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想象一下这个场景：

你兴冲冲地打开飞书，对着 OpenClaw 说——

"帮我看看 B 站上那个 RAG 技术视频讲了什么"

它沉默了三秒，然后回复你：

"抱歉，我无法访问该链接。"

这不是 OpenClaw 的错。这是所有 AI Agent 的通病：大脑在线，但眼睛离线。

它们被训练数据喂大，却没有被赋予实时感知世界的能力。每一次你让它"去网上查查"，它都像一个被蒙住眼睛的天才——聪明，但看不见。

具体来说，你会遇到这些让人抓狂的场景：

每个平台都有自己的壁垒——付费 API、登录墙、IP 封锁、反爬机制。你得一个个去踩坑、安装工具、调整配置。光是让 Agent 能读个推特，就得折腾半天。

但现在，有一句话能解决所有这些问题。

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在给小龙虾装眼睛之前，我们先得把它养活。下面是完整的 OpenClaw 安装与飞书接入流程。

打开 PowerShell，执行安装命令：

安装引导启动后，选择快速开始，模型/认证提供商选择 。

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在填写模型配置之前，你需要先拿到 API Key。蓝耘 MaaS 平台是国内优质的模型即服务平台，提供包括 MiniMax-M2.5 在内的多款主流大模型 API，兼容 OpenAI 接口格式，迁移成本几乎为零。

① 打开注册链接

点击注册：👉 立即注册

📌 使用上方专属链接注册，可享受新用户优惠权益。

② 进入控制台，创建 API 密钥

注册完成后，进入控制台 → MaaS 平台 → API KEY 管理 → 点击「创建 API KEY」

③ 进入模型广场，获取模型名称

拿到密钥后，记住以下关键信息，下一步配置时会用到：

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按如下参数填写模型配置：

💡 蓝耘 MaaS 平台提供 MiniMax-M2.5 等主流模型接入，注册即可获取 API Key，适合国内用户低成本上手。

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通道选择飞书。

第一步：创建飞书自建应用

访问飞书开放平台：open.feishu.cn/app?lang=zh…，创建一个企业自建应用。

第二步：添加机器人能力

在应用功能中开启机器人能力。

第三步：批量导入权限

进入权限管理，使用批量导入功能，粘贴以下权限配置：

GPT plus 代充 只需 145

导入后点击申请开通。

第四步：获取 App ID 和 App Secret

在应用凭证页面复制 App ID 和 App Secret，填回命令行。

第五步：技能配置

技能安装的首选节点管理器选择 ，启动钩子暂时跳过。

在 TUI 界面中孵化机器人，等待启动完成。

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回到飞书开放平台，进入事件配置，订阅方式选择长连接订阅方式（无需公网 IP，本地直连）。

添加事件：（接收消息）。

完成后进行版本发布。

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发布完成后，在飞书中打开你的机器人，发送第一条消息。OpenClaw 会返回一段配对命令，复制到命令行执行即可完成绑定。

配对成功后，再次发消息，OpenClaw 正常回复——小龙虾活了！

下次启动 OpenClaw，只需执行：

如果要重新配置网关或者模型的话，只需执行：

GPT plus 代充 只需 145

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小龙虾活了，但还是瞎的。现在是时候给它装上眼睛了。

Agent-Reach 是一个专为 AI Agent 设计的全网感知工具集。它把 YouTube 字幕提取、Twitter 读取、Reddit 搜索、小红书浏览、GitHub 操作、RSS 订阅……这些原本需要分别折腾的能力，打包成一个统一的工具层，让 Agent 开箱即用。

核心优势一览：

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在飞书中，直接把这句话发给 OpenClaw：

就这一步。OpenClaw 会自己读取安装文档，完成所有剩余工作——你喝杯水的时间，眼睛就装好了。

🛡️ 担心安全？用安全模式：

GPT plus 代充 只需 145

安全模式不会自动安装系统包，只告诉你需要什么、让你自己决定。

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安装过程中，可能会出现一些情况，就好比需要安装 msi 文件，或者安装 Docker，这些咱们手动安装好就行。目前 Windows 会出现这个情况。

