2026年OpenClaw怎么安装部署？

大家好，我是讯享网，很高兴认识大家。这里提供最前沿的Ai技术和互联网信息。

最近 OpenClaw 热度很高，但官方对 Windows 原生环境并不算友好，很多人会卡在 Node 环境、权限、路径、插件安装等问题上。下面我把自己完整跑通的流程整理成一篇“照做就能成”的教程：从环境准备 → OpenClaw 安装 → 初始化配置 →接入飞书机器人，最后再补一份常用排错命令。

Windows 用户到 GitHub Releases 下载 nvm-setup.exe：

安装过程一路 Next 即可。安装成功后建议你用管理员权限打开 PowerShell：

按 Win 键 + S

搜索 PowerShell

鼠标右键 →以管理员身份运行

按照顺序分别在 powershell 中运行下列指令。

安装指令 nvm install22

成功后会看到类似提示：Now using node v22.22.0

如果你仍然下载失败，或者公司网络拦截了下载，也可以手动去官网下载安装： HTTPS:// nodejs.org/zh-cn/downlo ad

在管理员 PowerShell 中运行：

iwr-usebhttps://openclaw.ai/install.ps1 |iex

如果遇到执行策略报错（常见于首次运行脚本），在 PowerShell 输入：

Set-ExecutionPolicy-ExecutionPolicyRemoteSigned-ScopeCurrentUser

安装完成后通常会自动进入配置流程。

如果你不小心关闭了 PowerShell，重新打开后执行：

openclaw onboard–flowquickstart

第一个风险提示：

I understand this is powerful and inherently risky. Continue?

选择 Yes。

如果有小伙伴遇到这个问题：系统不知道它被安装在哪里了。处理方式通常很简单：

关闭当前 PowerShell
重新用管理员方式打开 PowerShell
一般 nvm/环境变量会自动刷新路径，问题即可消失

之后按提示选择模型。我这里示例用的是 Kimi，你也可以按自己习惯选择。

可以看下配置，主要输入 API key，其他都可以默认。

接着配置通讯工具，虽然官方这里直接可以选飞书，但官方文档明确建议 Windows 通过 WSL2 运行，并且提到原生 Windows 未测试、更容易出问题。并且我实测这里下载插件会报错，所以我们这里先跳过，后续再安装。

skill 也先跳过，后续咱们在使用过程中根据自己的工作流慢慢迭代自己的 skill。

安装启动网关后，它会自动新开一个 PowerShell 窗口，不要关闭。

浏览器会自动打开控制台。后续你也可以直接访问：

发消息测试，有回复就说明安装成功：

错误：

node version not supported

解决：

升级 Node.js ≥ 20。

错误：

401 Unauthorized

解决：

检查 API Key。

错误：

No API key found for provider

解决：

重新执行：

openclaw agents add

默认路径：

C:\Users\你的用户名.openclaw

重要文件：

openclaw.json

工作目录：

workspace

推荐：

模型推荐指数

模型	推荐指数
gpt-4o-mini	⭐⭐⭐⭐
deepseek-chat	⭐⭐⭐⭐⭐
gpt-4o	⭐⭐⭐⭐

gpt-4o-mini⭐⭐⭐⭐deepseek-chat⭐⭐⭐⭐⭐gpt-4o⭐⭐⭐⭐

通过本教程，你已经学会：

Windows 安装 OpenCL

初始化 OpenClaw

使用命令配置云端 API

连接 AI 模型

启动 AI Agent

OpenClaw 可以作为：

AI 自动化助手

本地 AI Agent 平台

AI 工具运行环境

接下来是对接飞书

开始之前，你需要准备

OpenClaw

— 已经安装好并能正常运行

飞书账号

— 个人账号就行，不需要企业管理员

如果你还没有安装 OpenClaw，可以参考我的历史推文，先完成安装：

Step 1：在飞书开放平台创建应用

首先打开飞书开放平台：HTTPS://open.feishu.cn/app ，用你的飞书账号登录，进入开发者后台。

点击「创建应用」→ 选择「企业自建应用」。

填写应用名称（比如 OpenClaw AI 助手）和描述，图标可以先不传，点击「确定创建」。

创建好之后，进入「凭证与基础信息」页面，把 App ID 和 App Secret 复制保存下来，后面要用到。

App Secret 相当于你应用的密码，千万别泄露出去！

接下来开启机器人能力：左侧菜单「应用能力」→「添加应用能力」→ 选择「机器人」并开启。

Step 2：配置权限（直接复制粘贴就行）

小伙伴们别慌，权限配置不需要一个个勾选，飞书支持批量导入。

左侧菜单点击「权限管理」→ 找到 「批量导入」，把下面这段 JSON 直接粘贴进去：

{「scopes」: {「tenant」: [「contact:user.base:readonly」,「contact:user.employee_id:readonly」,「contact:user.id:readonly」,「contact:contact.base:readonly」,「im:chat」,「im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read」,「im:chat.members:read」,「im:chat.moderation:read」,「im:chat.tabs:read」,「im:chat.tabs:write_only」,「im:chat.top_notice:write_only」,「im:chat:moderation:write_only」,「im:chat:operate_as_owner」,「im:chat:read」,「im:chat:readonly」,「im:chat:update」,「im:message」,「im:message.group_at_msg:readonly」,「im:message.group_msg」,「im:message.p2p_msg:readonly」,「im:message.pins:read」,「im:message.pins:write_only」,「im:message.reactions:read」,「im:message.reactions:write_only」,「im:message.urgent」,「im:message.urgent.status:write」,「im:message:readonly」,「im:message:send_as_bot」,「im:message:send_multi_depts」,「im:message:send_multi_users」,「im:message:send_sys_msg」,「im:message:update」,「im:resource」,「im:url_preview.update」,「im:user_agent:read」,「passport:session_mask:readonly」],「user」: []}}

