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OpenClaw专属优惠券链接：
https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot
选择要开通的套餐版本，刚上手用量不大推荐：Lite 版本
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，并妥善保存。
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 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。点击保存
添加事件：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：“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。您需要在CMD下运行此代码：
openclaw-cn pairing approve feishu <配对码>
运行后再终端执行：
openclaw-cn gateway
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/activity/ecs/clawdbot