OpenClaw保姆级安装教程(2026.3.15更新)

想搞一个自己的 AI 助手，在飞书里随时帮你查资料、整理文档、安排日程？OpenClaw 就是目前最火的方案。但很多人卡在安装和配置上——尤其是飞书插件怎么连、大模型 API 怎么选，踩坑无数。

这篇文章就是一个完整的保姆级教程，带你从零安装 OpenClaw，配好飞书官方插件，再接入火山引擎的 Coding Plan——用最低的成本跑起来。

一、安装 OpenClaw

环境要求

OpenClaw 跑在 Node.js 上，所以你需要先装好运行环境：

Node.js 22+（必须，低版本会出各种问题）macOS / Linux：直接装就行Windows：强烈建议用 WSL2（Ubuntu），原生 Windows 兼容性不太好内存：建议 4GB 以上，2GB 可能 OOM

安装步骤

打开终端，一行命令搞定：

npm install -g openclaw

装好后验证一下：

openclaw --version

(中间几条warn消息可以忽略，可能你的电脑上不会有，也可能会有其它warn消息)

能看到版本号就 OK。当前最新版是 2026.3.11，建议用最新的，安全补丁和 Bug 修复都在新版里。

安装完会自动进入配置向导（openclaw onboard），引导你配置大模型和消息渠道。如果没有自动弹出，手动运行这个命令就行。

二、初始化配置向导（openclaw onboard）

第一次装好 OpenClaw 后，最重要的就是跑一遍初始化向导。这个向导会一步步带你配好大模型和消息渠道，新手跟着走就行。

启动向导

如果安装后没有自动弹出，手动运行：

openclaw onboard

进入向导后会看到一个安全警告页面，告诉你 OpenClaw 是个人项目、还在 beta 阶段，工具权限比较开放。这个没什么好纠结的，选 Yes 继续（使用左右方向键切换选项）。

选择 Onboarding 模式

接下来会问你选哪种模式：

QuickStart：快速配置，几步搞定，新手选这个Advanced：高级配置，可以自定义更多参数

选 QuickStart 就行。

配置底层模型

接下来是最关键的一步——选择你要用的 AI 大模型。

💡 我的建议：如果你打算用火山引擎 Coding Plan（下一节会详细讲），这一步可以先跳过或选个临时的。等后面配好 Coding Plan 的 API Key 再改也来得及。

然后进入 Default model（默认模型）选择页面。如果你已经有了 API Key 并且想用当前默认模型，选 Keep current 就行。如果想手动选，往下翻找到你要用的模型。

选择消息渠道

模型配完后，向导会进入 Select channel（选择消息渠道）页面。这里列出了所有支持的聊天平台：Telegram、飞书（Feishu/Lark）、Discord、Slack、微信等等。

选择 Feishu/Lark（飞书） 后，会弹出飞书凭证配置页面，要你输入 App ID。

⚠️ 重要：如果你还没创建飞书机器人，这一步也可以先跳过。后面用飞书官方插件（@larksuite/openclaw-lark-tools）一键安装更省事，不需要手动配 App ID。详见第四节。

