时间：2026-03-23 22:08
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作者：admin
OpenClaw（原名 Clawdbot → Moltbot → OpenClaw），俗称“龙虾”，是一个开源的 AI 智能体框架（个人 AI 助手），支持本地部署（Windows、macOS、Linux），核心特点是私有化运行、多渠道交互、高扩展性。
OpenClaw 是一个自托管的 AI 网关，本质是“消息入口+Agent路由层+会话中枢”，可对接多种聊天渠道（如微信、飞书、Telegram），通过技能插件实现本地任务自动化（如文件管理、网页控制、代码调试），提供全天候的 AI 助手体验。
本文首先介绍 OpenClaw 官方提供的一键安装脚本，覆盖环境准备、安装配置、模型对接、服务启动等关键环节，并包含安全提示与常见问题解决。
OpenClaw 官方提供的一键安装脚本（install.ps1）具有以下特点：
官方一键部署对新手最大的困难在于网络环境与系统权限的“隐形墙”：代理配置、PowerShell执行策略、Git SSH认证等问题。任何一个环节出错都会导致安装失败，且错误信息对新手不友好。
因此我们首先详细介绍环境准备和测试，在实际安装前保障网络连通性、代理格式、执行策略的有效性。
硬件要求：
网络要求：
可以访问 Github 和 npm 仓库
软件依赖：
说明： 一键安装脚本会自动安装软件依赖，不需要提前准备。
以管理员身份打开 PowerShell——非常重要！
安装前环境测试：执行以下命令进行环境测试。
# 1. 检查 PowerShell 版本（需 ≥ 5.0）
$PSVersionTable.PSVersion
# 2. 测试网络连通性
Test-NetConnection openclaw.ai -Port 443
Test-NetConnection github.com -Port 443
# 3. 检查当前执行策略，如为 Restricted 则临时放开
if ((Get-ExecutionPolicy) -eq 'Restricted') {
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force
}
# 设置 TLS 1.2 协议（解决 SSL 错误）
[Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [Net.SecurityProtocolType]::Tls12
# 临时放开脚本执行限制
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force
# 可选：配置 npm 镜像加速（国内用户）
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex
安装脚本会自动完成以下步骤：
（1）检测系统环境：确认 Windows 版本和架构；
（2）安装 Node.js：通过 winget/Chocolatey 自动安装 Node.js 22+；
（3）安装 OpenClaw：执行 npm install -g openclaw@latest；
（4）运行诊断：自动执行 openclaw doctor --non-interactive
整个过程通常需要 5-10 分钟，取决于网络速度。
（1）版本检测
输入版本检测命令 openclaw -v，预期输出：显示类似 “OpenClaw 2026.3.13” 的版本信息。
openclaw -v
（2）查看命令帮助（确认 CLI 可用）
输入查看帮助命令 openclaw --help，预期输出：显示所有可用选项（Options）和命令（commands）的列表，如下图所示。
openclaw --help
（3）检查 CLI 是否能运行（不依赖任何配置）
输入子命令 openclaw doctor --help，预期输出：显示 doctor 命令的详细用法和所有可用选项的帮助文本，证明 CLI 已正确安装且子命令解析正常。
openclaw doctor --help
至此，OpenClaw 已成功安装并通过基础验证，CLI 工具可正常调用，环境就绪，可以进入下一步配置。
OpenClaw 安装完成后，还需要配置 AI 模型、API Key、消息渠道等各项设置。
openclaw onboard --install-daemon 进入初始化向导。openclaw onboard --install-daemon
向导会依次询问：
（1）选择 AI 模型提供商（OpenAI、Claude、DeepSeek、阿里云百炼等）；
（2）输入 API Key（从对应服务商获取）；
（3）配置消息渠道（飞书、钉钉、Telegram 等，可跳过）；
（4）安装系统服务（实现开机自启）。
个人用户优先选择 Moonshot AI (Kimi) 或 Alibaba Cloud Model Studio，国内网络稳定且有免费额度，可以快速体验完整功能。本文以选择 Kimi K2.5为例说明。
飞书插件成功安装后，检测到插件代码中存在访问环境变量并结合网络发送的行为（这是飞书 SDK 正常读取凭证的机制，并非恶意）。
在 “应用凭证” 区域，即可看到 App ID 和 App Secret。将获取的 App ID 和 App Secret 粘贴到 OpenClaw 向导中，即可继续配置。如果后续需要接收群聊消息或主动发消息，还需要在应用详情页的 “添加应用能力” 中启用 “机器人” 功能。
初次配置建议选择 Allowlist，先控制生效范围，避免机器人在陌生群聊中误回复。
技能插件（Skills）是 OpenClaw 的功能扩展模块，用于为智能体添加各种工具能力，例如联网搜索、代码执行、文件处理、浏览器自动化等。
如下图所示，系统检测到已安装的技能插件，其中 8 个技能满足运行条件可直接使用，40 个因缺少依赖暂不可用，8 个不支持当前操作系统。
询问是否立即对可用技能进行配置。
建议直接按回车进入技能配置，可以快速为可用的技能设置参数（如 API Key 或路径），让 OpenClaw 具备更多扩展能力。
也可选 No 跳过，后续随时通过 openclaw skills configure 命令单独配置。
询问是否安装检测到的技能插件及其依赖。
系统列出了检测到的技能插件及其依赖安装状态，询问是否安装这些依赖以使技能可用。
建议直接选择 Skip for now 跳过。不必一次性全部安装，避免引入不必要的复杂度和依赖冲突。
可选技能 API 密钥配置（建议全部跳过）。
Set GOOGLE_PLACES_API_KEY for goplaces?
