task3：  搭建moltbot 并链接飞书（失败再成功）

0、主线任务 0：搭建moltbot 并链接飞书

【敲重点】开始行动： 行动第一步，如何搭建一个前卫的工具。我们这个时代是非常棒的，如果你追前卫的信息，总有一批人跑的更快，当人们印象还停留在如何解决国内外访问问题上的时候，国内公司已经出了解决方案。所以，不要担心问题得不到解决，当出现一些特性问题时，那就是意味着我们处在能力边界上了。而前期几乎是一些通用性问题，解决这些通用性问题就超越了大多数的人。

1、如何搭建

现在的搜索结果上，几乎是被云部署的广告霸屏了，不难看出谁更快的让更多人知道，谁就能更快的跑马圈地。我们要跟随这样的趋势，如果有精力的情况下都选择，如果没有精力就选择一个更快的更轻松的方式。根据我的判断，云部署是比较快的方式，如果后期成本高了之后，再考虑转向本地，毕竟现在还没有进入商用环境，仅仅是学习阶段。

点拨：关于“云”的知识，大家不用太担心搞不会，虽然很复杂，我们只需要将需求聚焦在最小范围内，不搞复杂的云服务，就还好。如果搞到复杂的场景，那还是建议请教大佬，这里面有些弯弯绕绕是无底洞。

接下来我们直接跟着搜索结果走就行，我在搜索结果中筛选到了这一篇文章🦞 Clawdbot（Moltbot）云服务AI助手，阿里云一键部署配置步骤流程-阿里云开发者社区

点拨：关于是否直接踩着其他大佬的经验上进行部署这个话题，我之前的业务介绍中有提到。如果有兴趣可以回过头再看看，我并不是一个专业知识分享的线路，而是“一人公司”的探索旅程，所以这一段旅程同样重要，从哪里开始不重要，重要的是能从开始的地方一直走到同一个终点。

跟着流程就是注册和登录，之后点击【一键购买并部署】，跟着流程操作即可。PS：正好我有个新人专享，所以还是挺划算的（如果你不是新用户，就让自己成为新用户吧）。

来到了选择困难症界面，老规矩，丢给 AI，让他帮我选。

2、地域选择

在地域的选择上，AI推荐选择“香港”，但是阿里云轻量应用服务器选项中没有这个选项，所以有时候 AI 也不靠谱，接下来，我们还是人肉搜索，官方文档确实对于地域上有一些场景的说明。其实可以理解成这个服务器类似于一个“虚拟电脑”，而电脑就需要安装应用和存放数据，所以我们需要选择一个存放地。那么，越近的存放地，咱们取东西时就越方便。

点拨：关于地域上的差别是一直都有，会伴随我们非常多的业务，因为现在走的就是国际化，很多优秀的产品来源于国外，所以很多开发者一般会选择将这台“虚拟电脑”放到国外，在国外交互会比较好。但是这里其实大家可以大胆想一下，无论国内还是国外，均会出现在其他环节上的跨国的交互问题，前期尽量选择国内为好。或者这里需要继续百度，看大佬是如何选择的。

根据网上的经验，貌似直接选择国外服务器，开发者在国内无需备案，即可顺滑访问。最后我选择美国-弗吉尼亚。接下来又是一轮点点点。

注意：服务器的服务前往不要乱点，否则你懂的。不然你都不知道怎么欠费的，很多服务放到那儿不用都会计费

3、进入管理控制台

进入管理控制台，点击最亮的那个按钮【远程连接】

点拨：关于很多软件，大家有使用上的恐惧感，我将其视为业务开展过程中的未知恐惧，这些未知恐惧是可以被突破的，我的常用方法是按照其引导的流程持续的操作，比如高亮的按钮、主要的区域、重点的提示等。如果是点击过程中出现了未知问题，在开始解决。如果刚开始就去搜索这些信息上的概念，可以几天都完不成，这就是执行反推思想的魅力，真正的行动。

点击【立即登录】。

4、进入 moltbot

登录之后直接进入一个新的界面。不需要关注这个界面是如何形成的，如果我通过 moltbot 的应用镜像进入，那这个窗口应该就是操作这个moltbot 的应用镜像的，并且可以以此来操作moltbot 的后续配置。