安装过程中，Agent-Reach 会自动完成以下所有事项，无需你手动干预：

1. 安装 CLI 工具 — 安装 命令行
2. 安装系统依赖 — 自动检测并安装 Node.js、gh CLI、mcporter、xreach 等
3. 配置搜索引擎 — 通过 MCP 接入 Exa 免费搜索，无需 API Key
4. 检测运行环境 — 判断是本地电脑还是服务器，给出对应配置建议
5. 注册 SKILL.md — 在 Agent 的技能目录写入使用指南，以后 OpenClaw 遇到"搜推特""看视频"这类需求，会自动知道该调哪个工具

安装完成后，运行一次体检：

它会逐一告诉你每个平台的连通状态，以及修复建议。

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眼睛装好了，来看看这只小龙虾现在能干什么。

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装眼睛之前：

OpenClaw 只能凭训练数据回答，信息可能已经过时半年。

装眼睛之后：

在飞书中发送：

"帮我搜一下 GitHub 上最近热门的 LLM Agent 框架，整理一个对比表格"

OpenClaw 调用 ，实时抓取 GitHub 数据，几分钟后返回一张带 Star 数、更新时间、核心特性的对比表——全是当天的数据。

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装眼睛之前：

"抱歉，我无法访问 Twitter。"

装眼睛之后：

告诉 OpenClaw："帮我配 Twitter（现在的 x.com）"

咱们把Cookie发给OpenClaw让他测试，测试连通后就能进行操作推特了

OpenClaw 引导我们获取到 Twitter Cookie，粘贴给它，配置完成。之后直接说：

"帮我搜下推特48小时内伊朗和美伊战争的最新情况以及局势"

Cookie 配置流程统一： 浏览器登录 → Cookie-Editor 导出 → 发给 OpenClaw。适用于 Twitter、小红书、抖音、LinkedIn 等所有需要登录的平台。

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装眼睛之前：

海外 IP 被拦，服务器直连 B 站失败。

装眼睛之后：

直接把 B 站视频链接扔给 OpenClaw：

"帮我总结这个视频的核心内容，提炼出 5 个关键知识点：www.bilibili.com/video/BVxxx…"

OpenClaw 调用 提取字幕，然后用 MiniMax-M2.5 进行内容分析，输出结构化的学习笔记。一个 40 分钟的技术视频，30 秒变成一页精华笔记。

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GPT plus 代充 只需 145

装眼睛之前：

小红书必须登录，Agent 完全进不去。

装眼睛之后：

告诉 OpenClaw："帮我配小红书"

按引导完成 Cookie 配置

"帮我搜一下小红书关于【伊朗和美以打仗最近这段时间对黄金的影响】，然后做出总结。"

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"帮我订阅这2个 RSS 源，每天早上 9 点汇总一下有什么新内容告诉我：

• 36氪 36kr.com/feed
• 今日话题 - 雪球 xueqiu.com/hots/topic/…

OpenClaw 通过 解析 RSS，配合定时任务，每天准时推送技术资讯摘要到你的飞书——你的私人技术情报官，上线了。

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装好 Agent-Reach 之后，OpenClaw 的能力边界大幅扩展：

💡 不知道怎么配？ 直接告诉 OpenClaw「帮我配 XXX」，它会一步步引导你，不需要查文档。

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整个”给小龙虾装眼睛”的过程，拆解下来只有三个阶段：

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AI Agent 的能力边界，从来不只取决于模型有多聪明——还取决于它能看见多少世界。

一只装了眼睛的小龙虾，能帮你监控舆情、整理资讯、调研竞品、追踪技术动态、订阅信息源……而你需要做的，只是告诉它你想要什么。

OpenClaw + Agent-Reach，就是这双眼睛。

现在，去把它装上吧。

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资源汇总

• 蓝耘 MaaS 注册：立即注册
• OpenClaw 安装：
• Agent-Reach 安装（发给 OpenClaw）：
• 飞书开放平台：open.feishu.cn/app
• 蓝耘 MaaS 平台：maas-api.lanyun.net
• 下次启动 OpenClaw：

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