OpenClaw 从零部署 + 飞书机器人完整接入（实操篇）

前言：掌握OpenClaw基础架构原理后，落地部署与渠道对接是打通AI自动化运维的关键一步。单纯的理论认知无法发挥OpenClaw的实战价值，只有完成服务部署、环境适配、渠道接入，才能让AI运维机器人真正落地可用。本篇聚焦国内服务器环境，摒弃复杂晦涩的海外部署方案，针对RockyLinux系统原生部署、Docker容器化部署两大主流方式，提供全流程、可直接复制的实操方案。同时以国内企业最常用的飞书渠道为核心，从零讲解自建应用创建、权限配置、事件订阅、密钥对接、设备授权等全套流程，针对性解决国内网络环境下GitHub访问失败、Node版本不兼容、镜像源超时、飞书机器人无响应等高频踩坑问题。全程贴合企业生产环境标准，兼顾新手零基础落地和生产环境安全规范，帮助读者快速搭建稳定、可用的OpenClaw运维机器人服务，实现从理论认知到实战落地的完整闭环。

一、飞书机器人前置配置（创建、权限、密钥、回调）

OpenClaw安装过程中，需要连接渠道，国内常见的可用渠道有飞书、qq、微信等，这里以飞书为例，需要提前在飞书开发中心配置好相关应用。

以下是在飞书https://open.feishu.cn/详细的操作全过程：

1、创建飞书自建应用

1. 登录 飞书开放平台 (飞书开放平台)。
2. 点击右上角的 "开发者后台"。
3. 点击 "创建企业自建应用" ，输入应用名称（如 OpenClaw_Bot）和描述，上传一个图标，点击确认创建。

2、获取凭证 (Credentials)

（1）、在左侧菜单栏选择 "凭证与基础信息"。

（2）、你会看到 App ID 和 App Secret。记住这些凭据，后面会用到。

• 

3、开通权限 (最重要的步骤)

在左侧菜单栏开发配置中选择 "权限管理"，在搜索框中搜索并勾选以下权限（必须全部开通）：

• im:message (接收与发送单聊消息)
• im:chat (读取群组信息、发送群聊消息)
• contact:user.base:readonly (获取用户基本信息)
• im:message:send_as_bot (以机器人身份发送消息)
• im:chat:readonly (读取群聊信息)
• im:chat:read (查看群信息)
• im:message.p2p_msg:readonly (读取用户发给机器人的单聊消息)
• contact:user.employee_id:readonly (获取用户ID)
• 建议额外开启 ：im:resource (用于处理图片/文件)。

上面9个权限中，在应用没发布之前，可能im:message.p2p_msg:readonly此权限没法添加，会提示如下信息：

此权限暂时不添加，等后面openclaw安装配置成功后，再添加此权限即可。

上面8个权限勾选完成后，点击 "确认开通权限"。如下图：

4、启用机器人功能

（1）、在左侧菜单栏点击 "应用能力" -> "添加应用能力"。

（2）、点击 添加**"机器人"** 。这样你的应用才能像人一样在对话框里聊天。

5、版本发布（让应用生效）

（1）、在左侧菜单栏点击 "版本管理与发布"。

（2）、点击 "创建版本"。

（3）、详情描述里填入"初始版本"，可用范围选择 "所有人"（或者仅你自己/特定部门）。

（4）、点击 "保存" ，然后点击右侧的 "申请线上发布"。

• 如果是企业管理员，直接通过即可；如果是普通员工，需要等待企业管理员审批。

6、配置事件订阅

在左侧菜单栏【开发配置】中，点击"事件与回调"，然后选择【事件配置】：

（1）、首先，【订阅方式】选择"使用长连接接收事件"，然后保存。

（2）、添加事件：im.message.receive_v1，然后确认开通权限。

7、更新发布版本

上面添加了事件订阅，所以还需要再次发布，在左侧菜单栏点击 "版本管理与发布" 。点击 "创建版本"。详情描述里填入"版本号"，可用范围选择，点击确认发布即可。

二、 OpenClaw 部署系统要求与环境准备

1、系统要求与环境准备

（1）、硬件要求

配置项	最低要求	推荐配置	⾼性能配置
CPU	2 核	4 核	8 核+
内存	4GB	8GB	16GB+
存储	10GB	50GB SSD	100GB+ SSD
⽹络	1Mbps	10Mbps	100Mbps+