接下来我试一下，给一个指令看看。目前的体验来说还不错，能快速分析出我的意图，并获得我的许可。

这里我开始中途打断问一些其他问题，moltbot 对于上下文的延续确实很友好，能记住主线任务。

• 接下来的流程我就不一一操作了，在执行的过程中，大概它会检索系统缺少的环境、脚本、组件等一切必要的工具，然后帮助我完成这个主线任务。但是需要注意的是，我发现它在规划任务的时候，执行逻辑并不是很友好，可能需要我们识别一下哪些任务是关键任务，或者更应该靠前执行的任务。如果只是无脑点击执行，就会出现非常多的任务反复验证和打转的情况。
• 所以说我们在与软件打交道的时候，更多的还是要有一个初步思路。这里对于“不玩电脑的人”已经是天崩开局了，比如安装基础环境就是一个必要的流程，得先点完，如果遇到问题再进行依赖的安装，就会浪费很多时间在处理前置条件不满足这种事情上。但是好在“大龙虾”都能解决，只是我们前期可以笨拙一点，跟着多点几次也不是什么大问题。
• 另外，在执行任务时，它会记住最开始的任务，如果后续想对前置任务进行调整，必须明确告诉它，我的任务目标变了，删除之前的A计划，我重新规划了 B 计划。

5、主线任务 1：调用大模型-终端内配置

为什么要接入大模型，想必是大家都先这么做的，所以得这么做。而普通人，或许就止步于此了，可能发现这只是一个比较强的问答机器或者是个什么玩具，从前面我们整理的 moltbot 架构来看，这个脚手架还没有完全达成。这个 moltbot 仅仅是一个 shell 命令窗口，理论上要让他安装其他工具，都得通过各种手段将这些工具安装到这个“云电脑”或者 moltbot 的拓展文件夹内，这样他才能完成调用。此处我就不折腾了，等后续本地部署的时候再研究。

通过终端内配置是需要代码基础的，会遇到非常多的 bug 。所以我不建议新手前期采用完全自定义的方式，如果有大佬的参考文档，按照步骤走可能遇到的问题会比较少。

为什么要接入大模型，各位可以根据自己的理解检索，这里就不再赘述了，仅是提供一种思路。另外，在云端安装大模型其实也算是踩了一些坑了，后续在本地部署的时候会更加注意过程的严谨性，尽量减少偏差。所以我建议大家直接根据阿里云的引导进行安装，见下方6、主线任务 1：调用大模型- 阿里云上配置。

以上是我傻不拉几没理解到这个工具的情况就在乱问的场景，请大家引以为戒。在兜兜转转之后，我会在【主线任务 1：调用大模型- 阿里云上配置】之后继续把这个问题搞通，这会为后续本地部署提供宝贵的经验。

6、主线任务 2：调用大模型- 阿里云上配置

除了通过 moltbot 的终端操作以外，其实可以看看阿里云提供的配置指引，所以说大厂还是那个大厂，把饭喂到嘴边。

复制之后，就开始执行，并在命令助手下可以看到执行的命令。这就是标准化的执行流程，这大概率就是对有一定代码基础的人，就可以更加标准化的自定义执行，在这里，对于普通人或者使用者来说，直接按照这个路线一直点即可，不需要关心这些概念。

点击【网站地址】之后进入到一个一个新的会话页面，这个页面是不是很像平时我们看到的 AI 问答工具。

检查一下大模型配置。

这里其实就解决了我们之前的疑问，大模型并不是直接安装到“云电脑”而是通过一种“触手”的方式，抓到或叫做调用到这个认证组件，然后直接通过云端口访问到大模型，这就是云的魅力。接下来我在通过追问，查到实际的密钥在/home/admin/.moltbot/agents/main/agent/auth-profiles.json文件内，如果有更改需求，可以直接手动改。

这里为了折腾，我又返回终端 CLI 中使用命令查看当前 moltbot 的状态，显示应用已经是正常的，并且模型也添加完成。那接下来就有个新的问题，如果是本地部署，如何通过终端命令打开网页呢，这里可以追问 AI，会得到一个操作流程，或者直接访问前面的【网站地址】进行提问。