导入后确认所有权限都已开通，搞定。

Step 3：配置事件订阅

这一步是告诉飞书：有人给机器人发消息的时候，要通知 OpenClaw。

左侧菜单点击「事件与回调」→ 选择「使用长连接接收事件」

PS：这里用的是 WebSocket 长连接模式，好处是不需要公网服务器、不需要域名，你家里的电脑就能跑，非常友好。

保存的时候会提示「应用未建立长连接」，别慌，这是因为我们 OpenClaw 那边还没配置飞书渠道。这个页面先别关，放着，我们先往下走。

Step 4：在 OpenClaw 中添加飞书渠道

现在回到你的终端，执行：

openclaw channels add

选择 Yes。

选择 Feishu，然后把 Step 1 中保存的 App ID 和 App Secret 输入进去。

选择 China。

选择 Open。

选择 Yes。

选择 Pairing。

选择 No。

选择 No。

接下来重启一下网关：

openclaw gateway restart

现在回到 Step 3 那个没关的飞书页面，点击保存，这次就不会报错了。

然后添加事件 im.message.receive_v1（接收消息）。

Step 5：发布应用

左侧菜单点击「版本管理与发布」→「创建版本」，填写版本号和更新说明。

点击保存，确认发布。

Step 6：见证奇迹的时刻

打开飞书，搜索你的机器人名称。

直接发一条消息试试。

首次连接会返回一个配对码，请终端执行一下进行批准：

openclaw pairing approve feishu <配对码>

然后……

成了！你的飞书已经变成了一个 AI 编程助手的入口。

此时你会有一个很爽的体验，在飞书里直接跟 AI 对话，就像跟同事聊天一样自然。很丝滑有木有？？？

❌ 忘记开启「使用长连接接收事件」，导致消息收不到

❌ App ID 和 App Secret 复制的时候多了空格

❌ 忘记发布应用版本，直接去飞书找机器人，找不到

✅ 权限直接用上面的 JSON 批量导入，省心不会漏

✅ 长连接模式不需要公网服务器，本地就能跑

✅ 配对码只需要批准一次，后续自动连接

a 传统开发对接 OpenClaw + 飞书耗时 1-2 天 20

传统开发对接 OpenClaw + 飞书

耗时 1-2天 20分钟

需要写代码需要不需要

需要服务器需要不需要

需要域名需要不需要

分钟需要写代码需要 不需要需要服务器需要 不需要需要域名需要 不需要

遇到问题？

机器人不响应？→ 确认应用已发布 + 事件订阅已开启长连接 + 权限已全部导入

发送消息失败？→ 确认 im:message:send_as_bot 权限已开通

App Secret 泄露了？→ 立即去飞书开放平台重置，然后 openclaw gateway restart

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凌晨半夜，智谱突然发布了 AutoClaw，这款首个一键安装本地 OpenClaw 应用来了。

macOS / Windows 双操作平台支持，旧电脑也可以使用，0成本投入。

好家伙，不让睡觉了简直… 于是我连夜下载了 AutoClaw 进行体验，不用不知道。

用完之后我只能说，这是一款对普通人极度友好的 Openclaw 客户端 “AutoClaw” 。

如今，澳龙来了。

不用买 macOS，不用学习 Linux、Docker、Gateway 一堆专业术语，不用看着黑乎乎的配置命令行。

不用找闲鱼部署，什么 88、188、588，雨我无瓜。

一句话，鼠标点一点，1 分钟，普通电脑化身“龙虾养殖基地”！

Openclaw 小龙虾的火爆，再度刷新了人们对 AI Agent 的议论热度和认识。上到深圳发布的《龙虾十条》措施，中到腾讯免费装龙虾，下到主流社媒和各大自媒体，几乎是人人都在讨论、人人都在参与。

图源：深圳新闻网，鹅厂排队装小龙虾

▶️开源冲榜第一

它是一款短短数月就冲到 Github（全世界第一开源网站）第 12 名的开源 AI Agent 应用，总 Star 数超 27万，比 React、Linux、Python 等信息底座还要靠前。

它和传统的对话式网页版 AI Agent 完全不同，可以自主、自动的操控你的电脑、浏览器、文件。

通过飞书、、钉钉、企业微信等等办公社交平台，我们可是随时随地和 Openclaw 联系，让它们在后台帮助我们整理办公资料、收发邮件、查询汇总新闻，写代码、写文章、画图，甚至自媒体工作者还能用 Openclaw 自动剪辑、一键发布自媒体！