（2）、软件依赖

OpenClaw 需要以下软件环境：

• Node.js：版本 22 或更⾼
• npm：Node.js 包管理器
• Git ：版本控制⼯具（ 可选）
• Docker：容器化部署（ 可选）

（3）、软件版本检查

在安装前 ，检查系统是否满⾜要求：

$ node --version 	# 应显⽰v22.x .x 或更⾼
$ npm --version 	# 应显⽰10.x .x 或更⾼
$ git --version 	# 检查Git版本

2、Rockylinux/RHEL 部署

本课程支持全程国内环境安装，我这里使用的是rockylinux版本，先做系统基础配置：

（1）、关闭防火墙和selinux

修改/etc/selinux/config文件，将SELINUX=enforcing修改为SELINUX=disabled，然后执行如下命令：

[root@localhost ~]# grubby --update-kernel ALL --args selinux=0

接着，关闭防火墙：

[root@localhost ~]# systemctl  stop firewalld.service 
[root@localhost ~]# systemctl  disable firewalld.service

最后，修改rockylinux默认软件源为阿里云地址，安装部署更快：

[root@localhost ~]# sed -e 's|^mirrorlist=|#mirrorlist=|g'     -e 's|^#baseurl=http://dl.rockylinux.org/$contentdir|baseurl=https://mirrors.aliyun.com/rockylinux|g'     -i.bak /etc/yum.repos.d/rocky*.repo
[root@localhost ~]# dnf makecache  

最后，重启reboot服务器。

（2）、安装nodejs

这是关键步骤，nidejs版本必须大于22，官方给的方法是：

[root@localhost ~]# curl -fsSL https://rpm.nodesource.com/setup_22.x | sudo bash -
[root@localhost ~]# yum install -y nodejs

第一条命令是下载一个nodejs的dnf安装源，但是rpm.nodesource.com地址国内某些用户可能无法访问，大家可自行测试，如何可以正常执行，就按照此方法，如果不行，用下面离线安装方法。

这里使用nodejs的二进制安装包完成安装，从阿里云下载大于等于22版本的nodejs版本即可，地址为：https://mirrors.aliyun.com/nodejs-release/，安装过程如下：

[root@localhost ~]# tar -xJvf node-v24.1.0-linux-x64.tar.xz -C /usr/local --strip-components=1
[root@localhost local]# node -v
v24.1.0

其中，--strip-components=1 表示：解压时去掉最外层的 node-v24.1.0-linux-x64 目录，直接把目录内的所有文件子目录（bin、lib 等）放到 /usr/local 下，而不是放到 /usr/local/node-v24.1.0-linux-x64 里。

（3）、安装openclaw

此步骤最为关键，坑很多，首先要保证你的机器安装了gcc、glibc、cmake这类基础工具，执行下面命令安装：

[root@localhost ~]# dnf groupinstall -y "Development Tools"
[root@localhost ~]# dnf install -y cmake

在使用npm安装openclaw过程中，默认会从github下载一些插件，但 GitHub 在国内连接不稳定，因此会导致openclaw安装失败，这里提供一个github镜像加速的方法，命令如下：

[root@localhost ~]# git config --global url."https://gh-proxy.com/https://github.com/".insteadOf "https://github.com/"

然后就可以直接使用原始命令，Git 会自动走加速通道：例如:

[root@localhost ~]# git clone https://github.com/whiskeysockets/libsignal-node.git

上面配置完成后，接着就可以愉快的安装openclaw了，命令如下：

[root@localhost ~]# npm config set registry https://registry.npmmirror.com
[root@localhost ~]# npm install -g openclaw@latest --unsafe-perm

其中：

npm config set registry是配置npm 国内镜像，提高安装速度。

npm install -g (全局安装)

openclaw@latest (安装最新版)

--unsafe-perm (核心参数：禁用安全限制) ，就是告诉 npm："不要降权，直接以 root 身份运行安装脚本。 ，如果是sudo模式安装，需要加上此选项，因为npm 在运行安装脚本（如编译 C++ 插件、下载二进制文件）时，为了安全，会自动降权，切换到一个权限较低的匿名用户（如 nobody）来执行。

注意：上面加速拉取代码是临时使用，当你需要使用git推送代码（push）到国内某仓库时，记得执行下面命令来恢复。

git config --global --unset url."https://gh-proxy.com/https://github.com/".insteadOf

