OpenClaw 安装与配置指南(Windows + NVIDIA GLM5 + 飞书)

本文是给“非技术用户”准备的逐步指导，目标环境：

Windows 10 / 11
OpenClaw 作为本地 Agent 网关
大模型：通过 NVIDIA NIM 调用GLM5（z-ai/glm5）
聊天入口：飞书机器人（长连接 / WebSocket）

如果你已经在一台电脑上按照本指南成功安装，只需要按顺序照做，本文件可以直接用于在其它电脑完成同样配置。

一、前置条件检查

1.1 以“管理员身份”打开 PowerShell

按Win键，搜索PowerShell。
右键 “Windows PowerShell” → 选择 “以管理员身份运行”。

后续所有命令都在这个窗口里执行。

1.2 检查 Node.js 与 npm 版本

node -v
npm -v

如果node版本 < 18，或命令不存在，建议安装 / 升级到官方 LTS。

1.3 安装 / 升级 Node.js LTS（可选但强烈推荐）

使用 Windows 自带的winget安装：

winget install -e --id OpenJS.NodeJS.LTS --accept-package-agreements --accept-source-agreements

安装完成后关掉 PowerShell 窗口，重新以管理员身份打开，再次确认：

node -v
npm -v

1.4 安装 Git（供 npm 安装依赖时使用）

如果下面命令报错 “git 不是内部或外部命令”，说明还没装 Git：

git --version

推荐方式：从官方镜像下载安装包（避免 GitHub 国内网络不稳定）：

浏览器打开：
https://mirrors.huaweicloud.com/git-for-windows/v2.53.0.windows.1/Git-2.53.0-64-bit.exe
下载完成后双击安装，一路Next / 下一步保持默认选项即可。
安装完关闭已有 PowerShell 窗口，重新打开，执行：
```
git --version
```
能看到类似git version 2.53.0.windows.1即为成功。

二、安装 OpenClaw CLI

2.1 全局安装 OpenClaw

npm install -g openclaw@latest

第一次安装会比较慢（几分钟），过程中可能有黄色warn提示，只要不是红色的error通常可以忽略。

2.2 常见安装问题：缺少 git

如果看到类似错误：

npm error code ENOENT
npm error syscall spawn git

说明系统找不到git，请回到前文 “1.4 安装 Git” 完成安装后，重新运行：

npm install -g openclaw@latest

2.3 常见安装问题：node-llama-cpp postinstall 崩溃

如果安装过程中报错类似：

npm error path ...\node_modules\openclaw\node_modules\node-llama-cpp
npm error command ... node ./dist/cli/cli.js postinstall

而你只打算使用远程模型（NVIDIA GLM5，不在本地跑 LLaMA），可以跳过 postinstall 脚本：

清理半装状态：

rmdir /s /q "%APPDATA%\npm\node_modules\openclaw"
del "%APPDATA%\npm\openclaw.cmd" "%APPDATA%\npm\openclaw.ps1" 2>nul

使用--ignore-scripts重新安装：

npm install -g openclaw@latest --ignore-scripts

2.4 验证安装

openclaw --version

出现类似openclaw 2026.3.7即为安装成功。

三、初始化 OpenClaw 与网关

3.1 启动配置向导（只做一次基础初始化）

openclaw configure

这里可以直接一路回车使用默认设置，重点是让配置文件%USERPROFILE%\.openclaw\openclaw.json被创建出来。

3.2 安装网关服务（Windows 任务计划）

openclaw gateway install

安装成功会提示：

Installed Scheduled Task: OpenClaw Gateway
Task script: C:\Users\...\gateway.cmd

3.3 启动网关

openclaw gateway start

3.4 检查整体状态

openclaw status

重点看：

Gateway一行是否有reachable；
Sessions是否显示默认模型z-ai/glm5（配置 GLM5 之后）。

四、配置 NVIDIA GLM5 模型（NIM OpenAI 兼容）

4.1 准备 NVIDIA API Key

这里以 NVIDIA 官方模型目录https://build.nvidia.com/models为入口，推荐步骤如下：

浏览器访问https://build.nvidia.com/models并登录 NVIDIA 账号。
在页面右上角的搜索框输入glm5，点击列表中的Z.ai / glm5模型卡片。
在模型详情页中找到 “API Endpoint / Chat API / NIM API” 一栏，通常会给出类似：

POST https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions
model: "z-ai/glm5"
Authorization: Bearer $NVIDIA_API_KEY

确认：

baseUrl为https://integrate.api.nvidia.com/v1；
model字段为z-ai/glm5（后续要填进 OpenClaw 的models[].id）。

