OpenClaw与飞书的搭建始末

不知道赶没赶上这口热乎的, 自己也是折腾了很久. 从刚开始的Clawbot, 又到Moltbot然后是现在的openClaw, 应该是不会改名了了吧!
也算是更新了有几个月? 在安装的成功率和使用体验上都有了不小的进步, 虽然目前博主也还没探索出更好玩的技能, 但是对于搭建上还是有着不少经验 (~~折腾过好几次也是~~)

所以本文会介绍openclaw的安装到与飞书的消息渠道的链接

0. 准备阶段

一台服务器/个人电脑, 配置要求并不高
系统方面因为在终端/命令行中完成, 所以Linux/Win/Macos都是可以的
半个小时的个人时间

1. 安装openclaw

此处其实可以参照官方教程, 官方教程也是有中文版的

如果你是Linux/Macos使用如下命令一键安装

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

如果你是win操作系统, 在PowerShell/cmd中

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

当然还有Docker或者源码等安装方法，👉 OpenClaw官方中文网站

如果出现安装失败, 首要考虑网络问题，请在系统或者终端处打开代理, 重新运行安装脚本。

2. 配置openclaw

默认情况下安装成功会自动进入配置处理，如果没有可以手动进入配置，建议新开一个终端，输入以下命令进入配置项

openclaw onboard --install-daemon

命令执行后会有类似如下显示，此处弹出免责声明，务必使用键盘控制选择yes

第一次配置，建议选择QuickStart，快速体验

Onboarding mode
│  ● QuickStart (Configure details later via openclaw configure.)
│  ○ Manual

如果已经进行过相关配置，会提示你对于已存在的配置项做什么处理，因为我已经安装过，我这里选择Use existing values

◆  Config handling
│  ● Use existing values
│  ○ Update values
│  ○ Reset

2.1 大模型配置

接下来就会来到模型的配置页面，官方预制了一些模型供应商，如果是第一次体验又不想麻烦可以选择GitHub/z.ai，当然如果你的服务器并不在国内或者你有代理的能力，可以选择Gemini等。国内也有很不错的模型供应商，这里以硅基流动的GLM5模型为例。

可以白嫖部分额度的大模型供应商：

硅基流动，注册即送14元代金券👉 硅基流动
白山智算，限时赠送450代金券👉 白山智算

如果要使用自定义模型，控制光标到 Custom Provider，首先就会来到模型请求地址的配置。查看供应商的请求文档可知：

硅基的请求url为：https://api.siliconflow.cn/v1
白山的请求url为：https://api.edgefn.net/v1

◆  API Base URL
│  http://127.0.0.1:11434/v1█
└

填写完url需要配置API Key，从各自的个人中心处增加key，并选择Paste API key now配置

◇  API Base URL
│  https://api.edgefn.net/v1
│
◆  How do you want to provide this API key?
│  ● Paste API key now (Stores the key directly in OpenClaw config)
│  ○ Use external secret provider
└

然后就是兼容接口的选择，这里建议选择兼容更好的 OpenAI-compatible。~~大佬们轻喷，此处我不熟悉他们各有的区别于特色~~

◆  Endpoint compatibility
│  ● OpenAI-compatible (Uses /chat/completions)
│  ○ Anthropic-compatible
│  ○ Unknown (detect automatically)
└

然后就是模型选择，目前市面上最好的肯定还是 Anthropic团队的claude opus 4.6，但是面对龙虾这个token饕餮，还是有些消费不起，所以可以退而求其次，重在体验，目前我认为最优解应该是智谱的GML5。

硅基的GLM5模型名字为：Pro/zai-org/GLM-5
白山的GLM5模型名字为：GLM-5

配置完成后会弹出一个命名框，这里建议在后面加上模型的名字，方便后续使用命令 /model 进行模型切换。填写完成后，Model alias 默认即可

◆  Endpoint ID
│  custom-api-edgefn-net-glm5█
└

2.2 飞书消息渠道配置

◆  Select channel (QuickStart)
│  ○ Telegram (Bot API)
│  ○ WhatsApp (QR link) (not linked)
│  ○ Discord (Bot API)
│  ○ IRC (Server + Nick)
│  ○ Google Chat (Chat API)
│  ○ Slack (Socket Mode)
│  ○ Signal (signal-cli)
│  ○ iMessage (imsg)
│  ● Feishu/Lark (飞书)
│  ○ Nostr (NIP-04 DMs)
│  ○ Microsoft Teams (Bot Framework)
│  ○ Mattermost (plugin)
│  ○ Nextcloud Talk (self-hosted)
│  ○ Matrix (plugin)
│  ○ BlueBubbles (macOS app)
│  ○ LINE (Messaging API)
│  ○ Zalo (Bot API)
│  ○ Zalo (Personal Account)
│  ○ Synology Chat (Webhook)
│  ○ Tlon (Urbit)
│  ○ Skip for now