询问是否为“goplaces”技能配置 Google Places API 密钥，该技能用于地点查询。建议选择 No 跳过。
Set GEMINI_API_KEY for nano-banana-pro?
询问是否为“nano-banana-pro”技能配置 Gemini API 密钥，该技能属于可选的多模态扩展功能。建议选择 No 跳过。
Set NOTION_API_KEY for notion?
询问是否为“notion”技能配置 Notion API 密钥，该技能用于连接 Notion 笔记应用。建议选择 No 跳过。
Set OPENAI_API_KEY for openai-image-gen?
询问是否为“openai-image-gen”技能配置 OpenAI API 密钥，该技能用于调用 OpenAI 的图像生成模型 DALL·E 生成图片。建议选择 No 跳过。
Set OPENAI_API_KEY for openai-whisper-api?
询问是否为“openai-whisper-api”技能配置 OpenAI API 密钥，该技能用于调用 Whisper 语音识别模型，将语音转成文字。建议选择 No 跳过。
Set ELEVENLABS_API_KEY for sag?
询问是否为“sag”技能配置 ElevenLabs API 密钥（该技能用于调用 ElevenLabs 的文本转语音服务。建议选择 No 跳过。
至此，OpenClaw 配置完成！
OpenClaw 配置完成后，显示内容摘要如下：
可选应用（Optional apps）：提示你可以额外安装 macOS、iOS 或 Android 客户端应用，以获得通知、相机等扩展功能（当前 Windows 环境无需操作）。
控制界面（Control UI）：展示了 OpenClaw 的 Web 管理面板地址和带认证 Token 的访问链接，网关服务已正常运行，可通过浏览器打开进行图形化管理。
启动 TUI（Start TUI）：建议你现在启动终端交互界面（TUI），这是与智能体进行初次对话、配置其人格和偏好的关键步骤。系统将发送一条测试消息“Wake up, my friend!”来启动对话。
网关（Token）：用于网关和控制界面身份验证的共享凭证，存储在配置文件中或可通过环境变量设置。
询问你希望以何种方式启动机器人的初始对话，帮助智能体了解你的偏好并完成基础设定。
建议按回车继续，选择 “Hatch in TUI” 启动终端交互界面（TUI），与 OpenClaw 智能体进行首次交流，告诉它你的偏好、工作习惯等信息，会让后续使用体验更好。
选择 “Hatch in TUI” 启动终端交互界面（TUI）。
OpenClaw 智能体在 TUI 中启动后的首次对话引导 如下图所示。它正在通过一系列问题了解你的偏好，以便更好地为你服务：
（1）名字：希望你为它起一个称呼（如 Claw）
（2）风格：选择对话风格——简洁高效、温暖随意，或介于两者之间
（3）表情符号：选一个代表它的 emoji（默认建议 ???? 或 ????）
（4）你的信息：希望知道如何称呼你，以及你所在的时区（已检测到 GMT+8）
现在可以在飞书中与你的 OpenClaw 机器人对话了！
openclaw gateway start，启动 OpenClaw 网关服务。openclaw gateway status，显示网关服务：已通过 Windows 计划任务注册并运行，说明 OpenClaw 网关服务启动正常。
openclaw pairing approve feishu <配对码>。openclaw pairing approve feishu UA3M5YDT
至此，OpenClaw 飞书机器人已完全配置成功，可以开始正式使用了。
在飞书聊天框向 OpenClawBot 发出指令，对话内容如下。
用户输入：【请在 D:\ 目录下建立一个名为 “OpenClawBot” 的文件夹。】
OpenClawBot 回复：【已经在 D:\ 目录下创建了 “OpenClawBot” 文件夹。】
检查资源管理器，OpenClawBot 已经新建了 “D:\OpenClawBot” 文件夹。
这表明 OpenClaw 已成功通过本地文件操作测试，能够理解自然语言指令并在指定路径准确创建文件夹，证明其核心自动化能力运行正常。
OpenClawBot 是一个能通过自然语言指挥的个人 AI 助手。
你现在有了一位24小时在线、随叫随到、知识面广且能直接帮你干活的 AI 同事。想试试哪个功能？可以直接在飞书上发消息给它了！
openclaw gateway stop。输出 “Stopped Scheduled Task: OpenClaw Gateway”，表示计划任务中的网关服务已被停止。