选择搜索供应商

选择Skip for now

其它

其它选项，如果有Skip for now，则选Skip for now

没有，则选No

向导走完后，OpenClaw 会自动启动网关（Gateway）。看到终端输出正常就说明基础配置搞定了。

👉 如果后续想重新跑一遍向导，随时可以执行 openclaw onboard 重新配置。

最后还要选择启动机器人的方式，选择在 Web UI。

在浏览器中看到这个页面，就代表安装成功了

如果浏览器没有自动打开这个页面，则在浏览器中输入 http://127.0.0.1:18789/

因为现在还没接入大模型，所以它还不能回复。

三、接入火山引擎 Coding Plan

这一步是关键，也是最容易踩坑的地方。

为什么选 Coding Plan

OpenClaw 这类 Agent 工具有个特点：一个简单的任务可能需要调用大模型 10-30 次。如果按 Token 计费，一天下来费用很可观。

火山引擎的 Coding Plan 是订阅制，不看 Token，看调用次数，套餐内随便用。价格参考：

💰 Lite：首月 9.9 元，续费 40 元/月💰 Pro：首月 49.9 元，续费 200 元/月

一个订阅能用 Doubao-Seed-Code、Kimi-K2.5、DeepSeek-V3.2、GLM-4.7 等多款模型，性价比直接拉满。

开通 Coding Plan

1. 打开火山引擎方舟平台：https://console.volcengine.com/ark

2. 找到「Coding Plan」入口，选择套餐

3. 开通后再创建 API Key

配置 OpenClaw 连接火山引擎

打开 ~/.openclaw/openclaw.json，在 model 部分指定 Coding Plan 的模型：

{  "models": {    "providers": {      "volcengine": {        "baseUrl": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3",        "apiKey": "<ARK_API_KEY>",        "api": "openai-completions",        "models": [          {            "id": "ark-code-latest",            "name": "ark-code-latest",            "api": "openai-completions",            "reasoning": false,            "input": [              "text",              "image"            ],            "cost": {              "input": 0,              "output": 0,              "cacheRead": 0,              "cacheWrite": 0            },            "contextWindow": 200000,            "maxTokens": 32000          },          {            "id": "doubao-seed-2.0-code",            "name": "doubao-seed-2.0-code",            "api": "openai-completions",            "reasoning": false,            "input": [              "text",              "image"            ],            "cost": {              "input": 0,              "output": 0,              "cacheRead": 0,              "cacheWrite": 0            },            "contextWindow": 200000,            "maxTokens": 128000          },          {            "id": "doubao-seed-code",            "name": "doubao-seed-code",            "api": "openai-completions",            "reasoning": false,            "input": [              "text",              "image"            ],            "cost": {              "input": 0,              "output": 0,              "cacheRead": 0,              "cacheWrite": 0            },            "contextWindow": 200000,            "maxTokens": 32000          },          {            "id": "glm-4.7",            "name": "glm-4.7",            "api": "openai-completions",            "reasoning": false,            "input": [              "text"            ],            "cost": {              "input": 0,              "output": 0,              "cacheRead": 0,              "cacheWrite": 0            },            "contextWindow": 200000,            "maxTokens": 128000          },          {            "id": "deepseek-v3.2",            "name": "deepseek-v3.2",            "api": "openai-completions",            "reasoning": false,            "input": [              "text"            ],            "cost": {              "input": 0,              "output": 0,              "cacheRead": 0,              "cacheWrite": 0            },            "contextWindow": 128000,            "maxTokens": 32000          },          {            "id": "kimi-k2.5",            "name": "kimi-k2.5",            "api": "openai-completions",            "reasoning": false,            "input": [              "text",              "image"            ],            "cost": {              "input": 0,              "output": 0,              "cacheRead": 0,              "cacheWrite": 0            },            "contextWindow": 200000,            "maxTokens": 32000          }        ]      }    }  },  "agents": {    "defaults": {      "model": {        "primary": "volcengine/ark-code-latest"      },      "models": {        "volcengine/ark-code-latest": {},        "volcengine/doubao-seed-2.0-code": {},        "volcengine/doubao-seed-code": {},        "volcengine/glm-4.7": {},        "volcengine/deepseek-v3.2": {},        "volcengine/kimi-k2.5": {}      }    }  },  "gateway": {    "mode": "local"  }}

改完重启网关：

openclaw gateway restart

⚠️ 重要说明：base_url千万别搞错

这是整篇教程重要的一个踩坑点，我单独拉出来说。

火山引擎有两个 API 入口地址，模型名称一样，但走不同的计费通道：

Base URL	计费方式
https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding/v3	✅ Coding Plan 套餐，包月不限量
https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3	❌ 按 Token 扣费，用多少扣多少

看到了吗？两个地址只差一截路径：/api/coding/v3 是套餐通道，/api/v3 是按量计费通道。

⚠️ 踩坑提醒：如果你把 Base URL 写成了 /api/v3 而不是 /api/coding/v3，请求照样能跑通，模型照样能回复——但走的是按量计费通道，你买的 Coding Plan 套餐一点没用上，钱白花了。而且因为模型名称一样，表面上完全看不出来，只有看账单的时候才发现不对。

Coding Plan 可用模型一览

model 名称	说明
ark-code-latest	自动调度
doubao-seed-code	豆包代码模型
kimi-k2.5	Kimi K2.5，综合能力强
kimi-k2-thinking	Kimi K2 思考模型
glm-4.7	智谱 GLM 4.7
deepseek-v3.2	DeepSeek V3.2

💡 推荐：选择 ark-code-latest 时，可通过开通管理页面选择或切换目标模型，切换模型后 3-5 分钟即可生效）

再踩一个坑：models.json 优先级问题

OpenClaw 2026.2.26 之后有个行为变化：models.json 的优先级比 openclaw.json 高。

也就是说，如果你之前用过按量计费的 volcengine/ 模型，~/.openclaw/agents/main/agent/models.json 里可能还存着旧的配置。你改了 openclaw.json 也没用，实际调用还是走旧模型。

解决办法很简单——把 models.json 也改了，或者直接删掉

重启后可以用 openclaw doctor 检查配置是否正确。

四、安装飞书官方插件

模型搞定了，接下来让 OpenClaw 连上飞书。

飞书团队出了一个专用的安装工具 @larksuite/openclaw-lark-tools，跟之前社区自己搞的三方插件不一样——这是官方维护的，能让 OpenClaw 以你的身份直接操作飞书：读文档、查群聊、建日程、发消息，不用再来回复制粘贴了。

