OpenClaw + 智谱 AI (GLM) + 飞书机器人完整部署指南OpenClaw + 智谱 AI (GLM)

OpenClaw + 智谱 AI (GLM) + 飞书机器人 完整部署指南。

🚀 OpenClaw 智能体部署指南 (Node.js 22+ / 智谱 GLM / 飞书)

本指南将帮助您在本地或服务器上搭建一个基于 智谱 AI (Zhipu GLM) 模型，并通过 飞书 (Feishu/Lark) 进行交互的智能体OpenClaw。

📋 前置准备

操作系统: Linux / macOS / Windows (WSL2 推荐)
运行环境: Node.js 22+ (必须)
包管理器: npm 或 pnpm (推荐 pnpm)
账号准备:
- 智谱开放平台账号
- 飞书开放平台账号 (企业管理员权限更佳)

🛠️ 步骤一：安装 OpenClaw

由于 Node.js 版本较新 (v22)，建议使用 pnpm 以获得更好的依赖管理体验，当然 npm 也可以。

1. 验证 Node.js 版本

node -v
# 输出应 >= v22.0.0

2. 安装 OpenClaw CLI

推荐使用全局安装方式：

# 使用 npm
npm install -g openclaw

# 或者使用 pnpm (推荐)
pnpm add -g openclaw

3. 验证安装

openclaw --version

如果显示版本号，说明安装成功。

🔑 步骤二：注册智谱开放平台 & 获取 Key

为了获得更稳定的 QPS (每秒请求数) 以避免之前的限流错误，请仔细操作此步。选择智谱的原因是注册会送几千万token，适合想尝试玩玩openclaw的用户，不过智谱AI在我体验下来不太好用，资金充足可考虑其它模型。

访问官网: 登录智谱开放平台。
创建 API Key:
- 进入控制台 -> API Key 管理。
- 点击“创建新的 API Key”。
- 重要: 勾选所需的模型权限 (如 glm-4-air, glm-z1-air 等)。
- 复制生成的 Key (格式通常为 xxxxxxxx.xxxxxxxx)，妥善保存。

查看额度与限流:
- 在控制台查看当前 Key 的 QPS (Queries Per Second) 限制。
- 建议: 如果是免费额度，QPS 通常很低 (如 2-5)。如果是生产环境，建议充值升级以获得更高并发支持。

🤖 步骤三：创建飞书机器人

我们需要在飞书上创建一个应用，以便 OpenClaw 能将消息推送给您。

进入飞书开放平台: 登录飞书开放平台。
创建企业自建应用:
- 点击“控制台” -> “创建企业自建应用”。
- 填写应用名称 (如 OpenClaw-Bot) 和图标。
获取凭证:
- 在“凭证与基础信息”页面，记录 App ID 和 App Secret。
在本地执行以下命令:

npx -y https://sf3-cn.feishucdn.com/obj/open-platform-opendoc/879b06f872058309ef70f49bcd38a71f_Pr8pNIJ9J9.tgz install