▶️只有想不到，没有做不到

1. 以我为例，养了六只龙虾助手，一个负责总协调，剩下的负责创作、编程、收集资料、副业机会、引导式思考。这可能是最适合普通人的“养虾”方式，利用专业 AI 来弥补自己的短板，或帮助自己处理工作。
2. Openclaw 搭配现在非常火的漫改短剧，利用 Openclaw 使用漫改 Skills，自动处理爽文小说、自动生成2-3分钟的漫/文改短剧，自动发布到短视频平台，做到“睡”后收入。
3. 比如深证龙岗拟首发的“龙虾十条”，利用“政务龙虾”当民生诉求分析员，让 Openclaw 自动筛重点、做分类、写分析报告，把繁杂的政务工作压缩到极致，实现“从人工筛查到智能预判”。

下载、安装全流程用时不到 1 分钟，和安装微信、等电脑软件没有任何区别，可以说是普通人用上 Openclaw 最便捷、快速的途径，没有之一。

它解决了很多人望而却步的一个问题 —— 前期投入成本

旧电脑、旧笔记本、旧 mac，任何还能开机的电脑都可以轻松安装 AutoClaw，相比于动辄几百的 VPS 订阅费用，这波真的是 0成本 。

启动后在界面里可以快速配置小龙虾对我们的称呼、喜好、身份。开源版 Openclaw 里那些复杂的配置文件，在 AutoClaw 里统统都不用管。简单设置后，小龙虾就能直接代入，cosplay 从此刻开始。

这头刚录完基本信息，那边回答就能对应的上号了。在侧边栏还能看到小龙虾关于自我的认识，对我们（用户）的认识。

不同的分身、IM 频道、定时任务都在可视化客户端里清晰展示，不串台、不混乱。

不过简约不代表简单。技术党/极客也不用当心可视化黑盒，AutoClaw 完全支持调用工具展示，对话中调用了什么文档、记录了什么文档，我们可以看得一清二楚。

小龙虾的安全问题，是普通用户特别关心的一个事，尤其是全网都在说小龙虾有安全隐患，这一点我觉得 AutoClaw 就做的很好。

它是直接部署在本地电脑上，主打的就是电脑纯本地环境。开启工作目录的限制权限后，AutoClaw 只会读取它的工作目录下的文件，数据、资料都没有联网风险，绝对不会离开本机，安全性 OKK。

记得 OpenRouter 上的神秘模型 pony-alpha 么？在 2月初 GLM5 亮相后，大家才惊呼，原来 OpenRouter 上这个表现力惊人的神秘模型，竟然是我们国人开发的 GLM5 ！

在 AutoClaw 里，其进化版 —— Pony-alpha-2 首次亮相。

Pony-alpha-2 是一款专为 Agent 设计的大模型，它在连续任务规划、工具调用、复杂链路处理时效果更好，可以提供更快的响应速度、多步推理能力以及更高的工具调用成功率。

该模型目前仅在 AutoClaw 的 AutoClaw Plan 付费包中可以体验，也是全网体验的唯一入口。

这里再提一个痛点。很多的云端 Claw 应用，要么是某些 Pro 套餐以上的附赠品，要么就必须独占使用其自家 API ，没有模型选择余地，自由度不高，本质上是 API 算力的捆绑制品。

但 AutoClaw 不同。它不仅客户端免费使用，连模型接入标准也是相当的开放。

除了刚才提到的 Pony-Alpha-2、GLM-5 外，我们可以添加大量的自定义模型，GLM、Kimi、Deepseek，Minimax…. 任何 OpenAI 兼容的 API 端口，都可以在 AutoClaw 里接入，之前买了 Code Plan 的也不会担心浪费，实用性 100 分。

这里提一个 AutoClaw 使用的免费小技巧。智谱官方有提供免费的 GLM-4.7-FLASH 普惠模型，只需要注册智谱账号就可以免费使用。在 AutoClaw 里接入，运行一些简单的本地任务智商绝对在线。

好家伙，合着 AutoClaw 就是“免费送上门的龙虾套餐”。

小龙虾对于我来说，最吸引人的部分其实就是可以随时随地的使用。通过飞书、钉钉、企业微信、等社交办公软件，我可以随时与小龙虾交流，给它安排工作。

目前而言，国内最强大的平台肯定是飞书，不仅免费使用，而且支持直接对表格、文档进行管理。

AutoClaw 支持一键快捷接入飞书 Bot。如果你是 mac 用户，可以使用 “澳龙” 的一键点亮飞书功能，直接生成机器人并配置 IM 频道，全程无需手动。

当然手动配置也很方便，我们只需要登录飞书开放平台，创建一个企业应用，并且增加机器人。

将应用凭证处的 APP_ID\APP_Secret 复制到 AutoClaw 配置处，端点选择 feishu.cn

然后在权限管理模块，将下方代码块一键导入开通权限。

{ “scopes”: {

GPT plus 代充 只需 145"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: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", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read"]

} }