OpenClaw 官方提供的一键安装脚本（install.ps1）虽然 自动处理依赖、无需提前配置，但对于新手其实很不友好。特别是网络与环境配置问题，对于新手是最大的拦路虎。
虽然本文给出了详细的安装和使用步骤，但在安装中仍然可能出现各种错误。我在初次安装时也出现报错如下。
为了解决安装错误，我设计了一套完整环境测试方案，分别从 PowerShell 执行策略、网络连通性、Git 代理配置、SSH → HTTPS 转换、npm 代理配置、真实依赖拉取 和 npm 安装预演 等 七个方面进行测试，并给出对应的常见问题与修复方法。
（1）测试目的：确认 PowerShell 允许运行脚本（这是运行 npm 和安装脚本的前提）。
Get-ExecutionPolicy -List
（2）预期结果：
- Process：Bypass 或 RemoteSigned，当前会话可运行脚本（优先级最高）
- CurrentUser：RemoteSigned，推荐的安全设置
- LocalMachine：Undefined 或 RemoteSigned，无强制限制
（3）常见问题与修复
问题：Process 为 Restricted 或 Undefined
修复：在管理员 PowerShell 中执行：Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force
（1）测试目的：确认本地网络能访问 OpenClaw 安装源和 GitHub。
# 测试 OpenClaw 官网连通性
Test-NetConnection openclaw.ai -Port 443
# 测试 GitHub 连通性
Test-NetConnection github.com -Port 443
（2）预期结果
- TcpTestSucceeded : True
（3）常见问题与修复
问题：TcpTestSucceeded : False
修复：
- 检查防火墙/代理设置
- 如需代理，在 PowerShell 中设置：
$env:HTTP_PROXY = "http://127.0.0.1:7890"
$env:HTTPS_PROXY = "http://127.0.0.1:7890"
（1）测试目的：确认 Git 已安装、PATH 配置正确，且代理格式无误。
# 1. 检查 Git 是否可用
git --version
# 2. 查看所有代理相关配置
git config --global --list | Select-String "proxy"
# 3. 查看 Git 的完整路径
Get-Command git
（2）预期结果
- git --version 返回版本号（如 git version 2.53.0.windows.2）
- 代理配置输出包含：http.proxy=http://127.0.0.1:7890 与 https.proxy=http://127.0.0.1:7890
- 不应出现：remote.origin.proxy、127.0.0.1:(proxy http port number)) 等错误格式
（3）常见问题与修复
- Git 未安装：从 https://git-scm.com/download/win 下载安装
- 代理格式错误（含括号/中文）：git config --global --unset http.proxy 后重新设置
- 存在残留代理：git config --global --unset remote.origin.proxy
（1）测试目的：确保 Git 在遇到 SSH 协议的仓库地址时，自动转换为 HTTPS（避免 Permission denied (publickey) 错误）。
git config --global --get-regexp url
（2）预期结果
应包含以下配置：
url.https://github.com/.insteadof git@github.com:
url.https://github.com/.insteadof ssh://git@github.com/
（3）常见问题与修复
问题：无输出或缺少上述配置
修复：
git config --global url."https://github.com/".insteadOf "git@github.com:"
git config --global url."https://github.com/".insteadOf "ssh://git@github.com/"
（1）测试目的：确认 npm 能通过代理访问 npm 注册表和 Git 仓库。
# 查看 npm 代理配置
npm config get proxy
npm config get https-proxy
（2）预期结果