提示：👆如果执行这一行命令行出错，可在命令行前增加sudo 重新执行

如果历史已关联飞书应用，可选是沿用历史飞书应用，还是创建或关联新应用。如果是创建或关联新应用，则填入第3步中创建新应用的 appid 和 appsecret

验证是否成功

openclaw gateway run --allow-unconfigured

若出现以下内容则关联成功

配置权限:
- 进入“权限管理” -> “批量导入”。
- 复制并添加以下关键权限：

{
  "scopes": {
    "tenant": [
      "contact:contact.base:readonly",
      "docx:document:readonly",
      "im:chat:read",
      "im:chat:update",
      "im:message.group_at_msg:readonly",
      "im:message.p2p_msg:readonly",
      "im:message.pins:read",
      "im:message.pins:write_only",
      "im:message.reactions:read",
      "im:message.reactions:write_only",
      "im:message:readonly",
      "im:message:recall",
      "im:message:send_as_bot",
      "im:message:send_multi_users",
      "im:message:send_sys_msg",
      "im:message:update",
      "im:resource",
      "application:application:self_manage",
      "cardkit:card:write",
      "cardkit:card:read"
    ],
    "user": [
      "contact:user.employee_id:readonly",
      "offline_access","base:app:copy",
      "base:field:create",
      "base:field:delete",
      "base:field:read",
      "base:field:update",
      "base:record:create",
      "base:record:delete",
      "base:record:retrieve",
      "base:record:update",
      "base:table:create",
      "base:table:delete",
      "base:table:read",
      "base:table:update",
      "base:view:read",
      "base:view:write_only",
      "base:app:create",
      "base:app:update",
      "base:app:read",
      "board:whiteboard:node:create",
      "board:whiteboard:node:read",
      "calendar:calendar:read",
      "calendar:calendar.event:create",
      "calendar:calendar.event:delete",
      "calendar:calendar.event:read",
      "calendar:calendar.event:reply",
      "calendar:calendar.event:update",
      "calendar:calendar.free_busy:read",
      "contact:contact.base:readonly",
      "contact:user.base:readonly",
      "contact:user:search",
      "docs:document.comment:create",
      "docs:document.comment:read",
      "docs:document.comment:update",
      "docs:document.media:download",
      "docs:document:copy",
      "docx:document:create",
      "docx:document:readonly",
      "docx:document:write_only",
      "drive:drive.metadata:readonly",
      "drive:file:download",
      "drive:file:upload",
      "im:chat.members:read",
      "im:chat:read",
      "im:message",
      "im:message.group_msg:get_as_user",
      "im:message.p2p_msg:get_as_user",
      "im:message:readonly",
      "search:docs:read",
      "search:message",
      "space:document:delete",
      "space:document:move",
      "space:document:retrieve",
      "task:comment:read",
      "task:comment:write",
      "task:task:read",
      "task:task:write",
      "task:task:writeonly",
      "task:tasklist:read",
      "task:tasklist:write",
      "wiki:node:copy",
      "wiki:node:create",
      "wiki:node:move",
      "wiki:node:read",
      "wiki:node:retrieve",
      "wiki:space:read",
      "wiki:space:retrieve",
      "wiki:space:write_only"
    ]
  }
}

配置事件与回调订阅 :
- 使用 长连接 接收事件和回调事件
安装应用:
- 在“版本管理与发布”中点击“发布”，发布后会进入审核状态，让企业管理员通过后才会正式发布。
- 回到“应用信息”，点击“启用状态”确保应用已启用。
- 在飞书群聊中，通过“添加机器人”将刚创建的应用添加到群组聊天中。

⚙️ 步骤四：初始化配置 OpenClaw

这是最关键的一步，我们将整合之前的配置并针对限流问题进行优化。

1. 配置 OpenClaw 的 AI 大模型

运行以下命令：

openclaw config

Local > Model > 选择你的模型厂商 > Paste API key now > 输入「API key」

2. 运行 OpenClaw Gateway

打开“终端”依次输入以下指令，检查 Gateway 是否正常问答。

openclaw gateway install

openclaw gateway start

openclaw gateway status

出现绿色 “loaded” ，则说明安装成功。

恭喜！ 您现在拥有一个稳定运行的 OpenClaw + 智谱 + 飞书智能体系统。如有其他配置需求，可随时调整 openclaw.json 并重启网关。

步骤五：验证飞书机器人能正常回复

1.将发布的机器人拉入一个群聊并@机器人发送以下命令进行授权

/feishu auth

2.授权成功后发送以下命令进行整体检查

/feishu doctor

若能正常回复则安装成功。

若提示请求超时则进入/.openclaw/openclaw.json文件配置智谱GLM-Z1-Air模型，或者选用其它模型。

OpenClaw + 智谱 AI (GLM) + 飞书机器人 完整部署指南