服务监听在 http://127.0.0.1:18789/ 端口上，我们现在通过 ssh 隧道来访问，输入下面的命令

ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 用户名@服务器IP。这里不懂直接问 AI，它会指引如何在阿里云控制台中，找到用户名和服务器 IP。但是这个执行过程中会遇到问题，我就遇到了当前所在的服务器（admin@iZ0x...）没有向目标服务器（47.253.119.61）提供正确的 SSH 密钥，导致登录被拒绝。所以就需要解决这个问题。

点拨：这里可能大多数人又懵了，我也懵了，全是全新的知识进入，不过好在把截图信息直接丢该 AI，AI 会回复解决办法。实在是折腾的话，最好是向 AI 完整的提问，比如“阿里云的实例访问终端，如何在终端中运行moltbot的网页UI”。这个过程可能要把人搞疯。

大概的思路如下：现在路径 1 已经搞通，在路径 2 中卡壳了，就继续看路径 2 的细节。

按照 AI 指引：

Plain Text 路径二：在已有ECS上手动安装与配置 ⚙️ 如果你的ECS实例是更通用的系统（如Alibaba Cloud Linux），需要手动安装和启动Moltbot。 通过SSH登录实例：使用终端工具（如Terminal, PuTTY）通过公网IP登录到你的ECS服务器。 在终端中运行Moltbot：登录后，主要的操作都在命令行下完成。 启动配置面板：运行 clawdbot onboard命令，这会启动一个交互式配置向导。 关键配置确认：在配置过程中，注意网关（Gateway）的设置。确保网关端口是 18789，并且绑定地址（bind）通常设置为 127.0.0.1（仅本地回环）或 0.0.0.0（允许外部访问）。 重启网关服务：配置完成后，根据提示重启网关服务，使配置生效，例如执行 clawdbot gateway restart。

一路点 YES 或者第一个选项，在大模型选择的时候还是点击 qwen，接着会等待一段时间，如果是之前没在阿里云控制台配置，这里就会按照流程指引申请 key。之后就是通过本地电脑的SSH通道设置访问到云服务器（在通过云服务器配置公钥授权的时候非常麻烦，最后使用的阿里云平台的密钥对直接配置），这样就能在本地电脑的浏览器上访问 moltbot 的 web UI 界面了。

点拨：真是绕了一大圈～，废了一大把劲儿。但是到这里了之后我逐渐明白了一个道理，就是任何探索都是艰苦的，这个过程非常消磨意志。

7、主线任务 3： 将moltbot会话窗口放置在飞书

老规矩，直接问 AI。同样，我们对于其技术的理解仅需停留在表面即可，直接开始操作。

点拨：为什么要对接到飞书上，相信很多小伙伴如果是跟到这里，自然是有答案了。飞书在对外的业务级别的存储非常友好，并且对于后续在该平台的一些内容迁移出去也比较友好。

大概的步骤如下：

大概的流程应该是，完成 moltbot 配置搭建飞书插件-->飞书配置 创建应用-->再回到moltbot 配置飞书 key-->收尾。理论上我可以将下方任务直接通过 moltbot 完成，让它去找寻方案，并按照待办项执行。但是本着初衷，我们的探索也是业务的一部分，所以，我接下来还是半人工的形式进行，直到配置完成成之后，将在【主线任务 4：  在飞书完成对话，实现一个小场景】中完成第一个接近于全自动的业务。

点拨：什么是半人工，半人工就是人机协同中人的因素占比比较大的一种协同方式，我自创的定义。如果是全自动，则直接丢给 moltbot，让 moltbot 牵着我的鼻子走。

通用配置

1. 1.初始化配置：在任何一端运行初始化命令，完成基础设置和模型选择。——已完成

1. 2.安装飞书插件：安装官方插件或使用更轻量的开源桥接工具来连接飞书。

clawdbot onboard
clawdbot plugins install @m1heng-clawd/feishu或使用桥接工具

飞书应用

1. 1.创建应用：在飞书开放平台创建“企业自建应用”，并记录 App ID 和 App Secret。

1. 2. 配置权限：为应用添加必要的机器人权限，如消息接收和发送。

1. 3.配置事件：在“事件与回调”中，推荐选择 长连接（WebSocket） 方式接收事件，并订阅“接收消息”事件。

权限：im:message， im:message:send_as_bot等。

方式 1：本地终端安装

过程中遇到的问题如下：插件版本与 moltbot 版本不匹配、采用开源桥接工具的版本被移除、在本地终端上操作命令遇到报错需要反复询问另外一个 AI （建议在“云电脑”的终端上操作，可以直接用 AI 执行终端命令）......。真的是又气又想笑～