上面所有命令执行完成，openclaw就安装完成了。

3、Docker方式安装openclaw

下面讲讲基于最新版 OpenClaw，提供一套简洁高效、可直接用于生产环境的 Docker-compose 企业部署方案。

（1）、1. 创建基本工作目录

[root@openclaw ~]# mkdir -p ~/openclaw/nginx/{conf,cert}
[root@openclaw ~]# cd ~/openclaw

（2）、获取 OpenClaw 初始化配置文件

[root@openclaw ~]# docker run -itd --name openclaw-temp ghcr.nju.edu.cn/openclaw/openclaw:latest
[root@openclaw ~]# docker cp openclaw-temp:/home/node/.openclaw ./
[root@openclaw ~]# chmod 777 -R .openclaw/
[root@openclaw ~]# docker stop openclaw-temp
[root@openclaw ~]# docker rm openclaw-temp

（3）、配置HTTPS

访问 OpenClaw UI要求使用https，首先配置自签https证书，执行如下命令：

[root@openclaw ~]# cd ~/openclaw/nginx/cert
[root@openclaw ~]# openssl req -x509 -newkey rsa:2048 -keyout example.key -out example.crt -days 365 -nodes -subj "/CN=example.com"

接着，创建 Nginx 配置文件

[root@openclaw ~]# cd ~/openclaw/nginx/conf
[root@openclaw ~]# vim nginx.conf
worker_processes auto;
pid /var/run/nginx.pid;

events {
    worker_connections 1024;
}

http {
    include       mime.types;
    default_type  application/octet-stream;

    sendfile           on;
    keepalive_timeout  65;
    client_max_body_size 1024m;
    server_tokens      off;

    server {
        listen 443 ssl http2;
        server_name localhost;

        # 证书路径（确保与 docker-compose volumes 映射一致）
        ssl_certificate     /etc/nginx/cert/example.crt;
        ssl_certificate_key /etc/nginx/cert/example.key;

        ssl_session_cache   shared:SSL:1m;
        ssl_session_timeout 5m;
        ssl_protocols       TLSv1.2 TLSv1.3; # 删除了不安全的 TLSv1/1.1
        ssl_prefer_server_ciphers on;
        ssl_ciphers         ECDHE-ECDSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:ECDHE-ECDSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384:ECDHE-ECDSA-CHACHA20-POLY1305:ECDHE-RSA-CHACHA20-POLY1305:DHE-RSA-AES128-GCM-SHA256:DHE-RSA-AES256-GCM-SHA384;

        add_header Strict-Transport-Security "max-age=31536000";

        location / {
            proxy_pass http://openclaw-gateway:18789;
            
            # WebSocket 支持
            proxy_http_version 1.1;
            proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
            proxy_set_header Connection "upgrade";
            
            # 标准头部转发
            proxy_set_header Host $host;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
            proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
            proxy_set_header X-Nginx-Proxy true;

            # 超时设置（针对 WebSocket 长连接）
            proxy_connect_timeout 7d;
            proxy_send_timeout 7d;
            proxy_read_timeout 7d;
        }

        error_page 401 403;
        error_page 500 502 503 504 /50x.html;
        location = /50x.html {
            root html;
        }
    }
}

（4）、创建 docker-compose 文件

[root@openclaw ~]# cd ~/openclaw
[root@openclaw ~]# vim docker-compose.yaml
services:
  openclaw-gateway:
    image: ghcr.nju.edu.cn/openclaw/openclaw:latest
    container_name: openclaw
    restart: unless-stopped
    volumes:
      - ./.openclaw:/home/node/.openclaw
    environment:
      - TZ=Asia/Shanghai
    mem_limit: 6g
    logging:
      driver: json-file
      options:
        max-size: "10m"
        max-file: "3"

  openclaw-nginx:
    image: nginx:1.23.4
    container_name: openclaw-nginx
    restart: always
    ports:
      - 443:443
    volumes:
      - ./nginx/conf/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
      - ./nginx/cert:/etc/nginx/cert
    privileged: true
    depends_on:
      - openclaw-gateway

开始部署：

[root@openclaw ~]# docker-compose up -d 

然后，运行第一次生成初始配置：

[root@openclaw ~]# docker exec -it openclaw /bin/bash
node@3bf3562bd8ce:/app$ openclaw onboard

