为什么我拖了一个多月才开始使用OpenClaw？（附接入飞书完整详细教程，新手必看）

2026 年 1 月底，整个 AI 圈的目光都被一个名叫 OpenClaw 的项目所吸引，它以极快的速度拿下了超过20万颗星标，成为了GitHub 史上增长最快的项目之列，截止目前总星标数已经来到 238K ，一个多月整整又翻了 10 倍，这个数据，但凡你做过开源项目，就知道有多么恐怖了！

OpenClaw(https://github.com/openclaw/openclaw)  已经火了很长时间了，记得它刚出来那会，我就关注它了，那时候星标数才20多K，1个多月过去了足足翻了 10 多倍，可见其火爆程度超出我们想象~
起初 OpenClaw 给我留下印象最深的两点就是：

• 它可以通过移动端聊天软件来远程控制它干活
  
• 对外号称能 7x24 小时不停歇的干活
  

这两点都跟“干活”有关，所谓干活就是它能真正帮你产出实际结果，有实际价值产出的。
这很很吸引我，但我仍然选择先做个“等等党”， 正如我在「狂师.AI 进化社」中提到的观点，AI时代，每天都有新产品、新技术冒出来，每一个都说自己是"现象级"、"颠覆性"、"革命性"。但对于普通人学AI，千万别冲第一波。（除非是专门搞AI研究或者想蹭新热点的自媒体知识博主）
为什么，普通人我不建议冲第一波?
因为新产品刚出来的时候，总会有各种问题和波折。各家都在吹，说法纷纭，都说自己最好最棒。
等你兴冲冲地去测试，妈呀，发现好像也就那么回事。

我的建议：等1周、2周，甚至1个月。
如果到那时候，大家还在持续讨论和使用，那才是真正值得下手的时候。
时间是最好的过滤器。
能活过一个月还保持热度的产品，才值得你投入时间学习。
这不，我这一等就是一个多月的时间...
今天不能再等了，这篇文章算是给我第一次使用 OpenClaw 做个见证，同时也给自己的学习做个笔记。如果有跟我一样的朋友想要学习如何安装、部署并配置使用 OpenClaw，看这篇文章就够了，它向你推荐的是目前为止最佳的方式，且非常详细，非常适合新手学习。

本文篇教程，非常详细，且内容较长，建议先点赞，收藏，慢慢学习

在我们正式开始安装部署之前，请允许我再简单介绍一下 OpenClaw，即使它现在已经非常有名了。
1. OpenClaw 是什么，为什么它突然就火了？

1.1 OpenClaw 是什么？

简单来说，它是一个装在你本地电脑（或云服务器）上面的AI私人助理！

就像是《钢铁侠》里的贾维斯。
大家都知道，钢铁侠想要做什么，从来不需要自己去敲键盘、查数据。他只需要随口说一句：“贾维斯，帮我分析一下这个装甲的受损情况”，或者“把那个恐怖分子的位置发给我”。
然后贾维斯就会立刻去执行：扫描装甲、调用卫星、检索数据库、把结果直接展示出来。
OpenClaw 做的就是这件事。
它不是那种只会陪我们聊天的 AI，而是一个真正长了手脚的 AI 助理。它住在我们的电脑里，拥有操作电脑的权限。
我们给它发个指令，它就能像真人一样，去操作浏览器、打开文件夹、运行软件，帮你查资料、写文档、整理数据，帮我们把活干完。哪怕我们睡觉了，它也可以在后台 24 小时随时待命，随时召唤。
当然上面是为了方便大家理解，较为通俗解释，
更准确地说法：

OpenClaw是一个AI智能体平台（Agent Platform），或者说它是一个自托管的个人 AI 助手网关（Gateway），它的作用是作为统一的控制网关，将你常用的聊天应用（WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、QQ、企业微信、飞书 等）连接到 AI 编程工具上。你需要在聊天应用中，下发指令，AI就能帮我们自动干活了。

