在企业数字化转型的浪潮中，很多团队都面临着一个尴尬的现状：买了很多SaaS工具，却依然要靠人工在不同系统间搬运数据。飞书作为新一代办公协作平台，虽然自带了强大的自动化能力，但如果想让它具备真正的“思考”能力——比如自动分析周报、根据模糊指令查询数据库、甚至自主决策调用API——这就需要接入更强大的大脑。

这就是 OpenClaw + 飞书 组合的价值所在。OpenClaw 作为一个开源的 AI Agent 编排平台，能够让大模型不仅仅是“聊天”，而是真正具备“手脚”。本文将带你实战演练，如何通过 OpenClaw 对接飞书，在企业内部搭建一套私有化部署的 AI 智能体系统，彻底打通办公自动化的最后一公里。

为什么选择 OpenClaw 进行私有化部署？

市面上确实不缺 AI 助手，但企业级场景往往卡在两个点上：数据安全和定制化深度。公有云的 Agent 平台虽然方便，但将核心业务数据上传始终是个隐患。OpenClaw 的优势在于其开源特性，支持完全的私有化部署，让你的 AI 智能体运行在自己的服务器上，数据不出域。

对于不想折腾底层环境的开发者，推荐使用七牛云的全栈应用服务器。它不仅提供了开箱即用的环境，更重要的是，你可以直接选择预装好的OpenClaw系统镜像。相比于手动配置 Docker、Python 环境以及各种依赖库，直接加载镜像能节省至少半天的部署时间，让你能专注于业务逻辑的编排而非运维填坑。

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OpenClaw 飞书机器人配置教程：从 0 到 1

搭建这套系统的核心逻辑是：飞书作为交互前端，OpenClaw 作为中枢大脑，大模型提供推理能力。

1. 飞书开放平台配置

首先，你需要登录飞书开放平台创建一个企业自建应用。在“添加应用能力”中启用“机器人”功能。这里有个关键细节容易被忽略：权限范围（Scopes）。为了让 Agent 能不仅仅是回复消息，还能读取文档或查询日历，务必开启 im:message、docs:read 等相关权限。获取到 App ID 和 App Secret 后，这是我们打通任督二脉的钥匙。

2. OpenClaw 接入配置

回到 OpenClaw 的控制台，在渠道配置中选择 Feishu/Lark。填入刚才获取的凭证，并配置好消息回调地址（Webhook）。此时，你的OpenClaw飞书机器人配置教程才算真正开始。为了让机器人具备强大的理解能力，我们需要接入底层的大模型。

这里推荐对接七牛云的AI大模型推理服务。它完美兼容 OpenAI 接口协议，这意味着你在 OpenClaw 中配置模型提供商时，可以直接复用 OpenAI 的 SDK 格式，只需替换 Base URL 和 API Key。更重要的是，它集成了 Claude、DeepSeek 等顶级模型，支持联网搜索和深度思考。对于需要处理复杂逻辑的企业级自动化办公Agent来说，一个具备“深度思考”能力的模型能显著减少幻觉，提高任务执行的准确率。

3. 编写你的第一个 Agent 技能

配置完成后，不要急着聊天。OpenClaw 的强大在于 Tool Use（工具调用）。你可以编写一个简单的 Python 脚本，比如“查询销售额”，将其注册为 OpenClaw 的一个工具。

当你在飞书里问：“上周华东区的销售情况如何？”

  1. 飞书将消息推送到 OpenClaw。
  2. OpenClaw 调用的七牛云 AI 模型分析意图，判断需要调用“查询销售额”工具。
  3. Agent 执行 SQL 查询，获取数据。
  4. 模型将数据整理成飞书卡片消息，回传给用户。

整个过程，用户感觉就像在和一个全能的飞书AI助手对话，而背后是精密的工具链在支撑。

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进阶：打造企业级自动化办公 Agent

完成了基础对话，我们来看看更复杂的场景。OpenClaw私有化部署方案的真正威力在于它可以连接企业内部的各种孤岛系统。

例如，HR 场景下的招聘流程自动化。你可以设定一个 Agent，它不仅能回答候选人的问题，还能：

  • 自动筛选简历：通过 OCR 识别简历内容，利用大模型提取关键技能。
  • 安排面试：直接调用飞书日历 API，查找面试官的空闲时间，并自动发送会议邀约。
  • 面试记录整理：面试结束后，飞书妙记生成的文本自动推送到 OpenClaw，由 Agent 总结优缺点并存入 ATS 系统。

在这个过程中，OpenClaw 扮演了调度员的角色，而七牛云的全栈应用服务器 LAS 则提供了稳定的运行环境，确保这些自动化任务 24 小时在线。这种深度的飞书集成，远比简单的关键词回复要更有业务价值。

结语

通过 OpenClaw 与飞书的深度结合，我们不再是简单地引入一个聊天机器人，而是构建了一套可进化的数字员工体系。从底层的OpenClaw系统镜像快速部署，到利用AI大模型推理服务赋予其高智商，再到飞书前端的无缝交互，这是一套完整的企业级 AI 落地路径。

不要让 AI 停留在“玩玩而已”的阶段。动手部署一套属于你们团队的私有化 Agent，你会发现，真正的效率革命，往往就藏在这些被自动化的琐碎流程之中。