◆  I understand this is personal-by-default and shared/multi-user use requires lock-down. Continue?
│  ● Yes
│
◆  Onboarding mode
│  ● QuickStart (Configure details later via openclaw configure.)
│
◆  Config handling
│  ● Use existing values
│
◆  Model/auth provider
│  ● Volcano Engine (API key)  # 选择自己的模型平台，这里可以随便选一个，后面再手动改配置文件
│
◆  How do you want to provide this API key?
│  ● Paste API key now (Stores the key directly in OpenClaw config)
│
◆  Enter Volcano Engine API key
│  123456
│
◆  Default model
│  ● volcengine/deepseek-v3-2-251201 (DeepSeek V3.2 · ctx 125k)
│
◆  Select channel (QuickStart)  # 跳过通讯工具配置
│  ● Skip for now (You can add channels later via `openclaw channels add`)
│
◆  Search provider  # 跳过联网工具配置
│  ● Skip for now (Configure later with openclaw configure --section web)
│
◆  Configure skills now? (recommended)   # 可以先安装clawhub
│  ○ Yes / ● No
│
◆  Enable hooks?
│  ◼ Skip for now  # 先空格再回车
│
◆  How do you want to hatch your bot?
│  ● Do this later

到这里，初始化配置就完成了，执行命令exit退出容器

（6）、修改openclaw.json配置

openclaw的web ui默认只能本机访问，这些需要开放局域网访问，需要修改openclaw.json中bind为"lan"访问，添加访问url白名单，操作如下：

[root@openclaw ~]# vim ~/openclaw/.openclaw/openclaw.json

找到gateway部分，在controlUi添加四行内容：

"gateway": {
    "port": 18789,
    "mode": "local",
    "bind": "lan",
    "controlUi": {
      "allowedOrigins": [
        "http://localhost:18789",
        "http://127.0.0.1:18789",
        "https://改成你的宿主机IP地址"
      ]
    },
    "auth": {
      "mode": "token",
      "token": "e88dsdsdsdsddwfdqwwfwf71346e337db66b6"
    },
    "tailscale": {
      "mode": "off",
      "resetOnExit": false
    }
  },

然后，重启 OpenClaw

[root@openclaw ~]# docker-compose restart  

下面就可以连接 OpenClaw UI了，默认访问：https://宿主机IP，然后输入token，token就是openclaw.json中的token信息，然后点击连接，此时，可能会报错

pairing required

这是，陌生终端还没授权，进入下个步骤。

（8）、给连接主机授权

[root@openclaw ~]# docker exec -it openclaw /bin/bash
node@3bf3562bd8ce:/app$ openclaw devices list
node@3bf3562bd8ce:/app$ openclaw devices approve 9eadb326-0dasd-4dv3-8154-710c212sdw

9eadb326-0dasd-4dv3-8154-710c212sdw 这个Request ID是执行openclaw devices list后看到的处于penging状态的设备id。添加完白名单再次点击连接就可以登录web ui了。

（9）、测试是否正常

简单交互下，看是否有回复。

三、配置openclaw（关键步骤）

安装完成，执行如下命令，进入openclaw 配置过程：

openclaw onboard

下面是安装提示：软件默认适配单用户，多用户使用需额外做安全配置，询问是否继续安装，选择YES继续：

下面步骤是使用快速配置，还是手动配置，建议选择 QuickStart即可：

下面步骤是选择接入哪些AI大模型，非常关键。这里我现在国内的Qwen模型。

下表是选型说明：

场景	推荐供应商 (Provider)	核心优势	适用用户	建议模型 (Model ID)
国内生产首选	Volcano Engine (火山引擎)	字节跳动出品，中文运维语义理解极强，国内 BGP 直连，无网络障碍。	国内企业、政务、高可靠性运维。	doubao-pro-128k
国内极客首选	Moonshot AI (Kimi)	擅长处理超长日志（如 ceph.log 或 dmesg），支持 K2.5 最新架构。	需要分析大规模监控数据或长文档的用户。	moonshot-v1-128k
脚本/代码专家	OpenAI (Compatible)	配合 阿里云 DashScope (通义千问)。Qwen-Coder 是目前国产最强编程模型。	需要 AI 自动写 Shell、Python 脚本或修复 K8s YAML 的用户。	qwen-2.5-coder-32b
海外逻辑巅峰	Anthropic	Claude 3.5 Sonnet 是公认的"逻辑之王"，写出的运维方案几乎零 Bug。	海外开发者、对复杂架构分析有极高要求的用户。	claude-3-5-sonnet-latest
海外综合平衡	Google	响应速度快，免费额度极其慷慨，且与 Google Cloud 集成度高。	个人开发者、中小规模海外运维团队。	gemini-1.5-pro
私有化/内网	vLLM / Ollama	数据不出内网，利用本地 GPU（A100/H800）运行，完全自主可控。	金融、内网机房、大数据算力中心用户。	qwen2.5-7b / llama3.1
性价比之王	DeepSeek	(通过 OpenAI 兼容模式) 极低的价格换取媲美 GPT-4 的逻辑推理能力。	预算敏感型用户，追求极致 ROI。	deepseek-chat