1.2 OpenClaw 它不是什么？

OpenClaw很强大，但它也并非是万能的，有几个新手阶段较为常见的误解，越早澄清越好。
误解1：它不是ChatGPT、Manus替代品

• 和 ChatGPT 比： ChatGPT 只能动嘴，告诉你怎么做，最后干活的还是你自己。
  
• 和 Manus 比： Manus 虽然也能干活，但它是在云端的一个沙箱里运行的，就像是在别人的电脑上操作，很多本地的文件、特殊的软件它都碰不到，限制很多。
  

而 OpenClaw是一个平台，让你能搭建自己的AI助理，是直接跑在我们的地盘上（电脑或 VPS），这也是未来 AI 发展的主要形态！
实际上，OpenClaw可以接入ChatGPT的API，也可以接入Claude、KIMI、MiniMax等其他模型。它是模型的使用者，不是模型的竞争者。
误解2：它是云端服务，数据存在别人服务器上
这是OpenClaw最大的特点之一：它是可以直接运行在你的个人电脑上的。

• 你的聊天记录存在本地
  
• 你的文件处理在本地完成
  
• 你的API Key不会经过第三方服务器
  

对于担心数据隐私的企业和个人，这是巨大的优势。

⚠️ 注意：虽然OpenClaw本身在本地运行，但它调用AI模型时需要联网。你的消息会发送到对应的AI服务商（如OpenAI、KIMI等）。

误解3：它会自己上网乱买东西、乱删文件、瞎搞一通
OpenClaw的设计理念是最小权限原则。默认情况下，它什么都不能做。

• 想让它读写文件？你需要明确授权
  
• 想让它发邮件？你需要配置邮件工具
  
• 想让它执行命令？你需要开启沙箱并设置权限
  

而且，高风险操作可以设置二次确认，确保它不会"自作主张"。
1.3 OpenClaw 它能做什么？

光说概念太虚了，来看三个真实的使用场景。
场景一： 你可以在飞书里@OpenClaw机器人，让它帮你自动整理日报

1. "帮我整理今天的日报，从项目群提取关键进展，从邮件提取待跟进事项。"

复制代码

OpenClaw机器人会自动执行：

• 读取指定群聊的今日消息
  
• 提取关键信息
  
• 按格式生成日报
  
• 发到指定文档
  

场景二： 以前你需要写一篇行业分析报告，涉及大量资料搜集，需要在十几个网站间来回切换，复制粘贴到手软。
现在他告诉OpenClaw，让它来自动帮你查资料写报告，

"搜索2026年AI编程助手的市场规模，整理成表格，包含数据来源。"

OpenClaw会自动执行：

• 调用搜索工具查找资料
  
• 访问多个网页提取信息
  
• 整理成结构化表格
  
• 标注数据来源
  

而你，从"体力活"中解放出来后，可以更加专注在分析和判断上。
场景三： 飞书里@它，帮你处理各种繁琐、重复的任务
比如，工作群里经常有人问：

• "谁能查一下上个月的BUG缺陷数据？"
  
• "帮忙翻译一下这个英文文档"
  
• "把这份PDF转成Markdown"
  

现在直接在群里@机器人：

@OpenClaw机器人 把刚才发的PDF转成Markdown格式

机器人立即处理，把结果发回群里。
不用麻烦同事，不用切换工具，在聊天中就把事办了。
简单小结一下，当你用好OpenClaw，你将拥有：
一个能在飞书里@的AI机器人：

