2026年35 万 Star 的 OpenClaw：5 分钟部署你的私人 AI 助手，直连飞书

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GitHub 上 35 万 Star 的 OpenClaw 刚完成飞书频道的生产级支持。这意味着什么？你可以在自己的机器上跑一个 AI 助手，直接通过飞书跟它对话——不用任何云服务，数据完全掌握在自己手里。

我用了一个下午把它跑通了，从安装到飞书对接大概花了 15 分钟。下面把完整过程分享出来。

OpenClaw 是什么
环境准备与安装
运行 Onboard 向导
接入飞书频道
飞书安全与权限配置
实际使用体验

OpenClaw 是一个开源的个人 AI 助手，用 TypeScript 写的，MIT 协议。核心理念很简单：你自己的设备上运行一个 Gateway，然后把它连到你已经在用的聊天工具上。

它支持的消息渠道多到离谱：

即时通讯：WhatsApp、Telegram、Signal、iMessage、WeChat
团队协作：Slack、Discord、Microsoft Teams、飞书 (Feishu/Lark)
其他：Matrix、IRC、LINE、Mattermost、Nostr、Twitch 等 20+ 个平台

技术架构长这样：

MERMAID_BLOCK_0

Gateway 是整个系统的控制平面，所有消息渠道、客户端、工具都通过 WebSocket 连接到它。你只需要跑这一个进程，就能把所有渠道打通。

Node.js 24（推荐）或 Node.js 22.16+
一个 AI 模型的 API Key（Anthropic、OpenAI、Google 等都可以）

检查 Node 版本：

node –version # v24.x.x 或 v22.16+

macOS / Linux：

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Windows PowerShell：

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

或者用 npm 手动装：

npm install -g openclaw@latest

如果你想从源码编译：

git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git cd openclaw pnpm install pnpm ui:build pnpm build

安装好之后，运行 onboard 命令：

openclaw onboard --install-daemon

这个向导会引导你完成三件事：

选择模型提供商 — 比如选 Anthropic，输入你的 Claude API Key
配置 Gateway — 端口默认 18789，绑定到本地回环地址
安装守护进程 — 用 launchd (macOS) 或 systemd (Linux) 让 Gateway 开机自启

整个过程 2 分钟左右。

向导结束后，确认 Gateway 在跑：

openclaw gateway status

你应该能看到 Gateway 监听在 ws://127.0.0.1:18789。

打开 Web 控制台：

openclaw dashboard

浏览器会弹出 Control UI，在聊天框里发一条消息试试。如果 AI 回复了，说明基础配置没问题，可以继续接入飞书了。

飞书频道从 OpenClaw 2026.4.10 版本开始正式可用。先确认版本：

openclaw --version

如果版本太旧，升级一下：

openclaw update

OpenClaw 提供了一个交互式向导，一条命令搞定飞书接入：

openclaw channels login --channel feishu

运行后会弹出一个二维码，用飞书 App 扫码就行。扫码过程中 OpenClaw 会自动帮你：

在飞书开放平台创建应用
配置事件订阅
获取 App ID 和 App Secret
写入配置文件

扫码完成后，重启 Gateway：

openclaw gateway restart

去飞书里找到你的机器人，发条消息。如果收到回复，恭喜你，搞定了。

如果自动向导不好使，可以手动配置。在飞书开放平台创建一个自建应用后，编辑 OpenClaw 配置文件（通常在 ~/.openclaw/config.json）：

{  "channels": {  "feishu": {  "enabled": true,  "domain": "feishu",  "connectionMode": "websocket",  "accounts": {  "default": {  "appId": "cli_xxxxxxxxxxxx",  "appSecret": "your_app_secret_here"  }  }  }  } }

配置说明：

字段说明 domain 国内飞书写 feishu，海外 Lark 写 lark connectionMode 推荐用 websocket（长连接），也可以用 webhook 模式 appId / appSecret 飞书开放平台创建应用后获取

然后在飞书开放平台的应用配置里：

添加事件订阅 — 订阅 im.message.receive_v1 事件
选择连接方式 — 选"使用长连接接收事件"（即 WebSocket）
添加权限 — 至少需要 im:message、im:message:send_as_bot
发布应用 — 设置可用范围后发布

重启 Gateway 生效：

openclaw gateway restart

OpenClaw 对飞书的安全配置比较细，可以精确控制谁能跟机器人对话。

{  "channels": {  "feishu": {  "dmPolicy": "pairing"  }  } }

四种策略：

值行为 pairing 陌生人发消息会收到配对码，需你在 CLI 审批 allowlist 只允许 allowFrom 列表里的用户（默认） open 所有人都能私聊 disabled 关闭私聊功能

审批配对请求的命令：

openclaw pairing list feishu openclaw pairing approve feishu

{  "channels": {  "feishu": {  "groupPolicy": "allowlist",  "groupAllowFrom": ["oc_xxx", "oc_yyy"],  "requireMention": true  }  } }

groupPolicy 控制是否响应群消息
requireMention 控制是否必须 @机器人才回复（默认 true）
groupAllowFrom 是群组白名单，格式是 oc_ 开头的 chat_id

获取群组 ID 的方法：在飞书群里点右上角菜单 → 设置，页面里会显示 chat_id。

飞书支持通过交互式卡片实现流式输出，看着像 ChatGPT 那种一个字一个字蹦出来的效果：

{  "channels": {  "feishu": {  "streaming": true,  "blockStreaming": true  }  } }

默认就是开启的。如果不需要，设成 false 即可。

搭好之后，我在飞书里跟它聊了一下午。几个印象深的点：

响应速度：因为 Gateway 跑在本地，飞书消息 → Gateway → LLM API → 飞书，整个链路延迟主要取决于模型 API。用 Claude 3.5 Sonnet 的话，首 token 大概 1-2 秒，流式输出体验很流畅。

多渠道同步：我同时把 Telegram 也接上了，两个平台的对话是隔离的（不同 session），但底层跑的是同一个 Gateway。这意味着我换设备聊天，上下文不会串。

数据自主：所有对话历史、配置文件都在本地 ~/.openclaw/ 目录下。不用担心聊天记录被第三方拿到。

常用命令（在飞书里直接发文字即可）：

命令功能 /status 查看机器人状态 /reset 重置当前会话 /model 查看或切换 AI 模型

一个实用的场景：把 OpenClaw 的 Gateway 跑在一台小 Linux 服务器上（比如家里的树莓派或云主机），然后通过 Tailscale 从外面安全访问。这样你的 AI 助手就是 7x24 在线的，手机上的飞书随时能用。

作者: TheAIEra
来源: 公众号：AI 人工智能时代

本文首发于 AI 人工智能时代，转载请注明出处。

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