Windows平台部署OpenClaw与Ollama本地模型飞书教程

想要在本地电脑上部署一个能与飞书深度集成的AI智能助手吗？本文将为你提供一份详尽的Windows环境搭建指南。我的测试平台是Windows 10操作系统，配备32GB内存和一张RTX 3060 Ti显卡。跟随以下步骤，你将成功构建属于自己的本地AI办公助手。

环境准备

首先，请务必以管理员身份运行Windows PowerShell。我们需要调整PowerShell的执行策略，以允许后续脚本顺利执行。请在窗口中输入以下命令：

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
# 输入 Y 确认

1. 安装 Node.js 运行环境

这是整个项目的基础运行环境。请前往Node.js官网下载并安装版本不低于18.0.0的稳定版。安装完成后，在命令行中输入 node --version 来验证安装是否成功。

2. 部署 Ollama 本地大模型服务

接下来，我们需要一个本地运行的AI大语言模型服务。这里推荐使用Ollama，它部署简单，资源占用相对友好。我们以通义千问8B版本模型（qwen3:8b）为例。你可以根据自己电脑的GPU显存和内存情况，选择其他更小或更大的模型。

3. 安装与配置 OpenClaw 智能体框架

3.1 安装 OpenClaw 核心框架

通过npm包管理器全局安装OpenClaw框架：

npm install -g openclaw
#验证安装是否成功
openclaw --version
# 2026.2.25

安装过程中可能会遇到一个常见问题。如果执行 npm install -g openclaw 时出现类似下面的Git权限错误：

PS D:\dmtcg\front_end> npm install -g openclaw
npm error code 128
npm error An unknown git error occurred
npm error command git --no-replace-objects ls-remote ssh://git@github.com/whiskeysockets/libsignal-node.git
npm error git@github.com: Permission denied (publickey).
npm error fatal: Could not read from remote repository.
...

这通常是因为npm默认尝试通过SSH协议克隆Git仓库，而你的本地环境未配置SSH密钥。一个快速的解决方案是临时将Git的克隆协议切换为HTTPS。在当前PowerShell中执行：

git config --global url."https://github.com/".insteadOf git@github.com:
# 然后重新运行安装命令
npm install -g openclaw

3.2 运行配置向导

安装成功后，运行配置向导来连接你的本地模型服务。以下是关键配置项的说明：

• 模型/认证提供商: 选择列表最后的 Custom Provider（自定义提供商）。
• API 基础地址: 输入 http://127.0.0.1:11434/v1（这是Ollama服务的默认本地API地址）。
• API 密钥: 可以输入任意非空字符串，例如 ollama（Ollama服务本身无需鉴权，但框架要求此字段不能为空）。
• 端点兼容性: 选择 OpenAI-compatible（OpenAI兼容模式）。
• 模型标识: 输入你在Ollama中拉取的模型名称，例如 qwen3:8b。
• 后续关于配置渠道、添加技能等选项，均可选择 Skip for now 或 No 暂时跳过。

3.3 启动管理网关服务

接下来，安装并启动OpenClaw的网关服务，这是用于管理AI助手的管理界面。

# 安装gateway服务
openclaw gateway install
# 启动网关服务
openclaw gateway start
# 查看服务状态，确保显示为 "running"
openclaw gateway status

启动成功后，打开你的浏览器，访问 http://127.0.0.1:18789 或 localhost:18789。请注意，在某些网络环境下，使用 localhost 访问可能比IP地址更可靠。

此时，如果你在管理界面尝试对话，可能会遇到错误。这通常是因为默认配置文件中的模型上下文长度设置过小。你需要手动编辑OpenClaw的配置文件，找到与模型上下文相关的参数（如 max_tokens 或 context_length），将其值调整到至少16000，以满足框架的基本运行要求。

4. 实现飞书机器人集成

4.1 安装飞书官方插件

现在，我们将为OpenClaw添加飞书集成能力。首先安装飞书官方插件：

openclaw plugins install @m1heng-clawd/feishu

此步骤也可能遇到问题。如果报错信息中包含类似 Failed to start CLI: Error: spawn EINVAL 的错误，并指向一个名为 exec-TIZD7ZZn.js 的文件，你需要根据错误堆栈找到该文件，将其中的 shell: false 配置项修改为 shell: true。保存修改后，重新运行安装命令：

openclaw plugins install @openclaw/feishu

安装完成后，建议将插件更新到最新版本：

openclaw plugins update feishu

最后，插件目录下的依赖可能需要手动安装。请进入插件目录执行：

cd C:\Users\[你的用户名]\.openclaw\extensions\feishu
npm install --verbose

4.2 配置飞书开放平台应用

插件安装好后，你需要在飞书开放平台创建一个自建应用来建立连接。

1. 访问飞书开放平台官网，创建一个新的“企业自建应用”。
2. 在“应用能力”中，找到并启用“机器人”功能。
3. 为机器人开通必要的API权限，建议直接导入平台推荐的所有权限，以确保功能完整。
4. 核心步骤：配置“事件订阅”。你需要启用“接收消息”等事件，并将OpenClaw网关提供的Webhook URL（格式通常为 https://你的域名或穿透地址/feishu/events）填入“请求地址URL”字段。同时，将飞书平台提供的“Encrypt Key”和“Verification Token”妥善保存，后续需要在OpenClaw配置中填写。

重要提示：在飞书开放平台完成所有配置后，必须点击“创建版本”并“发布上线”，否则你的配置将无法生效。

4.3 配置 OpenClaw 中的飞书频道

最后一步，在OpenClaw框架中配置飞书连接信息。你需要使用飞书开放平台提供的 App ID 和 App Secret。

在PowerShell中运行 openclaw config 命令来编辑配置文件。找到 channels.feishu 部分，进行如下配置：

channels:
  feishu:
    enabled: true
    appId: "cli_xxxxx" # 替换为你的飞书应用 App ID
    appSecret: "secret" # 替换为你的飞书应用 App Secret
    # 域名: "feishu" (国内版) 或 "lark" (国际版)
    domain: "feishu"
    # 连接模式: "websocket" (推荐，实时性更好) 或 "webhook"
    connectionMode: "websocket"
    # 私聊策略: "pairing" | "open" | "allowlist"
    dmPolicy: "pairing"
    # 群聊策略: "open" | "allowlist" | "disabled"
    groupPolicy: "allowlist"
    # 群聊中是否需要 @机器人 才触发回复
    requireMention: true
    # 媒体文件最大大小 (单位: MB, 默认 30)
    mediaMaxMb: 30
    # 消息回复渲染模式: "auto" | "raw" | "card"
    renderMode: "auto"

所有配置完成后，重启OpenClaw网关服务以使配置生效：

openclaw gateway restart

5. 开始使用你的本地飞书AI助手

恭喜！至此，整个本地AI助手与飞书的集成部署已经全部完成。你现在可以在飞书聊天窗口中，直接@你创建的机器人助手，开始进行智能对话了。

需要说明的是，目前这套方案非常适合技术尝鲜和内部测试。根据开源社区的用户反馈，OpenClaw框架在长期运行的稳定性方面仍有优化空间。未来，你可能需要结合OpenCode等开发工具进行进一步的性能调优和功能扩展，才能让它更稳定、更智能。但毫无疑问，这已经是一个将前沿大语言模型能力无缝接入日常办公场景的卓越实践。具体的响应速度和智能程度，就留待你在实际使用中亲自体验和探索了。