Moltbot的安装踩坑与初体验

本文介绍了安装和配置moltbot时踩过的一些坑，并提供了Moltbot接入百炼API的方法和使用飞书与Moltbot交互的方法

安装与配置

安装整体还是比较简单的。首先安装一个node.js环境，然后执行npm i -g moltbot@beta就装好了。接着就是在终端中执行moltbot onboard命令，就会启动moltbot的配置向导。如果你刚好能看懂向导中的英文，整个配置流程不难。
踩坑

npm i -g moltbot@latest后显示安装成功，但运行moltbot命令失败

解决

你需要通过npm i -g moltbot@beta重新安装beta版的moltbot。
我的排障历程

我排障的时候，走了不少弯路。因为我在clawdbot更名成moltbot前一天安装的clawdbot，然后我在使用clawdbot的时候碰到了其他问题，所以选择升级clawdbot。但是我执行升级后，我的clawdbot并没有更名成moltbot，反而是当我在命令行中输入moltbot时，提示command not found。
最后，我恼羞成怒，卸载clawdbot，然后重新安装moltbot。但是，这下clawdbot和moltbot都没了。这时我才意识到不对。在GitHub的Issue里翻了很久，终于找到了原因
原因

据Issue #3275反馈，npm中的moltbot包并不是官方发布的moltbot，而是另外一个包。初步看下来像是某人传的一个空包用于占位。

• moltbot@latest（默认安装版本）指向一个 283 字节的占位符包，由非官方用户 consistent_lee 上传
  
• 真正的项目代码位于 moltbot@beta（版本 2026.1.27-beta.1），大小 41MB，由官方维护者 steipete 上传
  
• 项目 README 仍指导用户执行 npm install -g moltbot@latest，导致用户实际安装的是空包而非真实软件
  
• 此前相关 issue (#2775) 已被关闭并声称“已控制 npm 包”，但 @latest 标签仍未修正
  
• 官方已拥有包所有权，但未通过发布新版本更新 @latest 标签
  
• 存在潜在安全风险（用户无法确认 0.1.0 是否仅为占位符或含恶意代码）
  

当前安全安装方式：npm install -g moltbot@beta
配置模型为openrouter/google/gemini-2.0-flash-exp:free后无回复

本来想白嫖试试moltbot到底表现咋样，但是我配成了官方列表中可能是唯一一个支持免费模型供应商openrouter的免费模型gemini-2.0-flash-exp:free后，发送消息给远端，模型并无回复。moltbot doctor moltbot status 按烂之际，又在GitHub Issue中找到了原因。
原因

注意到Issue #2963同为发送消息后无回复，官方回复如下，目前issue已关闭：

Tried to setup Kimi 2.5 model via OpenRouter provider. Getting "not whitelisted" even config is valid.
试试 OpenRouter/Kimi 2.5吧。即使配置有效，也收到“未列入白名单”的错误

实话说这句话我没看懂，不然我也不会贴英文原文了，但是原因肯定是moltbot对openrouter的支持不完全或有些其他的问题导致的。那就换个提供商。
让moltbot使用百炼大模型API

既然openrouter中免费的gemini-2.0无法使用，那么是否可以使用阿里百炼的API呢？新用户也赠送了很多免费的token，用来体验这玩意应该足够了吧。
获取百炼大模型API密钥

百炼大模型控制台，复制API_KEY。
我是Mac用户，默认的bash为zsh，所以，在终端中执行：

1. echo "export DASHSCOPE_API_KEY='刚才复制的API_KEY'" >> ~/.zshrc
2. source ~/.zshrc
3. echo $DASHSCOPE_API_KEY  # 若配置成功，则应输出刚才复制的API Key

复制代码

如果是Linux用户，执行：

1. echo "export DASHSCOPE_API_KEY='刚才复制的API_KEY'" >> ~/.bash_profile
2. source ~/.bash_profile
3. echo $DASHSCOPE_API_KEY  # 若配置成功，则应输出刚才复制的API Key

复制代码

如果是Windows用户，执行：

1. echo "export DASHSCOPE_API_KEY='刚才复制的API_KEY'" >> ~/AppData/Roaming/Microsoft/Windows/Start\ Menu/Programs/PowerShell/Microsoft\ PowerShell/Microsoft\ PowerShell_profile.ps1
2. source ~/.powershell_profile.ps1
3. echo $DASHSCOPE_API_KEY  # 若配置成功，则应输出刚才复制的API Key

