OpenClaw 是一个开源的个人 AI 助手平台，支持通过多种IM消息渠道 AI 交互。通过配置可接入阿里云百炼平台上的 AI 模型，AI模型支持按量付费、Coding Plan、Token Plan 团队版三种接入方式。本文阿小云以本地Mac OS操作系统为例，现在本地电脑安装OpenClaw，然后调用阿里云百炼平台的Token，调用百炼API Key有三种方法，最后接入飞书全流程。如果是云端部署OpenClaw，可以参考阿里云官方关于OpenClaw的部署教程：https://www.aliyun.com/activity/ecs/clawdbot
一、安装 OpenClaw
1、检查并安装Node.js
OpenClaw 需要 Node.js 22 或更高版本。可通过以下命令检查 Node.js 版本，打开终端，执行命令：
node --version
如果未安装或版本过低，请访问 Node.js 官网下载安装。
2、安装OpenClaw
推荐使用官方安装脚本：
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
或通过 npm 全局安装：
npm install -g openclaw@latest
首次安装后，OpenClaw 会自动启动配置向导，完成初始设置。也可以手动执行openclaw onboard命令进行配置。
配置项 |
建议配置 |
I understand this is powerful and inherently risky. Continue? |
选择 Yes |
Onboarding mode |
选择 QuickStart |
Model/auth provider |
选择 Skip for now（稍后配置百炼模型） |
Filter models by provider |
选择 All providers |
Default model |
选择 Keep current |
Select channel (QuickStart) |
选择 Skip for now（稍后配置渠道） |
Configure skills now? (recommended) |
选择 No |
Enable hooks? |
按空格键选中选项，按回车键进入下一步 |
How do you want to hatch your bot? |
选择 Do this later |
二、订阅百炼AI模型API Key
接入阿里云百炼平台AI模型的API Key有三种方式，可以开通Token Plan、Coding Plan或者按量付费使用Token，三种方法如下，以下三种方法三选一：
方法1、接入Token Plan 团队版
阿里云百炼TokenPlan团队版官网：https://www.aliyun.com/benefit/scene/tokenplan 需要先购买套餐，目前最低是198元1个月，如下图：
订阅之后获取 Token Plan 团队版专属 API Key，TokenPlan的API Key如下：
API Key |
Token Plan 团队版专属API Key |
Base URL |
|
可用模型 |
Token Plan 团队版支持的模型 |
配置文件位于 ~/.openclaw/openclaw.json，OpenClaw 启动时会自动读取。查看：Token Plan 团队版专属API Key获取方法
获取到阿里云百炼Token Plan团队版的API Key后，跳转到【三、配置AI模型的API Key】
方法2、接入Coding Plan 团队版
阿里云Coding Plan官网：https://www.aliyun.com/benefit/scene/codingplan 如下图，目前只有Pro高级版，费用是200元1个月，如下图：
订阅之后，获取CodingPlan的API Key：
获取Coding Plan的API Key，然后跳转到【三、配置AI模型的API Key】
方法3、按量使用百炼Token
在阿里云百炼平台：https://www.aliyun.com/product/bailian 获取到API Key：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key
API Key |
阿里云百炼 API Key，格式为 sk-xxxxx |
Base URL |
请确保 Base URL、API Key 和模型归属同一地域：
|
可用模型 |
填入模型广场中支持的模型 |
以下配置以华北2（北京）地域为例，如使用其他地域请替换 baseUrl 为上表中对应地域的 URL。
配置文件位于 ~/.openclaw/openclaw.json，OpenClaw 启动时会自动读取。
三、配置AI模型的API Key
1、Mac电脑打开终端，打开配置文件：
nano ~/.openclaw/openclaw.json
2、写入配置，首次配置：复制以下内容到配置文件，将 YOUR_API_KEY 替换为【Token Plan的API Key】、【CodingPlan的API Key】或者【百炼按量计费的API Key】，三选一：
{ "meta": { "lastTouchedVersion": "2026.2.1", "lastTouchedAt": "2026-02-03T08:20:00.000Z" }, "models": { "mode": "merge", "providers": { "bailian-token-plan": { "baseUrl": "https://token-plan.cn-beijing.maas.aliyuncs.com/apps/anthropic", "apiKey": "YOUR_API_KEY", "api": "anthropic-messages", "models": [ { "id": "qwen3.7-max", "name": "qwen3.7-max", "reasoning": false, "input": ["text"], "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 65536, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "compat": { "thinkingFormat": "openai" } }, { "id": "qwen3.7-plus", "name": "qwen3.7-plus", "reasoning": false, "input": ["text", "image"], "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 65536, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "compat": { "thinkingFormat": "openai" } }, { "id": "qwen3.6-plus", "name": "qwen3.6-plus", "reasoning": false, "input": ["text", "image"], "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 65536, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "compat": { "thinkingFormat": "openai" } }, { "id": "qwen3.6-flash", "name": "qwen3.6-flash", "reasoning": false, "input": ["text", "image"], "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 32768, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "compat": { "thinkingFormat": "openai" } }, { "id": "deepseek-v4-pro", "name": "deepseek-v4-pro", "reasoning": false, "input": ["text"], "contextWindow": 163840, "maxTokens": 32768, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 } }, { "id": "deepseek-v4-flash", "name": "deepseek-v4-flash", "reasoning": false, "input": ["text"], "contextWindow": 