下面是启动Qwen模型验证，根据提示，浏览器访问https://chat.qwen.ai/authorize?user_code=xxxxxxx=qwen-code，自动完成验证。（注意，输入这个url之前，你需要有个千问的账号，如果没有，需要提前访问https://chat.qwen.ai/注册一个）。

浏览器点击确认，如下图：

下面是认证成功截图：

接下来，选择默认模型，选择默认的即可：

qwen-portal/coder-model (最推荐：开发与运维神器)

• 适用场景：编写 Shell 脚本、调试 Linux 错误、分析日志、写 Python/C++ 代码。
• 优势：该模型针对代码逻辑进行了强化。对于Linux 维护任务，这个模型的准确度最高。

接下来，选择接入渠道，这一步是决定你的 AI 助手"在哪里办公"的关键。如下图：这里我选择飞书。

针对 OpenClaw 提供的这多种通道，选择建议如下：

通道名称	推荐指数	核心优势	适用场景	网络要求 (国内服务器)
Feishu/Lark (飞书)	⭐⭐⭐⭐⭐	企业级运维首选。支持富文本卡片，展示 Ceph/K8s 监控数据最美观。	国内公司、大数据团队、AI Ops 演示。	直连 (极稳)
Telegram (Bot)	⭐⭐⭐⭐	极简、轻量、隐私性极高。API 响应极快，非常适合个人极客。	海外服务器运维、个人私有助手。	需代理 (无法直连)
Slack (Socket)	⭐⭐⭐⭐	内网穿透神器。Socket 模式不需要公网 IP 即可接收指令。	跨国团队、私有机房（无公网入口）。	较稳定 (有时需优化)
Discord (Bot)	⭐⭐⭐	社区化运维，支持频道分类。适合大规模开发者协同。	技术社区、多节点大规模协作。	需代理 (无法直连)
WhatsApp/Signal	⭐⭐	强即时性，直接通过手机号触达。	紧急告警（短信替代品）、个人零碎指令。	不稳定
Google Chat	⭐⭐	与 Google Workspace 深度集成，适合使用全家桶的企业。	海外办公环境、多云管理场景。	需代理
iMessage (imsg)	⭐	苹果全家桶用户友好，但配置和权限限制较多。	仅限个人苹果用户临时调试。	依赖 macOS 转发

这个步骤是如何安装飞书插件，如下图：

选择建议如下表：

选项	运维评价	适用场景
Use local plugin path	最优解	已经安装过全局 openclaw，追求稳定和速度。
Download from npm	次选	本地文件损坏，或者需要尝试一个非核心包自带的特殊版本。
Skip for now	暂缓	你还没在飞书后台创建好 App，想先跑通网关再手动配。

选择 Local plugin path 后：

• 即时加载 ：系统会瞬间检测到 /usr/local/lib/node_modules/... 下的目录。
• 配置请求 ：接着它会开始问你飞书最关键的三个参数：App ID、App Secret 和 Verification Token。

下图是配置飞书的验证信息：

这一步是 OpenClaw 与飞书建立通信的核心配置。可以把此步骤看作是在飞书平台上为 OpenClaw 申请一个"通行证"。

下图书输入飞书的App ID、App Secret。

下图是配置飞书连接模式：

推荐选择WebSocket，因为WebSocket 是由你的服务器主动连接飞书服务器。即使你的服务器在内网、实验室环境或防火墙后，只要能上外网，机器人就能跑通。

为什么通常不选 Webhook？因为此模式要求飞书服务器能够主动访问 你的服务器。这意味着你必须拥有公网 IP，并且必须配置 HTTPS（飞书强制要求）。

接下来，选择飞书域名，有国内版和国际版，现在国内版就行。

下图是你的 AI 机器人在飞书群聊里的"社交礼仪"。

Open - respond in all groups (requires mention) (推荐)

