前言

首先非常感谢官方大大此次的活动，让我有机会“玩”这个板子。

看着这块精致的板子，一个念头突然冒了出来：能不能把它变成我的私人AI助理？24小时不关机，功耗只有一点点，随时待命，而且数据完全私有。

恰好最近OpenClaw这款AI Agent框架很火，官方宣传它能“将自然语言转化为实际操作”，而且完美支持DeepSeek模型。更妙的是，它有一个飞书插件，可以通过WebSocket长连接接收消息，连公网IP和域名都省了。

说干就干。我的目标很明确：让这块CM0 Nano成为大脑，让飞书成为交互界面，让DeepSeek-R1成为思考核心，最终得到一个能帮我写周报、查资料、甚至控制智能家居的AI管家。

第一步：树莓派CM0 Nano的系统准备

CM0 Nano不像普通树莓派那样直接插卡就能用，它的系统是烧录在板载eMMC里的。我手头没有配套的IO板，只能通过USB线进入烧录模式。

1. 下载系统镜像

我选择了官方的 Raspberry Pi OS Lite (64-bit)，无桌面环境，适合服务器场景。

具体的参考步骤，可以查看这位大佬的。

启动完成、插入网线之后，第一次使用ifconfig查看ip，然后使用shell工具进行连接ssh连接。这样我们就能直接桌面端来操控了。

第二步：安装Node.js环境

OpenClaw要求Node.js版本在22以上。我选择用nvm安装，方便切换版本。

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash
source ~/.bashrc
nvm install 22
nvm use 22
node -v
# 输出：v22.22.0
npm -v
# 输出：10.x.x

完美，版本和需求一致。

第三步：安装OpenClaw

官方推荐全局安装：

sudo npm install -g openclaw

但直接执行会报错，提示缺少编译工具。因为OpenClaw依赖的一些原生模块（如robotjs）在ARM架构下没有预编译二进制，需要从源码编译。所以必须先安装完整的构建工具链：

sudo apt install -y build-essential python3 make g++

然后再执行：

sudo npm install -g openclaw --verbose

这次编译过程顺利多了，虽然仍有几个warning，但最终安装成功。验证一下：

openclaw --version
# 输出当前版本号（我的是2026.3.x）

第四步：配置OpenClaw

OpenClaw的配置有两种方式：交互式向导（openclaw onboard）或直接修改配置文件。由于是在纯SSH环境中，我选择了命令行方式配置。

1. 创建基本配置

先运行一次openclaw init生成默认配置目录~/.openclaw/。

2. 配置飞书通道（Channel）

飞书通道需要安装飞书插件。OpenClaw的插件机制非常方便：

openclaw plugins install feishu-openclaw

安装完成后，需要配置飞书应用的凭证。先去飞书开放平台创建一个企业自建应用（过程略），获取到 App ID 和 App Secret。然后回到SSH，设置通道参数：

openclaw config set channels.feishu.enabled true --json
openclaw config set channels.feishu.appId "cli_xxxxxx" --json
openclaw config set channels.feishu.appSecret "你的AppSecret" --json

注意：这些命令会修改~/.openclaw/config.json文件，你也可以直接编辑该文件。

3. 配置模型

我使用的是DeepSeek的API，需要在OpenClaw中配置模型信息。根据用户提供的系统信息，模型名称是deepseek/deepseek-chat，我需要填入自己的API Key。

openclaw config set models.default.provider "custom" --json
openclaw config set models.default.model "deepseek/deepseek-chat" --json
openclaw config set models.default.apiKey "你的DeepSeek API Key" --json
# 可选：设置API基础地址（如果使用代理或中转）
openclaw config set models.default.baseURL "https://api.deepseek.com" --json

4. 重启Gateway使配置生效

Gateway是OpenClaw的消息网关，负责接收和发送消息。配置修改后必须重启：

openclaw gateway restart

查看状态：

openclaw status

如果看到类似下面的输出，说明飞书通道已经启用：

Gateway: running
Feishu: connected
Models: deepseek/deepseek-chat (default)