163840, "maxTokens": 16384, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 } }, { "id": "deepseek-v3.2", "name": "deepseek-v3.2", "reasoning": false, "input": ["text"], "contextWindow": 163840, "maxTokens": 16384, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "compat": { "thinkingFormat": "openai" } }, { "id": "kimi-k2.7-code", "name": "kimi-k2.7-code", "reasoning": false, "input": ["text", "image"], "contextWindow": 262144, "maxTokens": 32768, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "compat": { "thinkingFormat": "openai" } }, { "id": "kimi-k2.6", "name": "kimi-k2.6", "reasoning": false, "input": ["text", "image"], "contextWindow": 262144, "maxTokens": 16384, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "compat": { "thinkingFormat": "openai" } }, { "id": "kimi-k2.5", "name": "kimi-k2.5", "reasoning": false, "input": ["text", "image"], "contextWindow": 262144, "maxTokens": 16384, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "compat": { "thinkingFormat": "openai" } }, { "id": "glm-5.2", "name": "glm-5.2", "reasoning": false, "input": ["text"], "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 16384, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "compat": { "thinkingFormat": "openai" } }, { "id": "glm-5.1", "name": "glm-5.1", "reasoning": false, "input": ["text"], "contextWindow": 202752, "maxTokens": 16384, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "compat": { "thinkingFormat": "openai" } }, { "id": "glm-5", "name": "glm-5", "reasoning": false, "input": ["text"], "contextWindow": 202752, "maxTokens": 16384, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 }, "compat": { "thinkingFormat": "openai" } }, { "id": "MiniMax-M2.5", "name": "MiniMax-M2.5", "reasoning": false, "input": ["text"], "contextWindow": 204800, "maxTokens": 131072, "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 } } ] } } }, "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "bailian-token-plan/qwen3.7-plus" }, "models": { "bailian-token-plan/qwen3.7-max": {}, "bailian-token-plan/qwen3.7-plus": {}, "bailian-token-plan/qwen3.6-plus": {}, "bailian-token-plan/qwen3.6-flash": {}, "bailian-token-plan/deepseek-v4-pro": {}, "bailian-token-plan/deepseek-v4-flash": {}, "bailian-token-plan/deepseek-v3.2": {}, "bailian-token-plan/kimi-k2.7-code": {}, "bailian-token-plan/kimi-k2.6": {}, "bailian-token-plan/kimi-k2.5": {}, "bailian-token-plan/glm-5.2": {}, "bailian-token-plan/glm-5.1": {}, "bailian-token-plan/glm-5": {}, "bailian-token-plan/MiniMax-M2.5": {} } } }, "gateway": { "mode": "local", "auth": { "mode": "none" } } }
3、保存并退出，按 Ctrl+X，按 Y 确认保存，按 Enter 确认文件名
4、使配置生效，运行以下命令重启网关，使配置生效
openclaw gateway restart
四、接入飞书
步骤一：创建飞书应用
- 访问飞书开放平台，单击创建企业自建应用，填写应用名称和描述，选择应用图标，单击创建。
- 左侧导航栏单击凭证与基础信息 页面，复制App ID（格式如
cli_xxx）和App Secret。 - 左侧导航栏单击 权限管理页面，单击批量导入/导出权限 按钮，粘贴以下 JSON 配置，单击下一步，确认新增权限，单击申请开通。
JSON配置文件内容：
{ "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: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", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read"] } }
- 左侧导航栏中单击， 选择按能力添加页签，找到机器人卡片，单击配置。
- 配置事件订阅。
- 在飞书开放平台左侧导航栏单击事件与回调，在事件配置页签中单击订阅方式，选择使用 长连接 接收事件，单击保存。
- 在事件配置页面，单击添加事件，搜索事件
im.message.receive_v1（接收消息），单击确认添加。
- 在 版本管理与发布 页面创建版本，填写应用版本号和更新说明，单击保存，提交审核并发布。
步骤二：配置飞书机器人
1、在终端中输入以下命令配置飞书渠道
openclaw channels add
根据界面交互提示，完成以下配置。
- 选择 Feishu
- 输入 App ID
- 输入 App Secret
配置完成后，重启网关。 2. 创建群聊或在已有群聊中添加机器人，在飞书群中@机器人进行对话，或通过搜索的方式与机器人私聊进行测试。 3. 在群聊中添加机器人：设置。 4. 单击机器人头像，单击发送消息，可向机器人私发一条消息，机器人会回复一条包含配对码的消息。 5. 复制消息的最后一行，在 OpenClaw 对话中发送，OpenClaw 会自动完成飞书机器人配对。
步骤三：测试
1、执行以下命令重启网关。
openclaw gateway restart
2、执行以下命令检查飞书渠道状态
openclaw status
在 Channels 部分，Feishu 应显示为 ON 且状态为 OK。
3. 在飞书中发送消息进行测试。
至此在MacOS电脑上安装OpenClaw龙虾AI助手，使用阿里云百炼AI模型的API Key调用模型，并接入飞书的全流程完毕。