• 含义 ：只要有人在群里 @机器人，它就会回复。

Allowlist - only respond in specific groups (严谨/生产环境)

• 含义：机器人只在白名单里的特定群聊中说话，哪怕在其他群 @它，它也不理。

Disabled - don't respond in groups (最保守)

• 含义：机器人只支持 1 对 1 私聊。

下图是配置 OpenClaw 机器人联网搜索的能力，当 AI 无法回答实时信息时，它会通过这个插件去网上查。

建议：选 Skip for now (推荐) 或 Kimi ，这里我选 Skip for now

大多数搜索插件（如 Brave, Google, Perplexity）都需要额外的 API Key（通常是付费的），且国内服务器访问这些国外搜索接口往往需要稳定的代理。

如果你确实需要联网能力，Kimi 是月之暗面提供的国产大模型服务，其搜索接口在国内服务器上访问速度最快、最稳定，且对中文内容的抓取（如 CSDN、知乎、飞书文档）支持最好。

下面开始配置技能，AI 助手不仅能聊天，还能通过这些"技能"去执行任务，选择yes

下图是列出了可以直接添加的技能，推荐安装clawhub，这是 OpenClaw 的官方技能库管理器，有了它，以后可以直接在飞书里输入 /install [新技能]。

下面是包管理器（Package Manager）的选型，OpenClaw 的各种"技能"（Skills）本质上都是一个个 Node.js 插件。当你以后想给机器人增加新功能（比如让它能查 Jira、监控 Zabbix 或搜索网页）时，OpenClaw 需要调用一个工具去下载并安装这些插件的依赖包。这里选择npm即可。

下面这些步骤都是OpenClaw 插件的特定功能密钥 ，可暂不配置，都选择NO，这些辅助功能以后随时可以在 openclaw.json 里补上。

下表是上面选项代表的含义：

选项	对应功能	选 No 的影响
GOOGLE_PLACES_API_KEY	地图/地点搜索	机器人不能帮你查公司附近哪家外卖好。
GEMINI_API_KEY	图像理解/分析	暂时不能用 Gemini 的多模态能力分析服务器机房的照片。
NOTION_API_KEY	知识库同步	机器人暂时无法读写你的 Notion 页面。
OPENAI_API_KEY (Image/Whisper)	画图与语音	机器人不能发语音消息，也不能根据报错画一张架构图。

下图是配置OpenClaw 在执行任务前后的自动化脚本，俗称Hooks（钩子）：

建议使用空格键选中以下两项，然后回车：

📝 command-logger (运维审计必备 - 强烈推荐)

• 含义 ：记录 AI 执行的所有 Shell 命令。这相当于开启了 操作审计日志，方便事后排查故障。

💾 session-memory (增强对话逻辑 - 推荐)

• 含义：让 AI 更好地记住当前对话的上下文。你在处理复杂的故障时，对话往往很长。开启这个能让 AI 不会"聊着聊着就忘了"前几步的操作结果，保持逻辑连贯。

当你完成这一步，onboard 引导就彻底结束了！你将会看到：

Configuration saved to /root/.openclaw/openclaw.json

下图是UI访问方式，特别是token，记录下来；

现在OpenClaw 已经收集齐了你的配置信息，下面步骤是问你：你想在哪里看着机器人正式上线？

Hatch in TUI (推荐)：

• 含义：在当前的命令行（Terminal User Interface）里直接运行初始化。这是最直观的。你可以直接在终端看到实时的运行日志（Logs），如果飞书 API 报错或者 Token 无效，报错信息会立刻刷出来。

Open the Web UI：

• 含义：启动一个网页端的控制台来完成后续步骤。虽然界面漂亮，但如果你是在的openclaw安装早云主机或虚拟机上，可能需要额外配置端口转发（SSH Tunneling）才能看到网页，稍微麻烦一点。

Do this later：

• 含义：仅保存配置并退出，不立即启动。

现在Open the Web UI，会给你访问信息：

由于安全限制，不能直接ip加端口访问web ui，需要进行一个转发配置，如果openclaw部署在远程主机，你需要在你的笔记本电脑执行如下命令：

ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 root@172.16.213.89

-N: 告诉 SSH 只要建立隧道，不要执行远程命令（不会跳出终端提示符）。

-L 18789:127.0.0.1:18789 : 这就像是在你的笔记本和服务器之间拉了一根虚拟网线 。当你访问笔记本的 18789 端口时，数据会自动"穿梭"到服务器的 127.0.0.1:18789 上。

