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最近我希望在 Jetson 上部署一个本地 Openclaw，并通过飞书机器人进行远程交互，从而让闲置的边缘设备秒变我的高级AI助手。整体目标很简单：

• 在 Jetson 上运行 OpenClaw
• 接入自己的模型 API(我使用的是阿里的Coding Plan)
• 通过飞书群聊  或者私聊机器人直接调用本地 Agent

最终希望实现这样的工作流：

这篇文章记录一下从源码部署 OpenClaw，到接通飞书机器人的完整过程，以及过程中踩到的几个关键坑。

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本文使用环境如下：

Jetson 环境

GPT plus 代充 只需 145

说明

当前平台为：

• Jetson ARM64
• Ubuntu 20.04
• CUDA 11.4

这点很重要，因为后续某些依赖在 ARM64 + Ubuntu 20.04 上会遇到额外兼容性问题。

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OpenClaw 是一个 Node.js 项目，因此首先需要准备 Node 环境。

建议使用 Node 22。

还需要安装 ：

GPT plus 代充 只需 145

安装后检查：

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这一步非常重要。

如果不配置 ，后面可能出现这些问题：

• 报错
• OpenClaw 自动构建 UI 时提示找不到 pnpm
• 全局命令不可用

建议将下面内容加入 ：

GPT plus 代充 只需 145

保存后执行：

再验证：

GPT plus 代充 只需 145

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我在安装过程中遇到的典型报错是：

GPT plus 代充 只需 145

因此需要手动升级 CMake。

安装新版 CMake

检查版本：

GPT plus 代充 只需 145

如果系统仍然找不到新版本，可临时加入 PATH：

必要时可以加入 。

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在项目目录执行：

GPT plus 代充 只需 145

如果安装过程中出现原生模块编译问题，优先检查：

• CMake 版本
• build-essential 是否安装
• pnpm 是否在 PATH 中

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OpenClaw 通过 进行配置。

如果目录不存在，先创建：

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这是本文里一个非常关键的坑。

OpenClaw 的架构不是“CLI 直接调用模型”，而是：

GPT plus 代充 只需 145

所以 CLI 其实是 Gateway 的客户端。
既然是客户端连接服务端，就涉及认证。

为什么要加 token

如果只配置服务端 token，而没有配置客户端 token，就会出现：

因此需要让 gateway 服务端 和 客户端连接配置 使用同一个 token。

通过 进行知道如下，推荐配置如下：

GPT plus 代充 只需 145

解释

• ：Gateway 服务端认证 token
• ：CLI / TUI / logs 等客户端连接 Gateway 时使用的 token

这两个必须一致。

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先安装 gateway service：

然后启动：

GPT plus 代充 只需 145

检查状态：

正常情况下会看到类似输出：

GPT plus 代充 只需 145

如果配置修改过，需要重启：

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如果配置正确，可以直接运行：

GPT plus 代充 只需 145

若成功，界面会显示已连接，并能直接与模型对话。

如果出现 token mismatch，基本就是 和 不一致。

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第一步：创建飞书应用

进入飞书开放平台https://open.feishu.cn/?lang=zh-CN，创建一个企业自建应用。

第二步：启用机器人能力

在应用后台启用机器人。

第二步：配置权限

在左侧目录树选择“开发配置 > 权限管理”，单击“批量导入/导出权限”按钮。

加入如下内容：

在弹窗中确认权限无误后，单击“申请开通”按钮，完成操作。

第三步：发布应用

到此就可以回来Jetson去连接我们的飞书机器人了

第四步：配置 Feishu Channel

运行：

GPT plus 代充 只需 145

选择：

然后输入：

• App ID
• App Secret

具体过程可以选项可以参考我的

到此就基本完成了openclaw与飞书机器人的连接了，但是要实现聊天还得再继续配置。

第五步：重启Gateway

GPT plus 代充 只需 145

第六步：配置事件与回调

选择：

然后添加事件：

GPT plus 代充 只需 145

这是机器人接收消息所必需的事件。

继续配置回调

添加回调

第七步：发布应用版本

这一步非常关键。（这里参考第三步）

很多时候飞书应用配置改了但机器人无效，就是因为没有发布版本。

进入：

创建版本并发布。

第八步：配置私聊飞书机器人

在飞书APP中找到开发者小助手

之后给机器人发送任何信息

将Pairing code复制然后在Jetson终端输入

GPT plus 代充 只需 145

到此，基本就实现了在飞书中直接召唤我们边缘设备干活了，回到飞书，与我们小助手聊天即可。

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坑 1：Jetson 上 CMake 版本过低

会导致依赖编译失败。

坑 2：没有配置 pnpm PATH

会导致全局命令或 UI 构建异常。

坑 3：误以为需要单独安装 Feishu 插件

源码版已经内置，不需要重复安装。

坑 4：没有配置

会导致 CLI 连接 Gateway 时出现 token mismatch。

坑 5：App ID / App Secret 使用了旧应用凭证

这是我这次飞书始终接不通的根因。

坑 6：飞书应用修改后未发布版本

会导致机器人看似配置好了，但实际不生效。

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完成上述配置后，可以实现：

• 在 Jetson 上运行 OpenClaw Gateway
• 接入自己的模型 API
• 在飞书群中
• 机器人调用本地 Agent 并返回回复

这为后续扩展提供了很好的基础，例如：

• 远程查询 Jetson 状态
• 执行自动化任务
• 调用机器人系统接口
• 通过飞书统一管理实验设备

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这次在 Jetson 上部署 OpenClaw 并接入飞书机器人的过程，整体并不算复杂，但有几个坑非常容易卡住：

• ARM 平台的依赖编译问题
• pnpm 环境变量问题
• Gateway token 机制

只要把这些关键点处理好，OpenClaw + 飞书这套链路其实是很顺的。

如果你也想在 Jetson 上搭一个可远程交互的本地 Agent，这套方案很值得尝试。

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预告一下，下一期我将更新一下好用的Skills，让我们边缘设备更好的给我们干活！