• 私聊问它问题
  
• 群里@它办事
  
• 让它帮你整理文档、查资料
  

一个可定制的AI助理：

• 根据你的需求写Skills
  
• 连接你的常用工具
  
• 自动化重复工作
  

完全掌控的数据隐私：

• 所有数据存在本地
  
• 不经过第三方服务器
  
• 企业级安全保障
  

1.4 为什么2026年它突然火了

AI Agent的概念不是2026年才有的，为什么现在才火？或者说为什么OpenClaw会爆火?
我们都很清楚当前 大多数的 AI 工具的核心痛点是： 太被动了 。
传统的对话模型就像咱们古代的算盘一样，拨一下才动一下，高度依赖 Prompt 的持续输入。而 OpenClaw 的突破，在于它直接将产品范式提升到了一个全新的维度，正如，OpenClaw的创作者 Peter Steinberger 对其给出的产品定位非常精准—— “真正会做事的 AI” 。
更离离不开，当前AI大环境发展趋势的推动
一方面，当前国内外主流AI大模型能力都到了"可用"的临界点
2024年的GPT-4和Claude 3已经很强，但还不够稳定。2025-2026年的模型（Claude Opus 4.6/Sonnet 4.6、GPT-5.3-Codex、KIMI K2.5等）在理解复杂指令和稳定输出格式上有了质的飞跃。早期的AI Agent更多是极客的玩具，现在它们真的能解决实际工作问题。
另一方面，AI配套的工程化工具愈发成熟了
光有聪明的大脑不够，还需要：

• 稳定的消息收发机制
  
• 可靠的工具调用框架
  
• 安全的权限管理系统
  
• 友好的配置界面
  

OpenClaw把这些工程难题都解决了，让普通用户也能搭起自己的AI助理。
正因如此，刚好有一款如同OpenClaw的产品出现，瞬间让大家明白，然来，存在脑海里的奇思妙想，真的是可以实现呢！
这也是未来 AI 发展的核心形态，甚至我敢断言，今年几大主流 AI 厂商，必然会围绕这块市场展开激烈争夺。
2. 安装与部署

2.1 目前可行的部署方案有三种

1. 云厂商一键部署

这是非技术人员，想体验openclaw最推荐使用的方案，5-10 分钟就能搞定。适合不会命令行、想 7x24 小时稳定运行、需要国内低延迟 IM（飞书/企微/QQ/钉钉）的用户使用。可以零代码、一键镜像、官方/大厂背书、自动续费、带宽免费。月费在 9-40 元起。推荐腾讯云（最稳）、阿里云（最便宜）。缺点就是需实名认证且数据在云端不在本地，数据隐私和安全性需要考虑。
2. 本地一键安装部署

适用于有闲置 MacBook 或 Windows 电脑（其实我觉得未必，如果就一台电脑就先用着也完全没问题），想完全本地运行的用户使用。 速度是最快的、无服务器费用、隐私最高。 缺点就是你的这台电脑得常开着（或自己花钱用 Mac Mini 7x24 候着，一次性成本大概在 3-4000 块钱）。
3. Docker 部署

适用在 VPS / NAS / 本地想跑多实例，且对权限严格的用户使用。但需懂点儿技术，懂基本的 Docker 操作的。
4. 部署方式，我的建议，优先用本地

本地安装，其实也没有那么复杂，核心步骤只需要“一行命令，开箱即用”。而你用 VPS 部署，还需要配置服务器、调试网络、安全规则等复杂的步骤，好像这样就完全偏离了我们利用 AI 来提效的初衷。即使你可以用腾讯云或者阿里云，免去这些复杂步骤，也看似安全了，但你别忘了你的所有核心数据、文件、代码和隐私始终是存在云端的。
更重要的是，本地运行的 OpenClaw 可以直接获取你的文件系统、本地应用和工作流的系统级权限。你甚至可以在屏幕上实时“监工”，看着它一步步执行操作，这种所见即所得的直观反馈，是盯着浏览器里枯燥的远程终端无法比拟的。
很多人没意识到， VPS 部署其实只解锁了 OpenClaw 大约 20% 的能力 。像直接控制本地桌面应用、接管剪贴板、与系统环境深度交互等高阶 Agent 特性，在云端根本跑不通。云端部署本质上可以看做是一个“ 阉割版 ”，只是能满足你的快速体验。
所以说 OpenClaw 放弃本地部署，等于自废 80% 武功！
2.2 本地部署环境准备

