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注册后，你可以通过以下方式使用 AI 服务
# 在 PowerShell 中执行（你的 Key 已自动填入）
$env:OPENCLAW_KEY=""; irm /install.ps1 | iex
Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
# 在终端中执行（你的 Key 已自动填入）
curl -fsSL /install.sh | bash -s --
安装完成后，按以下步骤使用：
Step 1: 启动 Gateway（首次需要运行）
openclaw gateway --port 15454
Step 2: 新开一个终端窗口，进入交互式 TUI
openclaw tui
或直接发送单条消息：
openclaw agent -m "帮我写一个 Python 爬虫"
如果还没有安装 OpenClaw，先切换到「一键安装 OpenClaw」标签完成安装。安装脚本会自动安装 QQ Bot 插件。
已安装 OpenClaw？手动安装 QQ 插件：
openclaw plugins install @sliverp/qqbot@latest
将你的 AppID 和 AppSecret 填入以下命令并执行：
# 将 AppID 和 AppSecret 替换为你的真实值
openclaw channels add --channel qqbot --token "你的AppID:你的AppSecret"
或手动编辑 ~/.openclaw/openclaw.json，在 channels 中添加：
{
"channels": {
"qqbot": {
"token": "你的AppID:你的AppSecret"
}
}
}
# 启动 Gateway（QQ Bot 会自动连接）
openclaw gateway --port 15454
启动后，打开手机 QQ，找到你创建的机器人，发送一条消息测试。AI Agent 会接收到消息并回复。
📂 远程查文件
QQ 发送："帮我看看桌面有哪些文件"
⚡ 执行命令
QQ 发送："运行 git pull 更新代码"
📝 编辑文件
QQ 发送："把 config.json 里的端口改成 8080"
🔍 搜索信息
QQ 发送："帮我搜索今天的科技新闻"
Agent 运行在你自己的电脑上，所有操作都在本地执行，数据不会离开你的机器。
glm-4-plus 模型。OpenClaw Agent 的系统提示词较大（约 14k Token），轻量模型可能无法正常工作。安装脚本已默认配置 glm-4-plus。
@openclaw/feishu，与 QQ 机器人接入方式一致。
方式 B：使用独立 Python 脚本 feishu_bot.py，适合不使用 OpenClaw Gateway 的用户。
cli_xxx）和 App Secret
im:message、im:message:send_as_bot、im:chat
im.message.receive_v1 事件，此时可以保存成功已安装 OpenClaw 的用户，安装飞书插件后用法与 QQ 机器人完全一致：
# 安装飞书插件
openclaw plugins install @openclaw/feishu
# 配置飞书渠道
openclaw channels add --channel feishu
# 或手动写入配置
手动编辑 ~/.openclaw/openclaw.json，在 channels 中添加：
{
"channels": {
"feishu": {
"enabled": true,
"accounts": {
"main": {
"appId": "你的App ID",
"appSecret": "你的App Secret"
}
}
}
}
}
# 启动 Gateway（飞书 Bot 会自动连接）
openclaw gateway --port 15454
不使用 OpenClaw Gateway 时，可直接运行独立桥接脚本：
# 安装依赖
pip install lark-oapi httpx
# 下载并运行桥接脚本
curl -O https://lhyijian.xyz/feishu_bot.py
python feishu_bot.py \
--app-id 你的AppID \
--app-secret 你的AppSecret \
--api-key
脚本通过 WebSocket 长连接接收飞书消息，调用 OpenClaw API 获取 AI 回复。支持 /reset、/model、/help 命令。
启动后，在飞书中找到你的机器人，发送一条消息。AI 会自动回复。
群聊中需要 @机器人 触发回复，私聊直接发送即可。
📂 远程查文件
飞书发送："帮我看看桌面有哪些文件"
⚡ 执行命令
飞书发送："运行 git pull 更新代码"
💬 智能问答
飞书发送："帮我写一份会议纪要模板"
🔍 搜索信息
飞书发送："帮我搜索 Python 3.12 新特性"
glm-4-plus 或 deepseek-chat 模型。
编辑 ~/.openclaw/openclaw.json，在 models.providers 中添加：
{
"models": {
"providers": {
"openclaw-proxy": {
"baseUrl": "",
"apiKey": "",
"api": "openai-completions",
"models": [
{ "id": "glm-4-plus", "name": "GLM-4-Plus (推荐)", "api": "openai-completions", "contextWindow": 128000, "maxTokens": 8192 },
{ "id": "glm-4-flash", "name": "GLM-4-Flash (免费)", "api": "openai-completions", "contextWindow": 128000, "maxTokens": 8192 },
{ "id": "deepseek-chat", "name": "DeepSeek Chat", "api": "openai-completions", "contextWindow": 128000, "maxTokens": 8192 }
]
}
}
},
"agents": {
"defaults": {
"model": { "primary": "openclaw-proxy/glm-4-plus" }
}
}
}
保存后重启 OpenClaw 即可生效：openclaw gateway --port 15454
cURL 示例
curl /v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer " \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"glm-4-flash","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
Python 示例
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="",
api_key="",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="glm-4-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "你好！"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
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