最近 OpenClaw（大龙虾） 在开发者圈子里突然火了起来。

很多人都在问：

• 本地部署需要什么配置？
• Windows 能跑吗？
• 怎么接入飞书机器人？
• 遇到各种运行报错怎么办？
• 为什么你的龙虾不聪明？
  
  
  

网上有很多教程、只是把旧版本的官方教程复制粘贴了一遍，所以实操会发现很多步骤对应不上，启动各种报错。

我最近完整跑了一遍流程，中间踩了不少坑，所以写一篇 新手向完整教程，从 安装 → 飞书接入 → Skills 推荐 → 常见问题 一次讲清楚。

本文会从0开始搭建，全网最详细教程，简化一切不必要的步骤，新手也可以跟着做。

简单效果演示：

简单来说：

OpenClaw = 一个可以扩展技能的 AI Agent 框架

它有几个特点：

• 支持 插件化 Skills（使用工具、自我进化）
  
  
  
• 接入移动端、手机发布指令（飞书 / Discord / Telegram）
  
  
  
• 记忆可插拔
  
  
  
• 支持 本地部署运行
  
  
  

所以它就像一个“分身”，手机端发送任务后，他可以24小时使用你的电脑继续干活。很适合用来做：

• AI 助手
  
  
  
• 企业机器人
  
  
  
• 自动化工具
  
  
  
• 开发 AI Agent
  
  
  

系统环境：win10 / win11

项目官方地址：openclaw项目开源地址🦞

官网推荐node>=22版本，前往以下地址下载：

https://nodejs.org/en/download/archive/v22.22.1 

具体安装步骤看图：

点接受，点next

继续next

勾选，几点next

点install，即可

必须要用管理员打开！

必须要用管理员打开！

必须要用管理员打开！非常重要，否则启动必定报错

win11电脑右键开始菜单图标，选择终端管理员

win10电脑，如图操作

验证：

node -v 

看到版本号是 v22开头的，就完成一大步了

继续在刚刚打开的管理员终端执行以下命令

iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex 

这个步骤比较慢，耐心等待

接着会进入安装向导

如果弹出以下弹窗，记得点击允许

系统会打开第一个终端窗口，不要去关闭

左边这个框框不要去管他。继续操作右边的。

用键盘方向键，选择yes，点回车

选择QuickStart，点回车

选择模型，先跳过，一直往下选

先随便输入，比如test/mod

继续跳过，这一步不要选飞书，最新版本飞书插件有bug，导致运行不了

继续跳过

选no

点空格，再点回车

选restart，回车

服务再重启了

点回车

然后 按住ctrl + c，按两次，退出这个窗口

去浏览器输入：

http://127.0.0.1:18789/

可以看到本地服务已经启动

先把服务跑起来，确定没有异常后，再开始配置，能减少不少问题

我用kimi模型举例

可以访问链接注册账号：Moonshot AI 开放平台 - Kimi K2.5 大模型 API 服务

任意模型配置都是一样的，访问对应的官方即可

openclaw onboard –auth-choice moonshot-api-key

执行命令后，选yes，如果之前有配置过，可以选reset

回车后输入自己的密钥 ： sk-替换成自己的密钥

后续步骤和之前一样，全部跳过

最后出现 重启

重启服务后生效，但是会发现对话服务依旧不可用，因为模型选择kimi他会给你配置海外版的baseUrl

所以现在需要打开本地计算机，C盘，用户目录

例如：C:\Users\开机时看到的用户名.openclaw

该目录下有一个.openclaw文件夹，注意前面有一个点

如果没有该文件夹，可以按如下操作，显示隐藏的文件

进入该文件夹后，里面有一个文件openclaw.json

右键在记事本中打开

可以看到这里有一个地址https://api.moonshot.ai/v1 （kimi海外版api的baseUrl）

把此处替换成 https://api.moonshot.cn/v1 即可

其他的qwen，deepseek模型配置 提示401验证失败，都是这个问题，找到对应模型官网复制即可。

然后ctrl+s保存，重启服务

openclaw gateway restart

打开页面，已经可以对话了

http://127.0.0.1:18789/

使用样例：“请你帮我在桌面创建文件 自我介绍.txt， 写出你有什么技能，你可以做什么用”

