最近爆火的OpenClaw（昵称“大龙虾”）凭借跨平台联动和自动化任务处理能力圈粉无数，但很多用户在部署时频频踩坑：模型适配难、Token消耗高、配置步骤繁琐、隐私安全无保障……
为了帮大家一站式解决所有问题，我们整理了一份完整的部署方案，覆盖Windows和Mac双系统，通过专属上下文缓存优化，不仅能大幅降低Token使用成本，还能实现端到端隐私闭环。
重要安全提示：OpenClaw具备系统级操作权限，建议全程在隔离环境中运行。数眼智能已针对Agent场景做了安全指令加固，可有效降低恶意指令执行风险，请务必遵循最小权限原则配置。
前置准备：环境与凭证一次性配齐
1. 系统环境依赖配置
部署前请先确认电脑已安装以下基础工具：
打开终端（Mac）或PowerShell（Windows），分别输入以下命令校验是否安装成功：
如果未安装，直接前往对应工具官网下载对应系统版本，一键安装即可。
2. API凭证获取
这是实现模型对接的核心环节。数眼智能为新用户提供了充足的调试福利，全程零成本即可上手。
步骤1：OpenClaw核心程序安装
1、以管理员身份启动Windows PowerShell：开始菜单搜索PowerShell，右键选择「以管理员身份运行」，避免权限不足导致安装失败。
2、执行全局安装命令：
3、安装完成后，执行版本校验命令确认安装结果：
终端输出版本号即代表安装成功。若报错，优先检查Node.js版本是否符合要求、是否以管理员身份运行。
步骤2：初始化配置全向导拆解
执行初始化命令，进入可视化配置流程：
1、安全须知确认：阅读OpenClaw官方安全风险提示后，用左右方向键选择「Yes」进入下一步。
2。配置模式选择：推荐选择「QuickStart 快速开始」，基础配置一键完成。后续可通过命令自定义高级配置。
3、已有配置处理：若检测到历史配置，选择「Reset 重置」，避免旧配置冲突。
4、重置范围选择：选择「Full reset 全量重置」，清空所有历史数据，保证全新环境部署。
5、模型服务商选择：选择「Skip for now 暂不配置」。官方默认列表无数眼智能专属适配通道，后续通过可视化工具完成一键对接，兼容性更强。
6、API密钥配置：直接按回车跳过，后续统一配置数眼智能专属凭证。
7、默认模型选择：直接按回车保持默认，后续会替换为数眼智能广场模型。
8、消息渠道选择：根据使用需求选择对应的聊天渠道，支持飞书、钉钉、Telegram等。本教程以飞书为例，选中「Feishu/Lark 飞书」。
9、飞书插件下载：选择飞书后，点击回车选择「Download from npm」下载相关插件。
10、飞书凭证配置：下载完成后输入飞书开放平台自建应用的App ID与App Secret，按回车系统自动完成连通性测试。
11、飞书连接配置：直接回车选择「WebSocket」。
12、飞书版本选择：国内用户选择「Feishu () - 国内版」，海外用户选择Lark国际版。
13、群聊响应策略：推荐选择「Open - 全群响应（需@触发）」，即可在所有加入的群聊中使用；也可选择白名单模式，仅在指定群聊响应。
14、技能插件配置：选择「No 暂不配置」，后续可根据需求按需安装对应技能插件。
15、自动化钩子配置：上下方向键切换，空格键勾选所有核心钩子，勾选完成后按回车。可实现启动自动执行、操作审计、会话记忆持久化等核心优化。
16、网关服务重启：选择「Restart 重启」，等待服务重启完成，OpenClaw基础部署即全部完成。
步骤3：数眼智能模型对接（Cherry Studio可视化配置）
这一步是实现OpenClaw与数眼智能模型深度适配的核心环节。通过Cherry Studio可视化客户端完成配置，无需手动修改复杂配置文件。
1、下载安装Cherry Studio：前往官网，下载对应系统版本，完成安装并打开。
2、进入配置面板：点击客户端右上角「设置」按钮，切换至「模型服务」板块，然后点击底部的「添加」按钮。
3、配置数眼智能模型通道：自定义名称为「数眼智能」，选择OpenAI兼容协议。
4、填写核心配置信息：
5、填写完成后，点击「连通性检测」，显示「连接成功」即代表配置完成。
【配图位置：Cherry Studio配置界面截图，标注关键填写项】
步骤4：OpenClaw服务启动与效果验证
1、点击Cherry Studio左上方+号，找到「OpenClaw」入口，点击打开客户端面板。
2、在模型选择下拉框中，选中已配置的数眼智能对应模型。
3、核对安装路径、配置文件无误后，点击「启动」按钮，等待10-20秒，服务状态显示「运行中」即代表启动成功。
4、启动完成后，即可在之前配置的飞书等渠道，@机器人触发对话。
配置文件基础
OpenClaw的核心配置存储在文件中。所有的模型配置、渠道接入和系统设置都在这个JSON格式的文件中进行管理。
将以下内容复制并合并到你的文件中（注意替换你的API Key和模型ID。以下示例以kimi-k2.5为例）：
将中的配置项中修改成以下形式：
验证与切换模型
配置完成后，你可以通过以下方式验证和管理模型：
重启服务：
查看可用模型列表：
当然，再详细的指南也难免遇到意外。这时候不妨把问题交给AI——把报错信息复制进去，它通常能给出比搜索引擎更直接的解决方案。也可以直接进群向我们询问哦~
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