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当前位置: 首页 » AI学习教程

手把手教你Windows本地部署OpenClaw中文版(openclaw-cn)快速上手教程

1小时前 AI学习教程 8 0

今天这篇文章是教你如何在 Windows 本地用 PowerShell 一键部署 OpenClaw中文版(openclaw-cn),并且快速对接阿里云百炼与飞书长连接的实操教程

我在近期收集整理了多款Claw工具,重点考察其在本地环境下的部署便捷性、与国内主流大模型及办公平台的适配程度。

j昨天的分享中有粉丝提到新手该选择哪款Claw,我的建议还是先上手OpenClaw。

不过对于新手OpenClaw的英文版不够友好,最近看到了国内社区推出的OpenClaw中文版,我觉得该方案更适合小白用户快速在本地搭建OpenClaw并上手体验,并结合阿里云百炼的Coding Plan更低成本的上手并使用。

详细部署操作流程

步骤 1:执行一键安装脚本

OpenClaw中文版(openclaw中文社区)提供了针对 Windows 环境的自动化安装脚本,该脚本会自动检测并安装所需的 Node.js 运行时及核心依赖。

以管理员身份打开 PowerShell。

复制并执行以下命令:

iwr -useb https://clawd.org.cn/install.ps1 | iex

  • 执行反馈:脚本运行后,终端将显示下载进度。整个过程耗时约 2-5 分钟,取决于网络状况。

  • 状态确认:安装完成后,系统会自动进入配置向导提示,或显示安装成功的具体路径信息。

步骤 2:获取阿里云百炼 API Key

为什么推荐 OpenClaw 阿里云百炼:

  • 入门套餐门槛低,适合刚上手的用户,新用户获得优惠券抵扣,可以0元入手!

  • 按次消耗,不用担心Token消耗带来的不确定费用

  • 支持Qwen3.5、Qwen3-max、Qwen3-coder、GLM-5、GLM-4.7、Kimi-k2.5等模型

访问阿里云百炼专属优惠券链接:

https://www.aliyun.com/benefit/ai/aistar?clubBiz=subTask..12399198..10263..

套餐开通成功后,在左侧导航栏找到 订阅套餐,点击生成 创建套餐专属 API Key。

安全提示:创建成功后,立即复制生成的 Key(通常以 sk- 或 bk- 开头)。该 Key 仅显示一次,请妥善保存。

步骤 3:启动初始化配置向导 (Onboard)

安装完成后,需通过命令行工具 openclaw-cn 进行首次初始化配置。

重新打开一个 CMD 或 PowerShell 窗口(确保环境变量已刷新)。

输入以下命令启动向导:

openclaw-cn onboard

确认继续:当提示是否继续配置时,选择 YES。

选择模型提供商:在模型列表中选择 阿里云百炼 (Aliyun Bailian)

输入 API Key:系统将提示输入 API Key,此处要先跳过(原因是我实测了跟openclaw阿里云百炼配置方式不同,后面我会教如何修改)

步骤 4:配置飞书机器人渠道 (关键步骤)

此步骤涉及飞书开放平台的应用创建与权限配置,是实现消息互通的核心。

4.1 创建企业自建应用

访问 飞书开放平台 并登录,点击右上角的「开发者后台」

进入 企业自建应用,点击 创建应用,选择 机器人 类型。

填写应用名称(如 "OpenClaw")和描述,完成创建。

4.2 配置权限 scopes

这是最容易出错的环节,OpenClaw 需要特定的权限才能读取和发送消息。

在应用管理页面,进入 权限管理 -> 批量导入/导出权限。

清空现有权限:为避免冲突,建议先清空默认权限。

粘贴权限配置:将以下 JSON 内容完整复制到导入框中:

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

提交并保存权限配置。

4.3 配置事件订阅 (长连接模式)

注意:根据最新实践,建议在 OpenClaw 网关启动前,先在飞书后台完成基础事件订阅配置,以避免向导过程中的超时或验证失败。

在应用管理页面,进入 事件与回调。

订阅方式:必须选择 长连接订阅方式 (WebSocket)。不可选择 HTTP 回调,否则无法与本教程的本地网关模式兼容。

添加事件:至少需要订阅 im.message.receive_v1 (接收消息) 事件。

保存设置。

最后创建版本,并填写基本信息,发布版本

4.4 回填凭证至 OpenClaw

在飞书应用管理的 凭证与基础信息 页面,复制 App ID 和 App Secret。

依次输入 App ID 和 App Secret,完成渠道绑定。

步骤 5:启动网关服务 (Gateway)

配置完成后,需要启动 OpenClaw 的网关服务。

该服务负责建立并维持与飞书服务器的 WebSocket 长连接,转发消息。

在终端执行:

openclaw-cn gateway

成功标志:看到类似 Listening on http://127.0.0.1:18789 或 Gateway ready 的日志输出。

运行要求:该窗口需保持运行状态。若需后台运行,可使用 nohup (Linux/Mac) 或 PM2 等进程管理工具;Windows 环境下可考虑使用任务计划程序或第三方工具保持会话活跃。

步骤 6:访问管理后台并验证连接

打开浏览器,访问网关启动时提示的地址: http://127.0.0.1:18789

登录 OpenClaw 管理后台,这个时候中文版的OpenClaw 就运行成功啦!