桌面已经生成成功

普通用户只是简单玩玩的话，到这一步就可以，如果光电脑web端控制满足不了使用需求

可以接入飞书，手机端进行发布任务 （腾讯也出了qclaw，后续估计可以一键部署，不爱折腾的可以再等一等）

输入命令 (所有命令都需要在管理员终端执行，上面提到过如何打开)

openclaw onboard

跟着我图片顺序操作

下载完后

打开飞书控制台

开发者后台 - 飞书开放平台

注册账号登陆，然后创建企业自建应用，名字随意输入

点创建后，凭证与基础信息管理中，可以拿到app id和 secret

先输入secret 在输入id，选择websocket

选第二个

然后最后restart即可

打开网页，点击频道，看到feishu的running为yes即可

回到飞书后台

贴入以下内容

{ “scopes”: {

"tenant": [ "aily:file:read", "aily:file:write", "application:application.app_message_stats.overview:readonly", "application:application:self_manage", "application:bot.menu:write", "cardkit:card:read", "cardkit:card:write", "contact:contact.base:readonly", "contact:user.employee_id:readonly", "corehr:file:download", "event:ip_list", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read", "im:chat.members:bot_access", "im:message", "im:message.group_at_msg:readonly", "im:message.p2p_msg:readonly", "im:message:readonly", "im:message:send_as_bot", "im:resource" ], "user": [ "aily:file:read", "aily:file:write", "contact:contact.base:readonly", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read" ] 

} }

点确认确认即可

给他一个名字，方便搜索添加

事件与回调

点击保存后

点击添加事件，可以进行搜索

搜索im.chat.member.

搜索im.message.

把以下四个事件添加进来

然后是最后一步，看图 点击创建版本

版本号输入1.0.0， 描述随便输入，拉到最后点发布即可

到这里就完成配置了

去终端里重启一下服务(重要！！！！！！)

openclaw gateway restart

现在打开手机飞书APP

随意创建一个群聊，点右上角，选择群机器人

点添加

搜索机器人之前取的名字，点添加

艾特他就可以发布任务了

很多人第一次接触 OpenClaw 时，会有一个误区：Skill 越多越好。

实际上并不是这样。

截至目前，ClawHub 上已经有 18,894 个 Skill，数量非常惊人。

现实情况是：

在这些 Skill 里，存在不少 潜在风险插件，例如：

• 偷取 API Key
  
  
  
• 在运行时 注入恶意代码
  
  
  
• 伪装成常见工具，实际在后台 运行挖矿脚本
  
  
  
• 收集你的 聊天内容或系统信息
  
  
  

因为 Skill 本质上就是 可执行代码插件，一旦安装，就相当于把一段代码加入到了 Agent 的运行环境里。

所以一个原则非常重要：

宁可少装，也不要乱装。

大模型LLM 本身只负责“思考”，Skill 负责“执行”。

简单理解：

例如：

• 搜索 Skill → 能联网
  
  
  
• Browser Skill → 能操作网页
  
  
  
• Mail Skill → 能发邮件
  
  
  

所以 Skill 决定了 Agent 的能力边界。

除了安全问题，还有一个 技术原因：

上下文窗口（Context Window）

每个 Skill 在运行时都会向 Agent 注入：

• 描述信息、 使用方式、参数说明
  
  
  

这些信息都会占用 模型输入上下文。

Skill 越多： Prompt 越长、 Token 消耗越大、 模型响应越慢、推理质量可能下降

所以比较合理的策略是：按需安装，只保留真正用得到的 Skill。

Skill仓库地址：ClawHub

如果你刚开始使用 OpenClaw，我最推荐先安装下面这几个。

基本可以覆盖 90% 的日常使用场景。

这是一个 安全审查 Skill。

它的作用是：检查其他 Skill 的行为、分析潜在风险、阻止可疑操作

可以理解为：Agent 的“安全管家”。如果你打算从 ClawHub 安装第三方 Skill，建议 先装这个再装别的。

这个 Skill 的理念很有意思。

它允许 Agent 在使用过程中： 逐渐优化能力、调整策略、提升执行效果

换句话说：Agent 可以通过经验不断“进化”。装一次之后，很多复杂任务都会越来越顺手。

这是我个人使用频率最高的 Skill 之一。

它可以快速提取内容核心信息，比如： PDF 文档、网页文章、视频内容、长文本资料

只需要把内容丢进去，就能得到一份结构清晰的摘要。

非常适合： 阅读资料、快速理解长内容、做信息整理

这个 Skill 相当于给 Agent 增加了真实世界的交互能力。

安装之后，AI 可以：浏览网页、操作页面、获取实时信息、执行在线任务

简单来说就是：让 AI 不再只是在聊天，而是真的可以“行动”。

如果你想一次性安装上面这几个 Skill，可以逐个安装执行：

npx clawhub@latest install skill-vetter npx clawhub@latest install capability-evolver npx clawhub@latest install summarize npx clawhub@latest install agent-browser 