输出：“http://127.0.0.1:7890/”（端口号以实际为准）
（3）常见问题与修复
问题 1：无输出（未配置）
修复命令：
npm config set proxy http://127.0.0.1:7890
npm config set https-proxy http://127.0.0.1:7890
问题2：格式错误
修复命令：npm config delete proxy 后重新设置
问题3：国内访问慢
修复命令：npm config set registry https://registry.npmmirror.com
（1）测试目的：模拟 npm 安装过程中最关键的依赖拉取环节，验证 Git、代理、SSH 转换的完整链路
# 测试一个已知使用 SSH 的仓库（OpenClaw 的依赖）
git ls-remote https://github.com/whiskeysockets/libsignal-node.git HEAD
（2）预期结果
返回一个 commit hash，例如：1c30d7d7e76a3b0aa120b04dc6a26f5a12dccf67 HEAD
（3）常见问题与修复
问题：代理服务器未响应（Could not connect to server），错误原因可能是：代理软件未运行、端口配置错误、Allow LAN 未开启。
修复：确认代理软件是否正在运行，代理端口是否正确。以 Clash 为例：请启动 Clash，确保 System Proxy 开启，然后重新输入测试命令。
（1）测试目的：在不实际安装的情况下，验证 OpenClaw 能否正常下载和解析依赖。
npm install -g openclaw@latest --dry-run
（2）预期结果：
- 命令执行完毕，无错误输出（无 code 128 或其他错误）
- 输出依赖树信息，最后显示 up to date 或 added 0 packages
（3）常见问题与修复
如果出现任何 npm error，需根据错误提示回溯前序测试项目。
由于 OpenClaw 拥有文件系统和终端命令的执行权限，请注意：
重要安全提示：
权限管理
OpenClaw需要本地系统权限（如文件读写、屏幕录制、摄像头访问），需遵循“最小权限原则”：仅授予必要的权限（如macOS的“屏幕录制”权限仅在需要时开启）。
不要将API Key、Token等敏感信息明文存储（可使用加密记事本保存）。
技能插件安全
优先选择官方推荐或社区高评分的技能插件（如ClawHub中的技能），避免安装未知来源的插件（可能包含恶意代码）。
定期更新技能插件（执行clawhub update），修复已知漏洞。
数据隐私
OpenClaw的数据存储在本地（如~/.openclaw/目录），不会上传至第三方服务器，确保数据隐私。
若需更高隐私，可使用本地模型（如Ollama），避免调用云端大模型。
OpenClaw 是个人兴趣项目，仍处于测试阶段，使用存在风险。
默认情况下，OpenClaw 为个人专用智能体，仅设单一可信操作者权限边界。若开启工具功能，该程序可读取文件、执行系统操作。恶意提示词可能诱导其执行不安全行为。
OpenClaw 默认不提供多用户安全隔离。若多名用户可访问同一个已开启工具的智能体，他们将共享全部工具权限。
重要安全提醒：
如果你不熟悉安全加固和访问控制，请勿运行 OpenClaw。在开启工具或将其暴露到公网前，务必请教有经验的人员。
推荐安全基线：
- 使用配对 / 白名单 + 提及触发限制
- 多用户 / 共享场景：拆分信任边界（独立网关、凭证，最好是独立系统用户 / 主机）
- 启用沙箱 + 最小权限工具
- 共享收件箱：隔离私信会话（session.dmScope: per-channel-peer），最小化工具访问
- 密钥、敏感信息不要放在智能体可访问的文件系统
- 开启工具或接入不可信来源的机器人，使用安全性最强的可用模型
务必定期执行：
openclaw security audit --deep # 深度安全审计
openclaw security audit --fix # 自动修复安全问题
必读官方文档：
docs.openclaw.ai
在本文中，我们完成了 OpenClaw 的安装、配置，并成功接入了飞书机器人，实现了云端 AI 模型（如 Kimi）的调用。但如果你对数据隐私有更高要求，或者希望在没有网络的环境下也能使用 AI 助手，那么本地部署大模型将是更理想的选择。
下一篇，我们将详细介绍如何在本地部署大模型（如 Ollama），并将其接入 OpenClaw，让整个系统彻底脱离云端 API，实现完全离线、安全可控的 AI 智能体运行。
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