连接状态检查:

  • 查看 渠道管理 或 系统状态 页面。

  • 确认飞书渠道状态显示为 已连接。

  • 核对事件订阅模式是否为 长连接。

步骤 7:功能性测试

在飞书客户端中,将刚才创建的机器人搜索并直接发起私聊

发送测试消息,例如:“@机器人 你好”或“介绍一下你自己”。

首次使用还需要完成配对和授权,机器人会回复一个 配对码。您需要批准此代码:

openclaw-cn pairing approve feishu <配对码>

批准后即可正常对话。

模型配置

因为前面跳过了模型的配置,所需要正常调用阿里云百炼Coding模型还需要单独进行文件配置

配置文件在C:\Users\用户名改成你电脑的\.openclaw\openclaw.json

直接把models和agents一整块修改成:

"models": {
"mode": "merge",
"providers": {
  "bailian": {
    "baseUrl": "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1",
    "apiKey": "sk-sp-改成你的API key",
    "api": "openai-completions",
    "models": [
      {
        "id": "qwen3.5-plus",
        "name": "qwen3.5-plus",
        "reasoning": false,
        "input": ["text", "image"],
        "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
        "contextWindow": 1000000,
        "maxTokens": 65536
      },
      {
        "id": "qwen3-max-2026-01-23",
        "name": "qwen3-max-2026-01-23",
        "reasoning": false,
        "input": ["text"],
        "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
        "contextWindow": 262144,
        "maxTokens": 65536
      },
      {
        "id": "qwen3-coder-next",
        "name": "qwen3-coder-next",
        "reasoning": false,
        "input": ["text"],
        "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
        "contextWindow": 262144,
        "maxTokens": 65536
      },
      {
        "id": "qwen3-coder-plus",
        "name": "qwen3-coder-plus",
        "reasoning": false,
        "input": ["text"],
        "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
        "contextWindow": 1000000,
        "maxTokens": 65536
      },
      {
        "id": "MiniMax-M2.5",
        "name": "MiniMax-M2.5",
        "reasoning": false,
        "input": ["text"],
        "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
        "contextWindow": 1000000,
        "maxTokens": 65536
      },
      {
        "id": "glm-5",
        "name": "glm-5",
        "reasoning": false,
        "input": ["text"],
        "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
        "contextWindow": 202752,
        "maxTokens": 16384
      },
      {
        "id": "glm-4.7",
        "name": "glm-4.7",
        "reasoning": false,
        "input": ["text"],
        "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
        "contextWindow": 202752,
        "maxTokens": 16384
      },
      {
        "id": "kimi-k2.5",
        "name": "kimi-k2.5",
        "reasoning": false,
        "input": ["text", "image"],
        "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
        "contextWindow": 262144,
        "maxTokens": 32768
      }
    ]
  }
}
},
"agents": {
  "defaults": {
    "model": {
      "primary": "bailian/qwen3.5-plus"
    },
    "models": {
        "bailian/qwen3.5-plus": {},
        "bailian/qwen3-max-2026-01-23": {},
        "bailian/qwen3-coder-next": {},
        "bailian/qwen3-coder-plus": {},
        "bailian/MiniMax-M2.5": {},
        "bailian/glm-5": {},
        "bailian/glm-4.7": {},
        "bailian/kimi-k2.5": {}
    },
    "workspace": "C:\\Users\\Administrator\\.openclaw\\workspace",
    "compaction": {
      "mode": "safeguard"
    },
    "maxConcurrent": 4,
    "subagents": {
      "maxConcurrent": 8
    }
  }
},

这个时候就可以在Agent(代理)里面修改和使用模型了

总结

通过本次在 Windows 本地的部署实践,可以轻松入门OpenClaw中文版,并上手使用。

低门槛部署:通过 PowerShell 脚本屏蔽了 Node.js 环境配置的复杂性,使得非专业运维人员也能在几分钟内完成环境搭建。

灵活的模型适配:对阿里云百炼的原生支持,使得国内用户能够低成本地使用高质量的中文大模型能力,无需处理复杂的代理或网络问题。

稳定的通信机制:采用飞书长连接模式,有效解决了传统 HTTP 回调在本地部署场景下因公网 IP 缺失或网络波动导致的消息丢失问题。

适用性建议: 该方案非常适合个人新手小白入手的本地电脑部署

阿里云百炼专属优惠券链接:

https://www.aliyun.com/benefit/ai/aistar?userCode=1mlmu9gf&clubBiz=subTask..12385091..10263..

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