复制代码

（应该会在每次powershell启动时加载进环境变量吧？如果不行，后面在配置~/.moltbot/moltbot.json时自行将${DASHSCOPE_API_KEY}换成复制的API_KEY就好了）
修改配置文件

在这里，需要修改~/.moltbot/moltbot.json文件。首先，删除~/.moltbot/moltbot.json文件中的auth配置，因为以下配置指向了openrouter的API，而不是阿里百炼的API。也就是说，下面这段直接删掉：

1.   "auth": {
2.     "profiles": {
3.       "openrouter:default": {
4.         "provider": "openrouter",
5.         "mode": "api_key"
6.       }
7.     }
8.   },

复制代码

第二步，添加models.providers配置。在models配置中添加下面这段定义百炼API接口的配置。这里新加了百炼的provider，配置了相应的baseUrl、api格式和models信息，并指定apiKey 为刚才在命令行里设置的${DASHSCOPE_API_KEY}。models.providers.bailian.models信息中定义了qwen3-max和qwen3-plus的相关配置。

1.   "models": {
2.     "mode": "merge",
3.     "providers": {
4.       "bailian": {
5.         "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
6.         "apiKey": "${DASHSCOPE_API_KEY}",
7.         "api": "openai-completions",
8.         "models": [
9.           {
10.             "id": "qwen3-max-2026-01-23",
11.             "name": "通义千问 Max Thinking 版",
12.             "reasoning": false,
13.             "input": [
14.               "text"
15.             ],
16.             "cost": {
17.               "input": 0.0025,
18.               "output": 0.01,
19.               "cacheRead": 0,
20.               "cacheWrite": 0
21.             },
22.             "contextWindow": 262144,
23.             "maxTokens": 65536
24.           },
25.           {
26.             "id": "qwen-plus",
27.             "name": "通义千问 Plus",
28.             "reasoning": false,
29.             "input": [
30.               "text"
31.             ],
32.             "cost": {
33.               "input": 0.008,
34.               "output": 0.008,
35.               "cacheRead": 0,
36.               "cacheWrite": 0
37.             },
38.             "contextWindow": 1029000,
39.             "maxTokens": 32000
40.           }
41.         ]
42.       }
43.     }
44.   },

复制代码

第三步，添加agents.defaults.models配置。

1.   "agents": {
2.     "defaults": {
3.       "models": {
4.         "bailian/qwen3-max-2026-01-23": {
5.           "alias": "通义千问 Max Thinking 版"
6.         },
7.         "bailian/qwen-plus": {
8.           "alias": "通义千问 Plus"
9.         }
10.       },

复制代码

第四步，修改agents.default.model.primary配置。因为先前已经配了百炼的API和models，所以这里只需要修改agents.default.model.primary配置为先前定义好的信息就行。
如果想配qwen3-max，就将值修改为bailian/qwen3-max-2026-01-23：

1.   "agents": {
2.     "defaults": {
3.       "model": {
4.         "primary": "bailian/qwen3-max-2026-01-23"
5.       },

复制代码

如果想配qwen3-plus，就将值修改为bailian/qwen3-plus-2026-01-23：

1.   "agents": {
2.     "defaults": {
3.       "model": {
4.         "primary": "bailian/qwen3-max-2026-01-23"
5.       },

