一分钟搭建,让Openclaw帮你干活
如果你还没听说过OpenClaw,那可能真的错过了2026年AI圈最火的项目。简单来说,OpenClaw是一个能让AI真正替你操作电脑的开源“数字员工”,而不仅仅是一个聊天的机器人。
它的核心价值可以概括为:从“只会说话的嘴”进化成了“能干活的双手”。你通过日常聊天软件(比如飞书、微信)给它派活,它不仅能听懂,还能像真人一样在你的电脑上执行操作——移动文件、浏览网页、发送邮件、跑代码、做数据分析,甚至帮你砍价。
OpenClaw的架构可以通俗地拆解为四个部分:
最关键的是,OpenClaw采用本地优先设计,所有数据都保存在你自己的电脑里,不用担心隐私泄露问题。
根据当前的生态发展,使用OpenClaw主要有以下几种方式:
三种部署渠道弊端对比:
一句话总结
- 本地部署:真能操作你电脑,但技术门槛和硬件成本都高
- 云厂商部署:上手快,但安全风险极大(Gartner建议企业立即阻止使用)
- 扣子平台部署:新手友好,但只能处理云端任务,无法动你本地文件
本文的重点,就是教你如何通过扣子平台完成OpenClaw的云端部署,并将其接入飞书,让你在手机上就能随时召唤AI干活
相比于本地部署的繁琐和云厂商服务器的配置门槛,扣子平台有四个明显的优势:
- 自带联网搜索功能——无需额外配置
- 无需自行配置大模型——平台内置了可用的模型
- 大模型可限时免费使用——降低试错成本
- 暂时无网络带宽限制——体验流畅
当然需要提醒的是,扣子平台的高阶版或旗舰版是付费的(约89元/月),使用时要注意自动续费问题。
第一步:进入扣子平台并升级账号
- 访问 🔗扣子(Coze)编程平台官网
- 登录后,需要确保账号是个人高阶版或旗舰版才能使用部署功能
第二步:一键部署OpenClaw
- 等待系统自动完成环境配置和安装——整个过程完全自动化,不需要手动敲命令
第三步:确认部署成功
第1步:在飞书开放平台创建应用
- 访问 🔗飞书开放平台
- 填写应用名称(比如“我的数字员工”)、上传头像
- 创建成功后,在“凭证与基础信息”页面,找到并记录两个关键信息:
- App ID(如 cli_xxxxx)
- App Secret(注意:只在创建时显示一次,务必保存好)
第2步:配置应用权限,并发布应用
所有权限申请后,需要等待审核通过。
第3步:配置事件订阅(最容易遗漏的一步!)
很多人在配置完前面步骤后发现机器人收不到消息,问题往往出在这里。在应用后台的“事件与回调”页面:
- 事件配置方式:选择“使用长连接接收事件”(推荐)
- 添加事件订阅:勾选以下事件
- 接收消息 v2.0(im.message.receive_v1)——必需
- 其他事件如“消息已读”等可根据需要选择
- 确保事件订阅的权限已审核通过
第4步:在OpenClaw中配置飞书插件
回到扣子平台部署好的OpenClaw管理界面,需要进行飞书插件的配置。只需要告诉它:帮我配置飞书渠道,App ID是什么,App Secret是什么。然后等待即可。
第5步:匹配配对码,完成授权。
第6步:在飞书中找到机器人并测试
- 在飞书搜索框中搜索你创建的应用名称
- 找到机器人后,发送一条消息测试
- 如果配置正确,机器人应该能够正常回复
⚠️ 重要提示:通过扣子平台部署的OpenClaw运行在云端Linux服务器上,它所能操作的“桌面”是指 云端服务器的虚拟环境,不是你个人电脑的本地桌面。因此,像“整理我电脑上的文件”这类指令无法直接执行。下面是根据OpenClaw云端部署实际能力整理的使用场景:
场景一:联网信息查询与整理
- “帮我查一下2026年春节放假安排”
- “搜索最近AI领域的三条重要新闻,用中文总结”
- “对比一下ChatGPT和Claude的最新版本差异”
场景二:云端数据处理
示例指令:
- (发送一个Excel文件)“帮我把这个表格里的销售额按月份汇总”
- (发送一份PDF)“提取这份合同的要点,列个清单给我”
- “把这张图片里的文字识别出来”
场景三:定时任务与提醒
- “每天早上8点,提醒我打卡”
- “每周五下午5点,总结本周的行业新闻发我”
- “每两小时检查一次这个网页有没有更新:https://xxx.com”
执行逻辑:定时任务在云端服务器运行,到点自动推送消息。
场景四:内容创作与文案,文档生成
- “你现在是资深的高级产品经理,现在根据.html文件生成需求文档,便于开发工程师开发,测试工程师测试,内容详细需包含图片中的这几项内容(),最后请以word文档的格式发我。”
- “帮我写一封会议邀请邮件,主题是Q2产品规划”
- “把这段话改成小红书风格:xxxx”
场景五:群聊里的AI助手
- 行政群:“@机器人 公司的报销流程是怎么样的?”(需要你提前把制度文档喂给它)
- 执行逻辑:群聊消息通过飞书 → 扣子平台 → 大模型理解回复。
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