OpenClaw 是一款开源的本地 AI 助手,支持在你自己的服务器上部署,通过飞书、WhatsApp、Telegram 等聊天工具交互。与云端 SaaS 服务不同,OpenClaw 让你完全掌控数据隐私,可以执行系统命令、浏览网页、管理文件,甚至编写代码。本教程将手把手教你在 Linux 系统下安装 OpenClaw /本地windows部署 并对接飞书机器人,打造专属的智能助理。

OpenClaw 是什么？

OpenClaw(原名 Clawdbot,后更名为 Moltbot,现正式命名为 OpenClaw)是一个运行在你本地环境的高权限 AI 智能体。它的核心特性包括：

• 本地部署：运行在你的服务器或电脑上,数据完全自主可控
• 多平台支持：支持飞书、WhatsApp、Telegram、Discord、Slack 等主流聊天工具
• 浏览器控制：可以浏览网页、填写表单、提取数据
• 系统访问：读写文件、执行 Shell 命令、运行脚本
• 持久化记忆：记住你的偏好和上下文,成为真正属于你的 AI
• 插件扩展：支持社区技能插件,甚至可以自己编写插件

无论是邮件管理、日程安排、数据查询还是代码编写,OpenClaw 都能成为你的得力助手。

openclaw服务器部署 注意：本教程在 Linux 系统下进行 （windows教程往下翻）

准备工作

首先准备一台闲置的云服务器或 VPS（推荐使用香港或海外服务器）。由于 OpenClaw 运行时权限较大，出于安全考虑，不建议在本地或工作机上安装，推荐在一台独立的空服务器上部署。准备完成后，登录到服务器。