复制代码

如果你没看懂到底要改些什么，可以点此展开，看看我改之前和改之后都有哪些变化修改前，我的moltbot.json文件是：

1. {  "meta": {    "lastTouchedVersion": "2026.1.27-beta.1",    "lastTouchedAt": "2026-01-28T13:56:43.490Z"  },  "wizard": {    "lastRunAt": "2026-01-28T13:56:43.489Z",    "lastRunVersion": "2026.1.27-beta.1",    "lastRunCommand": "doctor",    "lastRunMode": "local"  },  "auth": {
2.     "profiles": {
3.       "openrouter:default": {
4.         "provider": "openrouter",
5.         "mode": "api_key"
6.       }
7.     }
8.   },  "agents": {    "defaults": {      "model": {        "primary": "openrouter/google/gemini-2.0-flash-exp:free"      },      "models": {        "openrouter/auto": {          "alias": "OpenRouter"        },        "openrouter/google/gemini-2.0-flash-exp:free": {}      },      "workspace": "~/clawd",      "compaction": {        "mode": "safeguard"      },      "maxConcurrent": 4,      "subagents": {        "maxConcurrent": 8      }    }  },  "messages": {    "ackReactionScope": "group-mentions"  },  "commands": {    "native": "auto",    "nativeSkills": "auto"  },  "hooks": {    "internal": {      "enabled": true,      "entries": {        "boot-md": {          "enabled": true        },        "command-logger": {          "enabled": true        },        "session-memory": {          "enabled": true        }      }    }  },  "gateway": {    "port": 18789,    "mode": "local",    "bind": "loopback",    "auth": {      "mode": "token",      "token": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"    },    "tailscale": {      "mode": "off",      "resetOnExit": false    },    "http": {      "endpoints": {        "responses": {          "enabled": true        }      }    }  },  "skills": {    "install": {      "nodeManager": "npm"    }  }}

复制代码

修改后，我的moltbot.json文件是：

1. {  "meta": {    "lastTouchedVersion": "2026.1.27-beta.1",    "lastTouchedAt": "2026-01-28T13:56:43.490Z"  },  "wizard": {    "lastRunAt": "2026-01-28T13:56:43.489Z",    "lastRunVersion": "2026.1.27-beta.1",    "lastRunCommand": "doctor",    "lastRunMode": "local"  },  "agents": {
2.     "defaults": {
3.       "model": {
4.         "primary": "bailian/qwen3-max-2026-01-23"
5.       },      "models": {        "bailian/qwen3-max-2026-01-23": {          "alias": "通义千问 Max Thinking 版"        },        "bailian/qwen-plus": {          "alias": "通义千问 Plus"        }      },      "workspace": "~/clawd",      "compaction": {        "mode": "safeguard"      },      "maxConcurrent": 4,      "subagents": {        "maxConcurrent": 8      }    }  },  "models": {
6.     "mode": "merge",
7.     "providers": {
8.       "bailian": {
9.         "baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
10.         "apiKey": "${DASHSCOPE_API_KEY}",
11.         "api": "openai-completions",
12.         "models": [
13.           {
14.             "id": "qwen3-max-2026-01-23",
15.             "name": "通义千问 Max Thinking 版",
16.             "reasoning": false,
17.             "input": [
18.               "text"
19.             ],
20.             "cost": {
21.               "input": 0.0025,
22.               "output": 0.01,
23.               "cacheRead": 0,
24.               "cacheWrite": 0
25.             },
26.             "contextWindow": 262144,
27.             "maxTokens": 65536
28.           },
29.           {
30.             "id": "qwen-plus",
31.             "name": "通义千问 Plus",
32.             "reasoning": false,
33.             "input": [
34.               "text"
35.             ],
36.             "cost": {
37.               "input": 0.008,
38.               "output": 0.008,
39.               "cacheRead": 0,
40.               "cacheWrite": 0
41.             },
42.             "contextWindow": 1029000,
43.             "maxTokens": 32000
44.           }
45.         ]
46.       }
47.     }
48.   },  "messages": {    "ackReactionScope": "group-mentions"  },  "commands": {    "native": "auto",    "nativeSkills": "auto"  },  "hooks": {    "internal": {      "enabled": true,      "entries": {        "boot-md": {          "enabled": true        },        "command-logger": {          "enabled": true        },        "session-memory": {          "enabled": true        }      }    }  },  "gateway": {    "port": 18789,    "mode": "local",    "bind": "loopback",    "auth": {      "mode": "token",      "token": "xxxxxxxxx"    },    "tailscale": {      "mode": "off",      "resetOnExit": false    },    "http": {      "endpoints": {        "responses": {          "enabled": true        }      }    }  },  "skills": {    "install": {      "nodeManager": "npm"    }  }}

复制代码

第五步，应用新的配置文件。在终端中执行：

1. moltbot gateway restart  # 重启网关
2. moltbot models status --probe  # 看看有哪些模型可用

复制代码

此时输出中应有刚才配置的模型。例如我执行后输出为：
[code]
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