在 NVIDIA 控制台（通常在 “API Keys / Tokens / NIM Keys” 页面）创建一个访问密钥，得到一串以字母数字组成的 Token，这就是下面要用的NVIDIA_API_KEY。

4.2 在系统环境变量中保存 Key

setx NVIDIA_API_KEY "你的NVIDIA_API_KEY"

执行完成后，关闭当前 PowerShell 窗口，重新以管理员身份打开一个新的窗口。

4.3 编辑 OpenClaw 模型配置

notepad %USERPROFILE%\.openclaw\openclaw.json

在文件中加入或修改以下片段（如果已经有models/agents字段，请合并，而不是重复）：

{
  "models": {
    "providers": {
      "nvidia-glm5": {
        "baseUrl": "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
        "apiKey": "${NVIDIA_API_KEY}",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "z-ai/glm5",
            "name": "NVIDIA GLM-5",
            "contextWindow": 205000
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "workspace": "C:\\Users\\你的用户名\\.openclaw\\workspace",
      "compaction": {
        "mode": "safeguard"
      },
      "maxConcurrent": 4,
      "subagents": {
        "maxConcurrent": 8
      },
      "model": {
        "primary": "nvidia-glm5/z-ai/glm5"
      }
    }
  },
  ...
}

注意：workspace路径里的用户名要与你当前 Windows 登录账户一致；其它已有字段（如wizard、commands等）保持不变。

4.4 重启网关使配置生效

openclaw gateway restart

4.5 本地测试一次 GLM5 是否可用

openclaw agent --local --agent main --message "你现在用的是什么模型？"

如果返回内容中包含nvidia-glm5/z-ai/glm5，说明 GLM5 已经配置成功。

五、接入飞书机器人（长连接 / WebSocket）

5.1 安装飞书插件

openclaw plugins install @openclaw/feishu

如果后续出现 “duplicate plugin id” 警告可以忽略，只要最终出现Installed plugin: feishu即可。

5.2 在飞书开放平台创建应用

访问https://open.feishu.cn/app，使用企业账号登录。
点击 “创建企业自建应用”，填写名称（例如OpenClaw AI 助手）和图标。
在左侧菜单 “应用能力 → 机器人” 中，打开机器人开关。
在 “凭证与基础信息” 中记下：
- App ID（形如cli_xxx）
- App Secret

5.3 配置机器人权限

打开 “权限管理” 页面，点击 “批量导入”。
粘贴以下 JSON，并保存、发布版本：

{
  "scopes": {
    "tenant": [
      "aily:file:read",
      "aily:file:write",
      "application:application.app_message_stats.overview:readonly",
      "application:application:self_manage",
      "application:bot.menu:write",
      "contact:contact.base:readonly",
      "contact:user.employee_id:readonly",
      "corehr:file:download",
      "event:ip_list",
      "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read",
      "im:chat.members:bot_access",
      "im:message",
      "im:message.group_at_msg:readonly",
      "im:message.p2p_msg:readonly",
      "im:message:readonly",
      "im:message:send_as_bot",
      "im:resource"
    ],
    "user": [
      "aily:file:read",
      "aily:file:write",
      "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read"
    ]
  }
}

5.4 在 OpenClaw 配置飞书渠道

方式 A：直接修改配置文件（适合复用）

notepad %USERPROFILE%\.openclaw\openclaw.json

在已有内容中加入channels.feishu配置（用户名与路径按实际修改）：

  "channels": {
    "feishu": {
      "enabled": true,
      "dmPolicy": "pairing",
      "accounts": {
        "default": {
          "appId": "cli_你的AppID",
          "appSecret": "你的AppSecret",
          "botName": "OpenClaw AI"
        }
      }
    }
  },

保存后，执行：

openclaw gateway restart
openclaw channels status --probe

如果输出中 Feishu 状态为ok或类似健康状态，说明网关已经连通飞书。

方式 B：使用交互向导（可选）

也可以通过命令：

openclaw channels add

在菜单中选择 “Feishu/Lark (飞书)”，按提示输入 App ID / App Secret。出现 “plugin already exists” 时，说明插件已安装，可直接退出并用方式 A 修改配置。

5.5 在飞书后台开启“长连接事件订阅”

在应用后台左侧选择 “事件订阅”。
在 “订阅方式” 中选择 “使用长连接接收事件”。
添加事件：im.message.receive_v1。
此时如果能正常保存，说明飞书已经检测到来自 OpenClaw 的长连接。

5.6 首次私聊需要配对（pairing）

第一次在飞书里给机器人发送消息时，通常会看到类似提示：

OpenClaw: access not configured.
Your Feishu user id: ou_xxx
Pairing code: KQDX3YKQ
Ask the bot owner to approve with:
openclaw pairing approve feishu KQDX3YKQ