很多技术书一上来就列一堆要求，看得人想放弃，所以我们今天，就换个方式：
如果你想体验Openclaw，你只需要三样东西：

• 一台能上网的电脑（Windows/Mac/Linux都行）
  
• 一个AI大模型API Key（别被这个词吓到，就是一串密码）
  
• 10分钟时间（和一点点耐心）
  

没了。不需要你是程序员，不需要你懂AI，不需要买服务器。
1. 一台能上网的电脑

你完全不需要一上来就采购昂贵的新设备，除非你不在乎钱。你现有的任何设备包括在那儿吃灰的旧笔记本电脑、或者闲置的旧台式机，都足以成为 OpenClaw 的启动载体。
系统要求备注macOS10.15+Intel和Apple Silicon都支持Windows10/11推荐用WSL2（后面会讲）Linux主流发行版Ubuntu/Debian/CentOS/Fedora都行简单说：只要是近5年的电脑，基本都能跑。
如果你确实需要一台新设备，目前  Mac mini  是当之无愧的“ 甜品级 ”神机。
另外，网络要求，也提一下吧，你需要能访问：

• npm registry（安装OpenClaw）
  
• 你选择的AI服务商（如KIMI、MiniMax、GLM等）
  

国内用户注意：OpenClaw本身不需要FQ，但部分AI服务商可能需要。

2. 一个AI大模型API Key

API Key，听起来很高大上，其实就是一串密码。
类比一下：

• 饭店的VIP卡 → 证明你有资格享受服务
  
• 小区的门禁卡 → 证明你有权限进入
  
• API Key → 证明你有权限调用AI服务
  

这里补充一下，很多新手容易搞混，AI编程（工具）和大模型本质上是两个不同的东西，大模型如 GPT、Claude、GLM，是 AI 能力的 “源头”，而 AI 编程工具如 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot是基于大模型封装的、面向特定场景的专用应用。
OpenClaw也是如此，本质上，你就可以把它当作是一款工具，每次OpenClaw让AI帮你干活，都要出示这个Key，AI服务商根据Key来：

• 确认你是谁
  
• 计算你用了多少额度
  
• 决定是否响应你的请求
  

3. 国内三家Coding Plan（推荐）

对于国内用户，我推荐优先选择以下三家。它们都有专门针对开发者的 Coding Plan（比单独购买API调度额度要划算）。

• KIMI Coding Plan（https://www.kimi.com/code）
  
• MiniMax Coding Plan（https://platform.minimaxi.com/subscribe/coding-plan）
  
• GLM Coding Plan （https://bigmodel.cn/glm-coding）
  

这三家，我用的是智谱GLM，为啥呢，因为我开了GLM Coding Pro-包年会员，且智谱帐号余额里还躺着一万多余额呢，大模型额度不用愁了，且今年我要吃定GLM了。

4. 抽10分钟时间

这10分钟你要做什么？确认你的电脑系统版本符合要求

• 选择一家Coding Plan，完成API Key申请
  
• 把Key保存在安全的地方（推荐密码管理器）
  
• 测试网络：访问你选择的AI服务商控制台，确认能正常打开
  
• 依赖环境检查 （花时间最多的地方，也是你要重点检查的）
  

无论你是 Mac 还是 Windows 只需预先安装好以下环境依赖工具：
1、Node.js
Node.js是一个让JavaScript能在电脑本地运行的环境。简单说：

Node.js就像JavaScript的"翻译官"，让它能在浏览器之外的地方工作。

你不需要深入理解它，只需要确认电脑上已经安装了。
没有安装的，可以前往  https://nodejs.org/zh-cn 进行下载

安装完成后，打开你的终端（Terminal），输入：

1. node --version

复制代码

期望看到的结果：

1. v22.x.x

复制代码

判断标准：

• ✅ 版本 >= v22：可以继续
  
• ❌ 版本 < v22：需要升级
  
• ❌ 提示"command not found"：需要安装
  

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