GPU的数量一致 |
| cpu-offload-gb | 允许将部分模型权重或中间结果卸载到 CPU 的内存中，单位为 GB。，模拟 GPU 内存扩展，如果部署的模型大于了显存大小可以设置该参数，但是推理速度会大大下降 |
| gpu-memory-utilization | 设置 GPU 内存利用率的上限 |
| api-key | API 认证密钥 |
| enable-prefix-caching | 启用前缀缓存减少重复计算 |
| reasoning-parser | 指定推理解析器 |
| enable-auto-tool-choice | 启用自动工具选择 |
| tool-call-parser | 工具调用解析器 |
显存占用情况：
2.3 查看模型
启动后，vLLM 默认采用 OpenAI 协议接口，可通过 /v1/models 接口可查看模型列表：
bash
curl http://127.0.0.1:8000/v1/models -H "Authorization: Bearer token-abc123"
2.4 Chat 交互测试
bash
curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer token-abc123" \
-d '{
"model": "Qwen3.5-27B",
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "你是谁，你认识小毕超吗？"}
],
"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": false}
}'
三、OpenClaw 本地部署
中文介绍文档地址：
安装之前请先部署好 Node，版本需要 Node >=22 。
3.1 安装 OpenClaw
官方版本：
bash
npm install -g openclaw@latest --registry=https://registry.npmmirror.com也可以选择晴辰的汉化版本：
bash
npm install -g @qingchencloud/openclaw-zh@latest --registry=https://registry.npmmirror.com这里我采用官方的版本安装，安装过程：
验证安装
bash
openclaw --version
查看帮助信息：
bash
openclaw --help
3.2 初始化配置
建议后续操作使用管理员身份在 PowerShell 中运行。
首先临时放行当前窗口的脚本执行限制：
bash
Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass然后开始初始化配置：
bash
openclaw onboard运行命令后，会引导你完成以下配置：
安全风险提示，选择 Yes：
shell
* I understand this is personal-by-default and shared/multi-user use requires lock-down. Continue?
| > Yes / No配置模式，选择 QuickStart ：
shell
* Onboarding mode
| > QuickStart (Configure details later via openclaw configure.)
| Manual选择模型供应商，本次需要使用上面私有化部署的模型，这里选择 vLLM：
shell
* Model/auth provider
| OpenAI
| Anthropic
| Chutes
| MiniMax
| Moonshot AI (Kimi K2.5)
| Google
| xAI (Grok)
| Mistral AI
| Volcano Engine
| BytePlus
| OpenRouter
| Kilo Gateway
| Qwen
| Z.AI
| Qianfan
| Alibaba Cloud Model Studio
| Copilot
| Vercel AI Gateway
| OpenCode
| Xiaomi
| Synthetic
| Together AI
| Hugging Face
| Venice AI
| LiteLLM
| Cloudflare AI Gateway
| Custom Provider
| Ollama
| SGLang
| > vLLM (Local/self-hosted OpenAI-compatible)
| Skip for now下面依次填写上面私有化部署的地址、ApiKey、模型信息：
shell
o vLLM base URL
| http://127.0.0.1:8000/v1
|
o vLLM API key
| token-abc123
|
o vLLM model
| Qwen3.5-27B设置默认模型，可以选择上面配置的模型作为默认模型：
shell
* Default model
| > Keep current (vllm/Qwen3.5-27B)
| Enter model manually
| vllm/Qwen3.5-27B选择渠道，后面会绑定飞书机器人，需要下载飞书的插件，后面会详细介绍，这里可先跳过，后面会通过修改配置的方式添加渠道：
shell
* Select channel (QuickStart)
| Telegram (Bot API)
| WhatsApp (QR link)
| Discord (Bot API)
| IRC (Server + Nick)
| Google Chat (Chat API)
| Slack (Socket Mode)
| Signal (signal-cli)
| iMessage (imsg)
| LINE (Messaging API)
| Feishu/Lark (飞书)
| Nostr (NIP-04 DMs)
| Microsoft Teams (Bot Framework)
| Mattermost (plugin)
| Nextcloud Talk (self-hosted)
| Matrix (plugin)
| BlueBubbles (macOS app)
| Zalo (Bot API)
| Zalo (Personal Account)
| Synology Chat (Webhook)
| Tlon (Urbit)
| > Skip for now (You can add channels later via `openclaw channels add`)搜索供应商，可根据自己的需求配置：
shell
* Search provider
| Brave Search
| Gemini (Google Search)
| Grok (xAI)
| Kimi (Moonshot)
| Perplexity Search
| > Skip for now (Configure later with openclaw configure --section web)是否配置 Skill，这个可以在UI页面设置：
shell
* Configure skills now? (recommended)
| Yes / > No是否使用钩子，可先跳过，后面有需求时可通过命令配置：
shell
o Hooks ------------------------------------------------------------------+
| |
| Hooks let you automate actions when agent commands are issued. |
| Example: Save session context to memory when you issue /new or /reset. |
| |
| Learn more: https://docs.openclaw.ai/automation/hooks |
| |
+--------------------------------------------------------------------------+
|
* Enable hooks?
