OpenClaw+ 私服 Qwen3.5-27B + 飞书聊天接入 构建私域龙虾助手

一、简介

OpenClaw 小龙虾是现在比较火的一个能听懂、能动手的 AI 执行引擎，可以用来做的场景非常多，如办公自动化、开发辅助、智能家居控制等等。

但是 OpenClaw 的 Token 使用量也非常巨大，而前段时间阿里开源的 Qwen3.5 系列已经实现了模型能力大的跨越，其中 27B 的稠密模型，在全方位基准评估中均表现优异，因此本文实践 OpenClaw+ 私服 Qwen3.5-27B + 飞书聊天接入，构建一个纯私域的龙虾助手。

本文包括 本地部署 Qwen3.5-27B 模型、OpenClaw 本地部署、接入飞书机器人 等几个过程，最后也提供了 OpenClaw 的卸载方式。

二、本地部署 Qwen3.5-27B 模型

部署采用vLLM引擎，使用依赖版本如下所示：

vllm==0.16.1rc1.dev37+g4fec53cfctorch==2.10.0+cu129torchvision==0.25.0+cu129transformers==4.57.6modelscope==1.34.0

2.1 下载模型：

这里使用 modelscope 快速下载到本地：

modelscope download --model="Qwen/Qwen3.5-27B" --local_dir Qwen3.5-27B

下载完成后，可以看到如下内容：

2.2 使用 vLLM 启动 Api 服务：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1vllm serve "Qwen3.5-27B" \  --host 0.0.0.0 \  --port 8000 \  --dtype bfloat16 \  --tensor-parallel-size 2 \  --cpu-offload-gb 0 \  --gpu-memory-utilization 0.8 \  --api-key token-abc123 \  --enable-prefix-caching \  --reasoning-parser qwen3 \  --enable-auto-tool-choice \  --tool-call-parser qwen3_coder \  --trust-remote-code

关键参数说明：

显存占用情况：

2.3 查看模型

启动后，vLLM 默认采用 OpenAI 协议接口，可通过 /v1/models 接口可查看模型列表：

curl http://127.0.0.1:8000/v1/models -H "Authorization: Bearer token-abc123"

2.4 Chat 交互测试

curl http://127.0.0.1:8000/v1/chat/completions \    -H "Content-Type: application/json" \    -H "Authorization: Bearer token-abc123" \    -d '{        "model": "Qwen3.5-27B",        "messages": [            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},            {"role": "user", "content": "你是谁，你认识小毕超吗？"}        ],        "chat_template_kwargs": {"enable_thinking": false}    }'

三、OpenClaw 本地部署

中文介绍文档地址：

https://openclawcn.com/docs/start/

安装之前请先部署好 Node，版本需要 Node >=22 。

3.1 安装 OpenClaw

官方版本：

npm install -g openclaw@latest --registry=https://registry.npmmirror.com

也可以选择晴辰的汉化版本：

npm install -g @qingchencloud/openclaw-zh@latest --registry=https://registry.npmmirror.com

这里我采用官方的版本安装，安装过程：

验证安装

openclaw --version

查看帮助信息：

openclaw --help

3.2 初始化配置

建议后续操作使用管理员身份在 PowerShell 中运行。

首先临时放行当前窗口的脚本执行限制：

Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass

然后开始初始化配置：

openclaw onboard

运行命令后，会引导你完成以下配置：

安全风险提示，选择 Yes：

*  I understand this is personal-by-default and shared/multi-user use requires lock-down. Continue?|   > Yes / No

配置模式，选择 QuickStart ：

*  Onboarding mode|  > QuickStart (Configure details later via openclaw configure.)|    Manual

选择模型供应商，本次需要使用上面私有化部署的模型，这里选择 vLLM：

*  Model/auth provider|    OpenAI|    Anthropic|    Chutes|    MiniMax|    Moonshot AI (Kimi K2.5)|    Google|    xAI (Grok)|    Mistral AI|    Volcano Engine|    BytePlus|    OpenRouter|    Kilo Gateway|    Qwen|    Z.AI|    Qianfan|    Alibaba Cloud Model Studio|    Copilot|    Vercel AI Gateway|    OpenCode|    Xiaomi|    Synthetic|    Together AI|    Hugging Face|    Venice AI|    LiteLLM|    Cloudflare AI Gateway|    Custom Provider|    Ollama|    SGLang|  > vLLM (Local/self-hosted OpenAI-compatible)|    Skip for now

下面依次填写上面私有化部署的地址、ApiKey、模型信息：

o  vLLM base URL|  http://127.0.0.1:8000/v1|o  vLLM API key|  token-abc123|o  vLLM model|  Qwen3.5-27B