此时需要在 OpenClaw 所在机器上运行：

openclaw pairing approve feishu KQDX3YKQ

（将KQDX3YKQ替换为你实际看到的配对码）

配对成功后，再次在飞书里对机器人说 “你好”，就可以看到 GLM5 返回的回复，例如：

你好！我刚才查询了一下，目前使用的是 nvidia-glm5/z-ai/glm5 模型。有什麽我可以帮你的吗？

六、更换模型 / 更换 API 提供商

6.1 更换为其它 OpenAI 兼容服务（DeepSeek、智谱、月之暗面等）

6.1.0 通用思路

保留api: "openai-completions"；
把baseUrl换成新服务的 OpenAI 兼容地址；
把apiKey换成新的 Key（建议仍然用环境变量）；
把models[0].id改成新服务的模型 ID。

6.1.1 在 NVIDIA Models Catalog 中切换到其它 NIM 模型

浏览器访问https://build.nvidia.com/models，搜索你要用的模型（例如 DeepSeek、Kimi、Qwen 等）。
点进对应模型卡片，在页面中找到 “API Endpoint / Chat API / NIM API” 示例。
从示例中抄出两项关键信息：

base URL: 例如 https://integrate.api.nvidia.com/v1
model:   例如 "deepseek-ai/deepseek-v3_2"

（可选）为不同 provider 使用不同环境变量，例如：

setx NVIDIA_API_KEY "你的NVIDIA通用NIM Key"

只要是在 NVIDIA NIM 上的模型，一般可以共用同一个NVIDIA_API_KEY，只需在 OpenClaw 中更换models[].id即可：

  "models": {
    "providers": {
      "nvidia-glm5": {
        "baseUrl": "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
        "apiKey": "${NVIDIA_API_KEY}",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "deepseek-ai/deepseek-v3_2",   // 这里换成你在 models 页面看到的 model 名
            "name": "NVIDIA DeepSeek V3.2",
            "contextWindow": 200000
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      ...
      "model": {
        "primary": "nvidia-glm5/deepseek-ai/deepseek-v3_2"
      }
    }
  }

保存openclaw.json后，执行：

openclaw gateway restart

再在飞书中询问 “你现在用的是什么模型？”，确认内容已经变成新的 NIM 模型 ID。

6.1.2 示例：切换到硅基流动（SiliconFlow）

硅基流动提供完全兼容 OpenAI 的接口，官方说明：

base_url: https://api.siliconflow.cn/v1

详细文档：https://docs.siliconflow.cn/cn/api-reference/chat-completions/chat-completions

在硅基流动官网注册并创建 API Key，记下这串 Key。
在 PowerShell 中写入环境变量（示例变量名：SILICONFLOW_API_KEY）：

setx SILICONFLOW_API_KEY "你的硅基流动API Key"

从文档中选一个模型 ID（例如Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct），然后编辑openclaw.json：

notepad %USERPROFILE%\.openclaw\openclaw.json

在models.providers中新增一个 provider（不要删掉原来的 NVIDIA NIM 配置）：

  "models": {
    "providers": {
      "nvidia-glm5": {
        ...
      },
      "siliconflow": {
        "baseUrl": "https://api.siliconflow.cn/v1",
        "apiKey": "${SILICONFLOW_API_KEY}",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct",
            "name": "SiliconFlow Qwen2.5-72B-Instruct",
            "contextWindow": 160000
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      ...
      "model": {
        "primary": "siliconflow/Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct"
      }
    }
  }

保存后执行：

openclaw gateway restart

然后在飞书里问：“你现在用的是什么模型？”，应该会看到类似 “siliconflow/Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct” 的回答。

6.1.3 通用自定义 OpenAI 兼容服务（适用于其它厂商）

设置新的环境变量（示例变量名：CUSTOM_API_KEY）：

setx CUSTOM_API_KEY "你的新服务API Key"

编辑openclaw.json：

notepad %USERPROFILE%\.openclaw\openclaw.json

把原来的nvidia-glm5provider 替换为：

  "models": {
    "providers": {
      "custom-openai": {
        "baseUrl": "https://你的服务域名/v1",
        "apiKey": "${CUSTOM_API_KEY}",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "你的模型ID",
            "name": "自定义模型",
            "contextWindow": 160000
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      ...
      "model": {
        "primary": "custom-openai/你的模型ID"
      }
    }
  }