因为本位以飞书为例，所以就使用飞书作为消息渠道。这里先不急选择飞书，我们现在网页端完成飞书平台的配置。

以下内容来自飞书 - OpenClaw

1. 打开飞书开放平台

访问飞书开放平台，使用飞书账号登录。选择创建企业自建应用，填写应用名称和描述，选择应用图标

2. 获取应用凭证

在应用的 凭证与基础信息 页面，复制：

App ID（格式如 cli_xxx）
App Secret

请妥善保管 App Secret，不要分享给他人。

3. 配置应用权限

在 权限管理 页面，点击 批量导入 按钮，粘贴以下 JSON 配置一键导入所需权限：

{
  "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:write",
      "contact:user.employee_id:readonly",
      "corehr:file:download",
      "docs:document.content:read",
      "event:ip_list",
      "im:chat",
      "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read",
      "im:chat.members:bot_access",
      "im:message",
      "im:message.group_at_msg:readonly",
      "im:message.group_msg",
      "im:message.p2p_msg:readonly",
      "im:message:readonly",
      "im:message:send_as_bot",
      "im:resource",
      "sheets:spreadsheet",
      "wiki:wiki:readonly"
    ],
    "user": ["aily:file:read", "aily:file:write", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read"]
  }
}

4. 启用机器人能力

在 应用能力 > 机器人 页面：

开启机器人能力
配置机器人名称

此时来到openclaw配置处，选择飞书渠道，然后系统会自动安装飞书插件，待安装完成后提示输入，顺序不要搞反！

App Secret
App ID
配置完成后会来到技能页面的选择，此时我们回到飞书配置处

5. 配置事件订阅

[!IMPORTANT]
⚠️ 重要提醒：在配置事件订阅前，请务必确保已完成以上步骤

在 事件订阅 页面：

选择 使用长连接接收事件（WebSocket 模式）
③处添加事件：im.message.receive_v1（接收消息）

6. 发布应用

在 版本管理与发布 页面创建版本
提交审核并发布
等待管理员审批（企业自建应用通常自动通过）

2.3后续但重要的配置

1. 大模型上下文大小配置

此处skill技能等配置可以选择skip进行跳过，后面并一直选择默认即可。

如果您使用的是自选大模型供应商，那么就需要来到openclaw. json配置大模型的上下文窗口和输出长度。

对于Linux和win用户，openclaw配置文件存在于用户目录下，即

Linux -->> /home/<username>/.openclaw/openclaw.json
win -->> `C:\Users\<username>.openclaw\openclaw.json

找到我们的模型相关的配置，对于参数大模型供应商都有标注，像白山的GLM 上下文就是200K，contextWindow就修改为: 200000, 一般maxTokens此处可以默认，如果后续遇到claw输出卡住的情况，可以稍微增加。

修改完成后保存。

"models": {
  "mode": "merge",
  "providers": {
    "custom-api-edgefn-net-m2-5": {
      "baseUrl": "https://api.edgefn.net/v1",
      "apiKey": "sk-",
      "api": "openai-completions",
      "models": [
        {
          "id": "GLM5",
          "name": "GLM5 (Custom Provider)",
          "reasoning": false,
          "input": [
            "text"
          ],
          "cost": {
            "input": 0,
            "output": 0,
            "cacheRead": 0,
            "cacheWrite": 0
          },
          "contextWindow": 16000,
          "maxTokens": 4096
        }
      ]
    },

因为当我们在2.2处配置结束后，openclaw就会默认启动，我们这里修改了大模型的配置信息，需要重启一次openclaw

openclaw gateway restart

2. openclaw系统指令操作权限

如果你刚使用它，然他查看系统内存占用等，他会发你相应的命令或者回你我无法直接操作系统指令。这是因为openclaw (应该是默认) 将操作终端的权限关掉了，写入如下配置，并重启openclaw吧

# 请注意自己的配置文件目录
sed -i 's/"profile": "messaging"/"profile": "full"/' ~/.openclaw/openclaw.json
# 重启openclaw
openclaw gateeay restart

更多内容参考官方install部分。

到这里，你应该可以从飞书唤醒opencalw了，恭喜你，尽情的使用吧。

我要把openclaw夸成翘嘴

本文作者：sheetung
本文链接：https://moontung.top/archives/openclaw_feishu.html
版权声明：转载时须注明出处（包括原作者和文章链接）及本声明

openclaw

OpenClaw与飞书的搭建始末

0. 准备阶段

1. 安装openclaw

2. 配置openclaw

2.1 大模型配置

2.2 飞书消息渠道配置

1. 打开飞书开放平台

2. 获取应用凭证

3. 配置应用权限

4. 启用机器人能力

5. 配置事件订阅

6. 发布应用

2.3后续但重要的配置

1. 大模型上下文大小配置

2. openclaw系统指令操作权限

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OpenClaw与飞书的搭建始末

0. 准备阶段

1. 安装openclaw

2. 配置openclaw

2.1 大模型配置

2.2 飞书消息渠道配置

1. 打开飞书开放平台

2. 获取应用凭证

3. 配置应用权限

4. 启用机器人能力

5. 配置事件订阅

6. 发布应用

2.3后续但重要的配置

1. 大模型上下文大小配置

2. openclaw系统指令操作权限

【转载】约定式分支

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