Ubuntu 本地部署 OpenClaw：接入 Ollama 推理 + 飞书通道（可直接复现）

摘要

本文记录一次从零开始在空白 Ubuntu 服务器部署 OpenClaw 的完整过程：本地使用 Ollama 作为推理引擎，飞书作为消息通道。包含环境准备、安装命令、配置步骤、连通性验证、常见报错排查和运维建议，适合个人开发者快速落地私有化 AI Agent。

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目录

1. 部署目标与架构
2. 环境准备
3. 安装 Ollama（本地推理）
4. 安装 OpenClaw
5. 配置 OpenClaw 使用 Ollama
6. 配置飞书通道
7. 启动与验证
8. 常见问题 FAQ
9. 结语

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1. 部署目标与架构

本次部署采用单机本地方案：

• LLM 推理层：Ollama（本机）
• Agent 网关层：OpenClaw（本机）
• 消息入口：飞书（Feishu/Lark 应用）

数据路径：飞书消息 -> OpenClaw -> Ollama -> OpenClaw -> 飞书回复。

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2. 环境准备

先确认系统和资源：

uname -m
lsb_release -a
free -h
df -h /

推荐：

• Ubuntu 22.04+
• x86_64
• 内存 16GB+（32GB 更稳）

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3. 安装 Ollama（本地推理）

安装并校验：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama --version

拉取一个模型做烟雾测试：

ollama pull qwen2.5:7b
ollama run qwen2.5:7b "只回复 OK"

查看当前模型是否用到 GPU：

ollama ps

重点看 PROCESSOR 列：出现 GPU 说明已启用显卡推理。

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4. 安装 OpenClaw

如果系统还没有 Node/npm，先安装 Node 20 LTS：

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs
node -v
npm -v

安装 OpenClaw：

sudo npm i -g openclaw
openclaw --version

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5. 配置 OpenClaw 使用 Ollama

将 OpenClaw 的模型提供方指向本机 Ollama API：

openclaw config set models.providers.ollama.baseUrl "http://127.0.0.1:11434/v1"
openclaw config set models.providers.ollama.apiKey "ollama-local"
openclaw models set ollama/qwen2.5:7b

说明：

• 本地 Ollama 常用 apiKey 占位值就是 ollama-local
• models set 用于设置默认模型

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6. 配置飞书通道

执行引导配置：

openclaw onboard

向导里选择：

• 通道：Feishu/Lark
• 域名：国内选 feishu.cn，国际选 larksuite.com
• 填写：appId、appSecret
• 群聊策略：按需选择 allowlist / open

如需通过配对码放行会话：

openclaw pairing list
openclaw pairing approve feishu <配对码>

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7. 启动与验证

启动网关：

openclaw gateway

看到以下日志即基本正常：

• agent model: ollama/...
• listening on ws://127.0.0.1:18789

另开终端跟日志：

openclaw logs --follow

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8. 常见问题 FAQ

Q1：飞书发消息后报 No API key found for provider "ollama"

原因：agent 侧缺少 Ollama auth/profile。
处理：

openclaw config set models.providers.ollama.apiKey "ollama-local"
openclaw gateway restart

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Q2：日志出现 failed to obtain token，并且请求 bot/v3/info 返回 400

原因：飞书凭据或应用状态异常。
检查项：

• appId/appSecret 是否正确
• 飞书应用是否发布到当前企业
• 权限是否开通
• 必要时重置 appSecret 后更新配置

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Q3：网页控制台反复 token_missing / unauthorized

原因：Control UI 没带 gateway token。
处理：

• 在 Dashboard 的 Control UI settings 填写 gateway.auth.token

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Q4：出现 duplicate plugin id detected

原因：同一插件被重复加载（常见于 feishu 插件有两份）。
处理：

• 清理重复插件，只保留一份

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Q5：openclaw agent 提示 Pass --to / --session-id / --agent

原因：命令需要指定目标会话或 agent。
处理示例：

openclaw agent --agent main --message "只回复OK" --json --timeout 60

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9. 结语

这套方案适合“本地可控、快速上线”的 AI Agent 场景：

• 推理本地化（Ollama）
• 编排本地化（OpenClaw）
• 使用飞书作为团队入口

建议上线后做两件事：

1. 用 tmux 持久化运行会话，避免 SSH 断开中断任务
2. 定期执行 openclaw security audit --deep 做安全巡检

如果你希望，我可以下一篇继续整理：
《OpenClaw + 飞书：权限最小化与生产安全配置清单（含可复制命令）》