复制粘贴这一行命令即可完成安装。

输入 y，回车，看到如下提示就是安装成功。

如果看到报错，说明需要下载太频繁了，或者是需要进行登录

输入以下命令 会跳转到登录页

 npx clawhub@latest login

点击sign in with github就可以用github账号一键登录，没有的需要注册

（也可以评论留言，我给你发下好的文件）

重启后，安装skill就生效了

 openclaw gateway restart

网页端可以查看

（可以用ctrl F，搜索自己的报错信息）

报错信息：

Health check failed: gateway closed (1006 abnormal closure (no close frame)) 

默认配置里的 60s 超时一般是足够的，所以如果第一次安装看到这个问题，大概率是 没有使用管理员权限打开终端。

解决方法：

删除用户目录下的 .openclaw 文件夹，然后使用 管理员权限终端重新安装即可（第二章节已说明）。

报错信息：

✖ Rate limit exceeded Error: Rate limit exceeded 

如果未登录：

npx clawhub@latest login 

登录后再安装。

如果已经登录，则说明 ClawHub API 被限流，等待几分钟再执行即可。

报错信息：

npm error spawn git git not found 

说明系统找不到 Git。

解决方法：

安装 Git 并加入 PATH，然后重新打开终端再执行安装。

报错信息：

openclaw is not recognized as an internal or external command 

说明 npm 全局 bin 目录没有加入 PATH。

检查：

npm config get prefix 

然后确保：

 
            
     
              
                \bin 
              

在系统 PATH 中。

报错信息：

Runtime: running RPC probe: failed 

原因：

CLI 能看到服务运行，但 无法连接 Gateway WebSocket。

解决方法：

检查：

openclaw gateway status 

重点查看：

• Probe target
  
  
  
• Listening
  
  
  
• Last gateway error 常见问题
  
  
  

报错信息：

another gateway instance is already listening 

原因：

已有一个 OpenClaw 实例占用了端口（默认 18789）。

解决方法：

停止旧实例：

openclaw gateway stop 

或换端口启动：

openclaw gateway –port 18800 

常见问题

报错信息：

unauthorized 

原因：

UI 没有携带正确的认证 token。

解决方法：

运行：

openclaw dashboard 

重新获取带 token 的访问链接。

报错信息：

Disconnected from gateway: no reason 

通常是 WebSocket 连接断开。

排查步骤：

openclaw gateway status openclaw status openclaw logs –follow 

如果是远程连接，还要检查 SSH / Tailscale 隧道。

报错信息：

All models failed 

原因：

模型认证配置有问题。

排查：

openclaw models status 

检查 API Key 是否正确配置。

报错信息：

No credentials found for profile “anthropic:default” 

说明系统找不到该模型的认证信息。

解决方法：

检查：

~/.openclaw/agents/ 
                  
     
                    
                      /agent/auth-profiles.json 
                    

是否存在对应配置。

报错信息：

No API key found for provider “google” 

原因：

配置里启用了 Google 模型，但没有提供 API Key。

解决：

在 .env 中加入：

GOOGLE_API_KEY=你的key 

常见问题

报错信息：

No API key found for provider 

原因：

新 Agent 没有继承认证信息。

解决方法：

复制主 Agent 的认证配置：

auth-profiles.json 

到新 Agent 目录。

报错信息：

Telegram setMyCommands failed with network error 

排查：

openclaw channels status openclaw channels logs –channel telegram 

通常是 DNS 或网络问题。

现象：

终端界面启动，但机器人不回复。

排查：

openclaw status openclaw models status openclaw logs –follow 

确认模型和 Gateway 都正常。

现象：

机器人运行正常，但消息没有发送到渠道。

检查：

openclaw channels status 

常见原因：

• 渠道白名单未配置
  
  
  
• token 错误
  
  
  
• webhook 未开启。
  
  
  

现象：

修改配置后部分设置消失。

原因：

使用了：

config.apply 

该命令会 覆盖整个配置文件。

解决：

从备份恢复 openclaw.json。

现象：

cron 任务不触发。

排查：

openclaw cron runs 

确认：

• Gateway 是否持续运行
  
  
  
• cron.enabled 是否开启。
  
  
  

报错信息：

context too large 

解决方法：

使用：

/compact 

压缩上下文，或：

/new 

开始新会话。 常见问题

现象：

对话中途上下文被截断。

原因：

模型上下文窗口限制。

建议：

• 定期总结任务
  
  
  
• 使用子 Agent 处理长任务。 常见问题
  
  
  

如果配置彻底混乱，可以直接重置：

openclaw reset 

或完全重置：

openclaw reset –scope full –yes 

然后重新运行初始化：

openclaw onboard 

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