Markdown 方法1：npm 直接安装 如果 clawdbot plugins install 报错 NODE_OPTIONS 问题： # 清除环境变量后安装 NODE_OPTIONS="" clawdbot plugins install @m1heng-clawd/feishu # 或直接用 npm npm install @m1heng-clawd/feishu 方法2：克隆到 extensions 目录（推荐） # 进入 clawdbot extensions 目录  %USERPROFILE%\.clawdbot\extensions cd /root/clawdbot/extensions/ # 克隆飞书插件 git clone https://github.com/m1heng/clawdbot-feishu.git feishu # 安装依赖 cd feishu && npm install

方式 2：云电脑终端安装

看不懂的可以直接绕道，我们继续回到原始任务“安装飞书插件”，尝试另外一种方式半人工部署，用“云电脑”的终端操作。在这个云终端执行窗口，AI 可以帮我们写终端执行命令，非常的方便，这就是运维的最强利器。

点拨：关于是否需要补充运维知识，大家可以根据个人情况选择是否需要学习，如果是一点概念都没有，还是需要学习一下，如果有一点点概念，就可以直接上手。切记，千万不要深入，否则将会是“学海无涯”的一种状态。

事实证明完全交给 目前的对话式 AI 寻找资源是不太可靠的，还是得自行百度之后找到可靠的资源。这里确实需要我们去判断当前的资源是否可用和匹配，对于新手就是个比较折腾的环节，光是理解 github 可能就需要一段时间。

点拨：github 大家可以理解成一个开源社区，里面有大佬完成的非常多的产物，这就相当于一个工具库，很多东西可以从里面取。

接下来会遇到更多问题，然后都在这个窗口解决，比如 AI 操作的终端指令与当前系统不匹配的问题、当前云电脑缺少依赖库的问题。特别是有的资源下载半天，然后又因为依赖库无法安装，真的是一个漫长的等待过程。

点拨：如果解决不到，就只有采用最后一种办法了，使用moltbot 的会话页面完成任务的布置，让它充当“数字员工运维-小维”进行任务的执行，让它搞定内部的问题，我连思考都懒得思考，我只进进行监管。

按照之前 moltbot 的逻辑，飞书插件理论上是在 extension 这个里面，这是插件安装目录，所以是否有其他办法直接将飞书插件安装到该目录，或者查看该目录是否已经有支持这个插件。大概率会遇到文件目录不存在等问题，真的是要疯掉了～

方式 3：使用 moltbot 全自动安装

不管了，为了防止遇到更多问题，我直接启动 moltbot，让他自己解决自己文件不存在的问题。

它会自行检查，并安装相关依赖，这里我么你只需要等就行了。

可以让它展示任务进度。可以看到它已经将任务完成了，接下来我们接着完成后续动作。

不能完全依赖 moltbot，经过反复测试，moltbot 老是会遇到崩溃的情况，不知道是不是云服务中这个 moltbot 镜像比较旧了。

Bash #云服务器终端配置获取权限： echo "ssh-rsa AAAAB...... ">> ~/.ssh/authorized_keys #切回到本地终端建立链接 ssh -N -L 18789:127.0.0.1:18789 root@47.253.119.61 #尝试链接 ssh -i ~/.ssh/id_rsa root@47.253.119.61 #打开界面 http://47.253.119.61:18789/chat?session=agent%3Amain%3Amain #在 moltbot webui 界面操作安装飞书插件在该目录下 /opt/moltbot/extensions/feishu/ #重启服务 moltbot gateway restart #在 moltbot webui 界面询问飞书插件情况并进行api的配置