👉 版本要求：Linux/macOS 需要 OpenClaw ≥ 2026.2.26，Windows 需要 ≥ 2026.3.2。版本低了插件会出问题，先跑一下 openclaw -v 确认一下。

第 1 步：一条命令安装插件

打开终端，运行：

npx -y @larksuite/openclaw-lark-tools install

踩坑提醒：如果报权限错误，在命令前加 sudo 重新执行。

安装过程中会让你选择：新建机器人还是关联已有机器人。

第 2 步：创建飞书机器人

如果选「新建机器人」，终端会弹出一个二维码。用飞书App扫码，选择「一键创建飞书机器人」。

整个过程自动完成——不需要手动去飞书开放平台创建应用、配权限、设长连接那一套了。安装工具会帮你搞定。

Windows 用户注意：如果终端里扫码扫不上，可能是终端分辨率问题导致二维码显示不全。建议换一个终端试试，比如 Cmder。

还可以选择「已有机器人」。

第 3 步：完成用户授权

机器人创建好后，点击「打开机器人」，在飞书里给它发一条消息就能开始对话了。

为了让 OpenClaw 能以你的身份操作飞书（读文档、查日历、发消息等），建议先完成用户授权。在飞书对话中发送：

/feishu auth

这会批量完成消息、文档、多维表格、日历等权限的授权。

第 4 步：验证安装

在飞书对话中发送：

/feishu start

如果返回了版本号信息，说明安装成功。

第 5 步：更新插件

飞书团队在快速迭代这个插件，建议定期更新：

npx -y @larksuite/openclaw-lark-tools update

💡 当前最新版本：2026.3.10。如果更新报错，同样在命令前加 sudo。

权限不足怎么办？批量导入权限

如果使用过程中遇到"权限不足"的提示，需要去飞书开放平台手动补全权限：

1. 打开 https://open.feishu.cn/app，进入你的应用

2. 左侧菜单「开发配置 → 权限管理」，点击「批量导入/导出权限」

3. 在「导入」页签中，粘贴飞书官方提供的权限 JSON（包含消息、文档、多维表格、日历、任务、通讯录等几十项权限），点击「下一步，确认新增权限」

4. 确认后点击「申请开通」

5. 然后在顶部点击「创建版本」→ 填写版本信息 → 「保存」→ 「确认发布」

💡 小贴士：权限 JSON 太长就不贴了，去飞书官方文档页面复制最新的就行。权限多开了没关系，少了才会出问题。

五、安装Skill

找到skill的地址，直接发给它。

六、几个实用的配置建议

流式回复（打字机效果）

飞书官方插件支持流式输出，回复内容会像打字一样一段一段蹦出来，体验比较好。开启方式：

# 开启流式输出openclaw config set channels.feishu.streaming true# 关闭流式输出openclaw config set channels.feishu.streaming false# 卡片上显示耗时和状态openclaw config set channels.feishu.footer.elapsed true openclaw config set channels.feishu.footer.status true

七、常见问题排查

Q：机器人在飞书里没反应？

先在飞书对话里发 /feishu doctor，它会自动检查配置是否正常。如果对话里也没反应，回到终端跑：

# 检查问题npx @larksuite/openclaw-lark-tools doctor# 尝试自动修复npx @larksuite/openclaw-lark-tools doctor --fix# 查看版本和配置信息（反馈问题时带上）npx @larksuite/openclaw-lark-tools info --all

Q：安装插件时报 "cannot find module xxx"？

安装过程可能被中断了，或者权限不够导致依赖没装全。进入插件安装目录，手动跑一下 npm install。

Q：升级到 OpenClaw 3.2 后工具调用不了了？

这个版本默认把新 Agent 的工具权限关了。在 openclaw.json 里加上这段：

{    "tools":   {        "profile": "full",        "sessions":     {       "visibility": "all"         }     } }

Q：内存不够 OOM？

新版 OpenClaw 吃内存比较厉害。如果是 2GB 的小服务器，建议加个 swap：

sudo fallocate -l 2G /swapfile sudo chmod 600 /swapfile sudo mkswap /swapfile sudo swapon /swapfile

说实话，OpenClaw 的安装过程不算简单，飞书配置那一套尤其繁琐。但一旦跑通了，体验确实不一样——在飞书里直接跟 AI 对话，让它帮你干活，比开一个网页来回复制粘贴高效多了。

火山引擎 Coding Plan 是目前性价比最高的方案之一，首月 9.9 就能用一堆模型。

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⚠️ 以上信息基于 2026 年 3 月 15 日前的公开资料整理，产品功能和价格可能随版本更新变化，请以官方最新信息为准。