| [+] Skip for now
| [ ] 🚀 boot-md
| [ ] 📎 bootstrap-extra-files
| [ ] 📝 command-logger
| [ ] 💾 session-memory然后等待一会，它会自动执行脚本启动 GateWay 网关，并在浏览器打开UI页面：
如果没打开或者打开页面访问不了，可在控制台输入如下命令，查看下 GateWay 的状态：
bash
openclaw gateway status如果没有启动，可用过下面指令重新启动 GateWay ：
bash
openclaw gateway restart然后重新尝试访问UI页面。
3.3 交互测试
在 OpenClaw 提供的 UI 页面上，可直接在聊天中，与AI交互：
其实这里就可以安静的养虾了，不过，为了使养虾更方便，这里我们再接入下飞书聊天机器人。
四、接入飞书机器人
4.1 开启飞书机器人
访问飞书开发者平台：
选择创建企业自建应用：
填写应用的名称，可自定义填写：
给应用添加机器人能力：
给机器人开通通讯权限：
添加事件与回调，选择接收消息事件，让机器人可以收到消息：
此时应用还不能用，需要创建版本，发布之后才会生效：
填写发布信息：
填写完毕后，点击最下方的保存，并申请线上发布：
然后在飞书应用中会弹出审核单，如果你不是管理员，则需要找管理员通过审核：
接着在飞书应用中，可以看到打开应用的提示，点击就可以看到机器人了：
不过到这里还不能直接使用，还需要在 OpenClaw 中进行集成，在飞书控制台，小龙虾的应用中，找到凭证与基础信息，可以看到App ID 和 App Secret，后面 OpenClaw 集成飞书渠道时需要这俩信息：
4.2 OpenClaw 对接飞书机器人
安装飞书依赖：
bash
openclaw plugins install @m1heng-clawd/feishu
使用下面命令，修改渠道配置：
shell
openclaw config选择修改Channels：
选择飞书：
填写上面飞书平台上提供的 App ID 和 App Secret：
后续还有连接方式、Domain、Chat策略选择，示例配置如下：
然后选择完成：
还没结束，还需要一些策略配置，示例配置如下：
最后选择继续：
重启 GateWay，使其生效：
bash
openclaw gateway restart4.3 在飞书中发消息测试
到此就可以在飞书中向小龙虾进行交互了：
在手机端也可以正常交互，比如控制小龙虾操控电脑等等：
到这就可以通过飞书慢慢的养龙虾了...
五、OpenClaw 常用命令
这里贴出来一些 OpenCalw 常用的指令：
| 命令 | 说明 |
|---|---|
openclaw |
启动 |
openclaw onboard |
初始化向导 |
openclaw dashboard |
打开控制台 |
openclaw config |
查看配置 |
openclaw skills |
管理技能 |
openclaw --help |
查看帮助 |
openclaw gateway run |
前台运行 |
openclaw gateway start |
后台启动 |
openclaw gateway stop |
停止 |
openclaw gateway restart |
重启 |
openclaw gateway status |
查看状态 |
openclaw gateway install |
开机自启 |
六、卸载 OpenClaw
最后如果不想养虾了，可以通过下面方式卸载 OpenClaw：
先停止Gateway：
bash
openclaw gateway stop然后卸载 OpenClaw：
bash
npm remove -g openclaw
删除 OpenClaw 的配置文件（可选）：