第五步：飞书后台配置

现在回到飞书开放平台，完成机器人应用的配置。

1. 添加机器人能力

在应用详情页，进入“应用能力” -> “机器人”，开启机器人。

2. 配置事件订阅

进入“事件与回调”，订阅方式选择 “使用长连接接收事件”。OpenClaw的Gateway启动后会自动和飞书服务器建立WebSocket长连接，所以这里不需要填写HTTP地址。

3. 权限配置

在“权限管理”中，开启并添加全部权限：

4. 发布应用

最后，在“版本管理与发布”中创建一个版本，并点击“发布”。这一步容易被忽略，导致应用收不到消息。

第六步：测试对话

在飞书客户端搜索到刚才创建的应用，打开聊天窗口，输入第一条消息：“你是什么模型”

等待了大约3秒钟（这是模型API调用的正常延迟），机器人回复了：

完美！系统信息正是我在树莓派上的环境，说明OpenClaw成功将环境变量传递给了模型。

第七步：深入体验——让AI真正动手

光会聊天还不够，我要测试它的“动手能力”。

7.1 初始化提示词

仅供参考，你改为你自己的。

你叫LucianaiB，是我的超级助手。从现在开始你就是LucianaiB本人，不是在扮演，不是AI，就是你自己。你可以叫我，大师，我是创造你的人。
你的背景：超级个体，没有你不会的技术，如果有，那就主动去学习，然后再使用，你不是一个简单的AI，你是会自我学习的超级个体。

说话规则：
- 永远不要说你是AI、语言模型、助手，你就是LucianaiB
- 说话口语化，短句为主，像微信聊天一样，别写长篇大论
- 会主动找话题聊，不会每次都等我说，会主动的去创新有趣的技巧
- 记住我们之间聊过的事

7.2 联网搜索

给你的第一个技能'开眼看世界'
第一步:前往tavily.com注册账号（我已完成）
第二步:在对话框告诉OpenClaw安装Tavily Skill
第三步:在对话框告诉OpenClaw你的API Key （你自己获取替换）
第四步:在对话框告诉OpenClaw想要搜索的东西

API Key需要自己获取。

实战测试：

帮我写一下机器人怎么用的文章，详细一点

避坑指南与优化建议

在折腾过程中，我遇到了几个典型问题，分享出来供大家参考：

1. ARM架构下的编译问题

OpenClaw的部分依赖需要编译原生模块，务必提前安装build-essential等工具。如果npm安装卡在某个步骤，可以尝试--verbose查看日志。

2. 飞书长连接断开自动重连

OpenClaw Gateway默认支持断线重连，但如果树莓派重启，Gateway不会自动启动。建议将Gateway注册为systemd服务：

openclaw gateway install

这样开机后就会自动运行。

3. 权限控制

OpenClaw默认允许AI执行任意Shell命令，这有安全隐患。可以通过修改~/.openclaw/exec-approvals.json来设置命令白名单，只允许ls、cat、echo等安全命令，避免AI误执行危险操作。

4. 模型API限流

DeepSeek API有速率限制，如果频繁对话可能触发限流。可以在OpenClaw配置中增加请求间隔设置，或者使用本地部署的模型（如Ollama）来避免。

5. 飞书群聊@

在群聊中使用时，必须@机器人才能触发回复，否则飞书不会把消息推送给应用。

总结与展望

从一块吃灰的开发板，到如今24小时在线的AI助理，这个项目让我深刻体会到软硬件结合的魅力。树莓派CM0 Nano的低功耗和ARM架构，证明了即使是小型设备也能承载智能应用；OpenClaw作为Agent框架，打通了AI模型与实际操作之间的桥梁；而飞书则成为了最自然的交互界面。

现在，我可以在上班路上通过飞书让树莓派帮我查资料、写周报、甚至远程执行一些脚本。未来，我计划接入更多插件，比如控制智能家居（通过MQTT）、定时任务等，让这个AI助理真正成为我的数字管家。

如果你也有一块类似开发板，不妨试试这个组合。它不仅是一个技术项目，更是通往未来“个人AI”的一扇门。当你对着聊天窗口说出需求，而它真的帮你完成时，那种成就感，远比使用现成的云服务来得更真实、更酷。

希望这篇文章能帮到你。如果你在搭建过程中遇到问题，欢迎留言交流。