对于配置的目录也是反复横跳，真的是有点崩溃～，此环节，我也反复进行了几次，服务跑崩了。

同样，这里我不会选择在终端执行任务，还是通过 moltbot 执行剩余的任务，让它教我如何完成外部飞书的对接。

这里为了防止权限过于授权，建议飞书内创建一个新的企业组织进行测试。moltbot 大概回复如下，其在回复之后会调用 tool 自动的去执行，我们能做的就是等待或者跟随它提供的步骤操作。

• ·跳转到飞书人工配置

接下来又是一路点点点。

创建一个机器人用于与 moltbot 链接会话。是否能创建其他的工具与 moltbot 会话，这里就不再研究，先按照 AI 提供的常规流程操作。

应用初始化，是不是看着特别复杂，老规矩，丢给 AI 或者 moltbot。它会给你答案，这里我就不再一一展示了，按照流程继续操作。

创建版本，并发布，有的需要审核。

继续后续流程：也就是是找到 app id 和 app secret。然后 moltbot 要求我提供Verification Token，也不知道为什么，其他博主的都没有要求配置这个玩意儿。

如果不懂的怎么找这些参数的可以继续问 AI，如何找。这里可以直接点到【凭证与基础信息】菜单栏，获取凭证，并将凭证丢给 moltbot。

让 moltbot 自行配置，这个配置过程是真的非常漫长且会遇到非常多的问题，比如端口防火墙配置等问题、返回的格式不正确等问题、包括遇到飞书写入文件的时候卡住，怎么弄也没办法访问 web ui 的界面的问题。最后只有重置这台云电脑。所以，让 moltbot 自行处理，真的会把任务搞的越来越复杂。

云电脑的好处就是随便折腾，为后续本地化部署提供宝贵的经验。

如果配置流程又被阻断，继续问 AI，然后又把 AI 回复的直接丢给 moltbot，让他们进行交互。如下示意：

返回飞书配置权限。无脑开权限即可，全部点。

查了一下，引用了其他博主“堡塔黑板报”的图文：其实大概意思就是饭冷了，请重新盛新的饭，在这里我是觉得阿里云一点不给力。

失败：回炉重造

配置事件与回调，反复调不通。原因是moltbot 通过 github 下载的插件配置有问题，看来这个东西是真的不靠谱。经过了两天的尝试，以失败告终，我将返回到方式 2，在云电脑终端上进行安装，用最原始的命令将文件包安装到 moltbot 内。结果是因为原有 moltbot 的文件无效了，然后下载更新之后的 openclaw 的文件，导致代码中的配置怎么也调不通。接下来，不知道怎么办了，去找找之前的 moltbot 的文档？。

还是放弃吧，没吃上热饭～经过一天的折腾，还是对这次尝试打一个总结：

1、少部分的博主赶上了这一波热潮，阿里云刚出来的前几天是可以成功调用飞书。

2、因为 clawdbot 的3 次改名，并且插件也在不断更新，其实安装过程中会出现许多问题，所以后续在本地部署过程中，应该对照最新的版本进行安装。

3、这一波不算全部失败，完成了一次云服务、终端命令等工具轻量级的探索，并且踩了非常多的坑，这有利于我复盘，指导后续的业务规划。

4、已经开始尝试使用 moltbot 解决了一部分执行中的问题，最终因为 token 消耗过大、问题过于扩大，最后欠费+烂尾。

😔进行到这里，本任务以失败告终！ 我需要重新回去思考业务规划，我相信这样的业务不是大家想要看到的，对于过程的探索指导意义不大，我的错不一定发生在每个人身上，大多数人可能都非常顺利。所以，后续我会浓缩一些业务探索的过程，并将主要的步骤呈现出来，以“探索方向”为主，而具体的“踩坑”的过程可以相对忽略一些。另外，跟踪新技术不是每个人都能跟的上的，这是仅仅是一条非常小众的路线。 同样，我也不希望我的文章是一堆技术文章，应该回归到初衷。

重启任务：经过了一天等待，加上本地环境的准备，我准备重启线上任务，毕竟线上的服务器可以随便整。

理由如下，云服务是不可能绕开的，经过与阿里云沟通，他们镜像其实在更新，可以重置为更新版本的镜像系统。如果还不行，就直接重置为基础系统，然后在云上面体验一次手动安装。

此处省略一万字～～重新执行以上主线任务。已经在云和本地部署成功，请看我后续实操！