安装

如果你不想安装，可以直接使用阿里云的Openclaw 一键部署 (原 Clawdbot)，部署之后可以直接跳到对接飞书。

第一步安装 Git

# 安装 Git
sudo apt update
sudo apt install git -y

第二步安装 Node.js

# 安装 NVM
# 国内使用 gitee 的镜像源
curl -o- https://gitee.com/RubyMetric/nvm-cn/raw/main/install.sh | bash

# 国外使用
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.1/install.sh | bash

# 重新加载环境变量
source ~/.bashrc

# 安装 Node.js 22
nvm install 22

# 查看 nodejs 版本
node -v # 输出 v22 即可，版本只要 22 就行

安装 Openclaw

# 使用官方脚本安装
curl -fsSL https://openclaw.bot/install.sh | bash

服务器在国内，如果安装失败的话，可能需要解决网络问题

如果首次安装，时间会很长，需要耐心等待。

# 然后运行向导
curl -fsSL openclaw onboard --install-daemon| bash

第一个选项选择 yes, 就是询问你是否知道风险的。
第二步选择 QuickStart

第三步选择模型服务商，这里选择你所拥有的模型

接下来会提示选择 channel，这里先跳过，后续再添加

继续下面选择 skills，也是选择 No，

继续下面选择 hooks，也是使用空格选择 No

然后等待安装完成，最后会出现以下选项，这里选择 TUI

如果看到 TUI 聊天界面，说明安装成功，可以尝试输入 Hello 进行测试。

然后直接使用 ctrl+c 先关闭，后面我们再来设置

查看服务
可以使用下面的命令来查看

clawdbot status

访问 Web UI 面板

如何访问面板？服务监听在 http://127.0.0.1:18789/ 端口上，我们现在通过 ssh 隧道来访问，输入下面的命令

ssh -N -L 18888:127.0.0.1:18789 用户名@服务器IP
# 回车之后
用户名@服务器IP's password: # 输入密码

例如我的 ssh -CNg -L 18888:127.0.0.1:18789 root@服务器ip -p 22

然后在浏览器打开 http://127.0.0.1:18789/, 你会看到 Dashboard 了，

这里的18888原先为18789  因为本地也部署了openclaw  怕端口占用冲突 故改为18888

显示的是未授权状态，回到服务器，输入以下命令

clawdbot dashboard

会看到下面的面板数据 类似

http://你服务器IP:18789/#token=56a5163axxxxx795ce5438

复制对应的 Dashboard URL 到浏览器打开，即可正常查看聊天记录。

FinalShell 里操作：

第 1 步：打开隧道设置

1. 在 FinalShell 的连接管理器（通常在左侧或者下方的连接列表）里，找到你正在使用的这台服务器。

2. 右键点击这台服务器，选择 “编辑”。

3. 在弹出的设置窗口中，看左侧的菜单栏，点击 “隧道”（或者叫 Port Forwarding/端口转发）。

第 2 步：添加本地端口转发

1. 在“隧道”页面，点击 “添加” 按钮。

2. 在弹出的填写框中，按下面这样精准填写：

   • 类型 (Type)：选择 本地 (Local) 或者 本地转发。

   • 监听端口 (Local Port)：填入 18888（这就是给你电脑用的新端口）。

   • 目标地址 (Destination/绑定IP)：填入 127.0.0.1。

   • 目标端口 (Remote Port)：填入 18789（这是服务器上 OpenClaw 的真实端口）。

   • 备注/说明：可以随便填，比如填个 OpenClaw网关。

3. 填好后，点击 “确定”，然后再点击大窗口的 “保存”（或者应用）。

第 3 步：重新连接（关键！）

设置好隧道后，它不会立刻生效。你需要断开当前的服务器连接，然后双击重新连接一次。 (重新连上后，FinalShell 就会在后台默默帮你把 18888 端口的隧道搭好啦！)

至此 Openclaw 已安装完成，可以正常访问了。

然后聊天框里面首次输入 Hello, Clawdbot 会询问你他应该叫什么，应该叫你什么。

就是你需要给它设置个名字，还有 bot 该叫你什么。你可以在聊天框这么输入

Name: 皮卡

My Name: 藏藏

注意事项： Openclaw 安装完第一次对话会出现

现在远程对话提示 ⚠️ Agent failed before reply: Model context window too small (4096 tokens). Minimum is 16000.

Logs: openclaw logs --follow

需要 输入命令

nano ~/.openclaw/openclaw.json

把默认的4096 改为

"contextWindow": 200000,
"maxTokens": 8192

我用的claude-sonnet-4-6  contextWindow 20w 可以按照你用的模型改

保存退出：

按 Ctrl + O

敲击 Enter 回车确认保存

按 Ctrl + X 退出 nano 编辑器

重启让配置生效：在终端里运行下面这行命令：

openclaw daemon restart

常用命令

openclaw gateway status 查看网关状态
openclaw gateway restart 重启网关服务

openclaw config

/status 看当前状态
/help 显示帮助信息

npm update -g openclaw 升级版本
更新完后用 `openclaw –version` 确认版本

claude-sonnet-4-6 — 当前默认，更智能
claude-haiku-4-5-20251001 — 更快，适合简单任务
切换发 /model claude-haiku-4-5-20251001

openclaw windows本地部署 注意：本教程在 windows系统下进行

https://docs.openclaw.ai/zh-CN/install

Windows（PowerShell 右键管理员运行）：

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

可以先手动安装Node Node >=22

第一个选项选择 yes, 就是询问你是否知道风险的。
第二步选择 QuickStart

第三步选择模型服务商，这里选择你所拥有的模型

接下来会提示选择 channel，这里先跳过，后续再添加

继续下面选择 skills，也是选择 No，

继续下面选择 hooks，也是使用空格选择 No

然后运行

快速检查：

openclaw doctor

会出现提示 要不要创建认证凭证 选yes

然后yes  运行网关

然后自检一下状态

openclaw status

网关运行正常

然后

在检查一下监控

openclaw health

然后重启网关

openclaw gateway restart

然后启动网关服务

openclaw gateway start

打开服务终端

搞定

安全警告：由于 OpenClaw 运行时权限较大，出于安全考虑，不建议在本地或工作机上安装 你可以部署到云服务器上 或者闲置的旧电脑上