保存后，重启网关：

openclaw gateway restart

再次在飞书中问：“你现在用的是什么模型？”，确认返回的模型名已经变成新服务的 ID。

6.2 使用多个模型并在内部切换

可以在models.providers下同时配置多个 provider，例如：

  "models": {
    "providers": {
      "nvidia-glm5": { ... },
      "custom-openai": { ... }
    }
  }

然后用 CLI 快速切换默认模型：

openclaw models set nvidia-glm5/z-ai/glm5
openclaw models set custom-openai/你的模型ID

上述命令会自动更新agents.defaults.model.primary字段。

6.3 更换非 OpenAI 兼容模型提供商

对于 Anthropic、OpenAI 原生、Gemini 等官方支持的提供商，可以使用：

openclaw configure

在 “Model (Pick provider + credentials)” 部分按向导操作，或参考官方文档（CLI 命令openclaw docs可直接搜索）。整体思路仍然是：先在models.providers下配置 provider，再更新agents.defaults.model.primary。

6.4 从 GLM5 精确改成 minimax-m2.5（基于当前示例配置）

下面给出一个完全基于你当前openclaw.json的“前后对比”，照抄即可完成从 GLM5 → minimax-m2.5 的切换，并顺便加大任务超时时间。

6.4.1 修改前（你现在的简化配置）

{
  "meta": { ... },
  "wizard": { ... },
  "models": {
    "providers": {
      "nvidia-glm5": {
        "baseUrl": "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
        "apiKey": "${NVIDIA_API_KEY}",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "z-ai/glm5",
            "name": "NVIDIA GLM-5",
            "contextWindow": 205000
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "nvidia-glm5/z-ai/glm5"
      },
      "workspace": "C:\\Users\\Administrator\\.openclaw\\workspace",
      "compaction": {
        "mode": "safeguard"
      },
      "maxConcurrent": 4,
      "subagents": {
        "maxConcurrent": 8
      }
    }
  },
  "channels": { ... },
  "gateway": { ... },
  "plugins": { ... }
}

6.4.2 修改后：切换到 minimax-m2.5，并将超时改为 180 秒

按如下步骤修改：

在 PowerShell 中打开配置文件：

notepad %USERPROFILE%\.openclaw\openclaw.json

用下面这一段替换原来的"models"部分：

"models": {
  "providers": {
    "nvidia-glm5": {
      "baseUrl": "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
      "apiKey": "${NVIDIA_API_KEY}",
      "api": "openai-completions",
      "models": [
        {
          "id": "minimaxai/minimax-m2.5",
          "name": "NVIDIA minimax-m2.5",
          "contextWindow": 200000
        }
      ]
    }
  }
},

再用下面这一段替换原来的"agents": { "defaults": ... }部分：

"agents": {
  "defaults": {
    "model": {
      "primary": "nvidia-glm5/minimaxai/minimax-m2.5"
    },
    "workspace": "C:\\Users\\Administrator\\.openclaw\\workspace",
    "compaction": {
      "mode": "safeguard"
    },
    "maxConcurrent": 4,
    "subagents": {
      "maxConcurrent": 8
    },
    "timeoutSeconds": 180
  }
},

其它部分（meta、wizard、channels、gateway、plugins等）保持不变，保存文件即可。

6.4.3 应用配置并验证

在 PowerShell 中重启网关：

openclaw gateway restart

本地测试当前模型：

openclaw agent --local --agent main --message "你现在用的是什么模型？"

如果回答中出现nvidia-glm5/minimaxai/minimax-m2.5，并且复杂任务不再频繁提示Request timed out，说明 minimax-m2.5 和新的timeoutSeconds已经生效。

6.5 一次配置五款 NIM 模型，用 CLI 随时切换

在同一个 provider（nvidia-glm5）下把 GLM5、minimax-m2.5、DeepSeek V3.2、Kimi K2.5、Qwen3.5-122B 都配好，只需一个NVIDIA_API_KEY，之后在命令行用openclaw models set ...即可切换，无需再改配置文件。

6.5.1 在 openclaw.json 中配置多模型

用记事本打开配置：

notepad %USERPROFILE%\.openclaw\openclaw.json

将"models"整段替换为下面内容（其它如agents、channels、gateway等保持不变）：

"models": {
  "providers": {
    "nvidia-glm5": {
      "baseUrl": "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
      "apiKey": "${NVIDIA_API_KEY}",
      "api": "openai-completions",
      "models": [
        {
          "id": "z-ai/glm5",
          "name": "NVIDIA GLM-5",
          "contextWindow": 205000
        },
        {
          "id": "minimaxai/minimax-m2.5",
          "name": "NVIDIA minimax-m2.5",
          "contextWindow": 200000
        },
        {
          "id": "deepseek-ai/deepseek-v3_2",
          "name": "NVIDIA DeepSeek V3.2",
          "contextWindow": 200000
        },
        {
          "id": "moonshotai/kimi-k2.5",
          "name": "NVIDIA Kimi K2.5",
          "contextWindow": 200000
        },
        {
          "id": "qwen/qwen3.5-122b-a10b",
          "name": "NVIDIA Qwen3.5-122B-A10B",
          "contextWindow": 128000
        }
      ]
    }
  }
},