在笔记本终端 （Windows CMD 或 Mac Terminal）运行上面那条 ssh -N -L... 命令并保持窗口别关。最后，在浏览器里 直接复制粘贴最下面那行带 Token 的链接： hhttp://127.0.0.1:18789/#token=b385e2a6bfxxxxx39f67aba471f1ecbc201782b8432a3b7a9

四、OpenClaw 部署系统要求与环境准备

openclaw自动的web UI不好用，也不方面，这里我们使用飞书替代openclaw的web ui功能，有了飞书，可以在飞书app、电脑上等跟openclaw对话了。

在配置飞书之前，还需要在飞书开发后台做一些基础配置，打开飞书开放平台 (飞书开放平台)。点击右上角的 "开发者后台"。选择 已经创建的企业自建应用，这里是openclaw3，然后进行事件订阅。

1、配置事件订阅

在左侧菜单栏【开发配置】中，点击"事件与回调"，然后选择【事件配置】：

（1）、首先，【订阅方式】选择"使用长连接接收事件"，然后保存。

（2）、添加事件：im.message.receive_v1，然后确认开通权限。

2、新增机器人权限

在左侧菜单栏开发配置中选择 "权限管理"，在搜索框中搜索并勾选如下权限：

im:message.p2p_msg:readonly： (读取用户发给机器人的单聊消息)

3、更新发布版本

上面添加了事件订阅，所以还需要再次发布，在左侧菜单栏点击 "版本管理与发布" 。点击 "创建版本"。详情描述里填入"版本号"，可用范围选择，点击确认发布即可。

上面三个步骤完成，打开飞书电脑端，点开左上角搜索，查找之前在飞书开发中心创建的应用名称，如下图：

接着，就打开了和龙虾机器人的交互界面了。试着说句话，发现不能回复，如下图：

这是因为我们配置了私聊访问控制（Access Control）。由于 AI 助手（OpenClaw）拥有执行 Shell 命令和访问服务器文件的权限，安全性是重中之重。

OpenClaw的私聊访问控制默认选择的是Pairing权限配置，Pairing机制类似蓝牙配对一样。如果一个陌生人（或者你没授权的同事）在飞书上给你的机器人发消息，机器人不会 响应他们的指令，而是会生成一个配对码。可以避免了因机器人被拉入群聊或被路人调戏而消耗tokern 额度。

上图中，有个Pairing code: 9MMEH7Y8，这就是配对码，记住这个码，回到OpenClaw服务器终端运行配对 ：

openclaw pairing approve feishu 9MMEH7Y8

一旦完成，OpenClaw 会显示配置保存成功。如下图：

再次飞书执行回话，如下图：

现在可以正式对话了，畅玩龙虾啦。要查看可用的模型，可执行：

/model status
Current: qwen-portal/coder-model
Default: qwen-portal/coder-model
Agent: main
Auth file: ~/.openclaw/agents/main/agent/auth-profiles.json
[qwen-portal] endpoint: https://portal.qwen.ai/v1 api: openai-completions auth: qwen-portal:default=OAuth (next, exp 5h) (auth-profiles.json: ~/.openclaw/agents/main/agent/auth-profiles.json)
• qwen-portal/coder-model (qwen)
• qwen-portal/vision-model

结尾：本篇完整覆盖了OpenClaw环境准备、双模式部署、模型配置、飞书机器人全量对接、授权调试、故障排查的全流程实操内容，适配国内网络环境，规避了原版部署方案中的网络、版本、权限各类坑点。通过原生部署与Docker容器化部署两种方案，满足个人测试、企业生产不同场景的部署需求；依托飞书企业级渠道完成对接，替代原生简陋WebUI，实现多端便捷交互，让AI运维操作轻量化、常态化。完成本篇部署配置后，OpenClaw不再是单纯的本地程序，而是可落地、可交互、可执行运维任务的智能工具。后续可基于这套稳定的部署环境，进阶开发各类运维技能，充分发挥OpenClaw自定义技能的核心能力，搭建完整的自动化AI运维体系，真正实现降本增效、简化运维工作。