设置默认模型，可以选择上面配置的模型作为默认模型：

*  Default model|  > Keep current (vllm/Qwen3.5-27B)|    Enter model manually|    vllm/Qwen3.5-27B

选择渠道，后面会绑定飞书机器人，需要下载飞书的插件，后面会详细介绍，这里可先跳过，后面会通过修改配置的方式添加渠道：

*  Select channel (QuickStart)|    Telegram (Bot API)|    WhatsApp (QR link)|    Discord (Bot API)|    IRC (Server + Nick)|    Google Chat (Chat API)|    Slack (Socket Mode)|    Signal (signal-cli)|    iMessage (imsg)|    LINE (Messaging API)|    Feishu/Lark (飞书)|    Nostr (NIP-04 DMs)|    Microsoft Teams (Bot Framework)|    Mattermost (plugin)|    Nextcloud Talk (self-hosted)|    Matrix (plugin)|    BlueBubbles (macOS app)|    Zalo (Bot API)|    Zalo (Personal Account)|    Synology Chat (Webhook)|    Tlon (Urbit)|  > Skip for now (You can add channels later via `openclaw channels add`)

搜索供应商，可根据自己的需求配置：

*  Search provider|    Brave Search|    Gemini (Google Search)|    Grok (xAI)|    Kimi (Moonshot)|    Perplexity Search|  > Skip for now (Configure later with openclaw configure --section web)

是否配置 Skill，这个可以在UI页面设置：

*  Configure skills now? (recommended)|    Yes / > No

是否使用钩子，可先跳过，后面有需求时可通过命令配置：

o  Hooks ------------------------------------------------------------------+|                                                                          ||  Hooks let you automate actions when agent commands are issued.          ||  Example: Save session context to memory when you issue /new or /reset.  ||                                                                          ||  Learn more: https://docs.openclaw.ai/automation/hooks                   ||                                                                          |+--------------------------------------------------------------------------+|*  Enable hooks?|  [+] Skip for now|  [ ] 🚀 boot-md|  [ ] 📎 bootstrap-extra-files|  [ ] 📝 command-logger|  [ ] 💾 session-memory

然后等待一会，它会自动执行脚本启动 GateWay 网关，并在浏览器打开UI页面：

openclaw gateway status

如果没有启动，可用过下面指令重新启动 GateWay ：

openclaw gateway restart

然后重新尝试访问UI页面。

3.3 交互测试

在 OpenClaw 提供的 UI 页面上，可直接在聊天中，与AI交互：

其实这里就可以安静的养虾了，不过，为了使养虾更方便，这里我们再接入下飞书聊天机器人。

四、接入飞书机器人

4.1 开启飞书机器人

访问飞书开发者平台：

https://open.feishu.cn/

填写应用的名称，可自定义填写：

给应用添加机器人能力：

给机器人开通通讯权限：

添加事件与回调，选择接收消息事件，让机器人可以收到消息：

此时应用还不能用，需要创建版本，发布之后才会生效：

填写发布信息：

填写完毕后，点击最下方的保存，并申请线上发布：

然后在飞书应用中会弹出审核单，如果你不是管理员，则需要找管理员通过审核：

接着在飞书应用中，可以看到打开应用的提示，点击就可以看到机器人了：

不过到这里还不能直接使用，还需要在 OpenClaw 中进行集成，在飞书控制台，小龙虾的应用中，找到凭证与基础信息，可以看到App ID 和 App Secret，后面 OpenClaw 集成飞书渠道时需要这俩信息：

4.2 OpenClaw 对接飞书机器人

安装飞书依赖：

openclaw plugins install @m1heng-clawd/feishu

使用下面命令，修改渠道配置：

openclaw config

选择修改Channels：

选择飞书：

填写上面飞书平台上提供的 App ID 和 App Secret：

后续还有连接方式、Domain、Chat策略选择，示例配置如下：

然后选择完成：

还没结束，还需要一些策略配置，示例配置如下：

最后选择继续：

重启 GateWay，使其生效：

openclaw gateway restart

4.3 在飞书中发消息测试

到此就可以在飞书中向小龙虾进行交互了：

到这就可以通过飞书慢慢的养龙虾了...

五、OpenClaw 常用命令

这里贴出来一些 OpenCalw 常用的指令：

如何配置技能？上面初始化配置的时候，提到在 UI 页面上可手动配置技能，在代理下面的技能下面：

六、卸载 OpenClaw

最后如果不想养虾了，可以通过下面方式卸载 OpenClaw：

先停止Gateway：

openclaw gateway stop

然后卸载 OpenClaw：

npm remove -g openclaw

删除 OpenClaw 的配置文件（可选）：