建议在agents.defaults中保留timeoutSeconds: 180，并把默认模型设为其中一个，例如：

"agents": {
  "defaults": {
    "model": {
      "primary": "nvidia-glm5/minimaxai/minimax-m2.5"
    },
    "timeoutSeconds": 180,
    ...
  }
},

6.5.2 在 CLI 中切换当前模型

保存配置并执行openclaw gateway restart后，在 PowerShell 中执行下面任一命令即可切换默认模型（无需再编辑 JSON）：

openclaw models set nvidia-glm5/z-ai/glm5
openclaw models set nvidia-glm5/minimaxai/minimax-m2.5
openclaw models set nvidia-glm5/deepseek-ai/deepseek-v3_2
openclaw models set nvidia-glm5/moonshotai/kimi-k2.5
openclaw models set nvidia-glm5/qwen/qwen3.5-122b-a10b

查看当前使用的模型：

openclaw models status

或在飞书中问机器人：“你现在用的是什么模型？”即可确认。

这样配置的好处：只需维护一处 Key、一次写好五个模型，之后按任务或需求在命令行随时切换，无需改配置文件。

七、仪表盘聊天与飞书回复稳定性

7.1 仪表盘聊天页「未授权：缺少网关令牌」

打开http://127.0.0.1:18789/chat?session=main时，若提示「未授权：缺少网关令牌」且显示「已断开与网关的连接」，需要把网关令牌填到仪表盘里：

在浏览器打开http://127.0.0.1:18789/（仪表盘首页）。
在页面右上角或设置区域找到「设置」或「控制界面设置」入口（齿轮图标或 Settings）。
在「Gateway token」或「网关令牌」输入框中粘贴你的令牌。令牌来自本机配置文件：%USERPROFILE%\.openclaw\openclaw.json中的gateway.auth.token字段。
保存后刷新/chat?session=main页面，即可正常连上网关并聊天。

若未改过配置，该令牌由openclaw configure或网关安装时生成；重新生成会覆盖openclaw.json中的gateway.auth.token。

7.2 飞书回复不稳定（有时有回复、有时没有）

常见原因有两类：① 单次运行超时（超过配置的timeoutSeconds）；② 会话索引损坏（sessions.json指向已删除的会话文件，导致请求无法正确关联会话）。

先发/new再问：在飞书里先发一行/new开启新会话，再发一句简单问题（如「你好」「当前模型？」），减少历史上下文带来的延迟。
问题尽量简短：复杂或多步任务容易超时，建议拆成小问题或改在「仪表盘聊天」或本机openclaw tui里做。
重置主会话（推荐用命令，勿手删）：若简单问题也经常无回复，不要手动删除sessions.json或*.jsonl，否则会出现「会话索引指向不存在的文件」，飞书发消息会持续无回复或报错。正确做法：openclaw gateway stop→ 执行openclaw sessions cleanup --store "%USERPROFILE%\.openclaw\agents\main\sessions\sessions.json" --enforce --fix-missing（清理缺失的会话引用）→openclaw gateway start。若需诊断，可先运行openclaw doctor --non-interactive查看建议。

八、常用诊断命令

openclaw status：查看整体运行状态、当前模型、会话等。
openclaw logs --follow：实时查看网关日志（排查请求失败原因）。
openclaw channels status --probe：检查各个聊天渠道（包括飞书）健康状况。
openclaw pairing list feishu：查看飞书配对的用户与会话。

如果在其它电脑上复现本环境，只需：

严格按本文“一、二、三”完成 Node、Git、OpenClaw 安装与网关初始化；
复制当前机器上的%USERPROFILE%\.openclaw\openclaw.json到新机器对应位置（按需改用户名路径）；
在新机器上设置相同的环境变量（NVIDIA_API_KEY或CUSTOM_API_KEY等）；
运行openclaw gateway install、openclaw gateway start、openclaw status验证；
如果是同一个飞书应用，只需要重新在飞书里发消息并完成一次 pairing 即可。

至此，OpenClaw + NVIDIA GLM5 + 飞书的环境就完整搭建完毕，可以在企业内部作为统一 AI 助手使用。