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身為企業管理者，面對 AI 浪潮，您是否也正尋求高效、智能的協作方式？OpenClaw 這款開源的 AI 代理人工具，正以其獨特的養龍蝦 AI 哲學，為企業提供全新解決方案。它不僅能自動化日常任務，並能無縫整合至 Lark 等協作平台，大幅提升團隊溝通與協作效率。本文將提供完整的 OpenClaw 教學，從 OpenClaw 安裝、OpenClaw 配置、OpenClaw 本地部署，以及如何在 Lark 上安裝您的專屬 AI 龍蝦、多 Agent 應用案例介紹等，引導您全面掌握 OpenClaw ，讓您的企業在 AI 時代中脫穎而出。
OpenClaw 是什麼？解密 AI 智能助手的養龍蝦哲學
許多企業管理者可能想問： OpenClaw 是什麼？簡單來說，OpenClaw 是一個開源 AI 代理人工具，其核心目標是提升 AI 執行任務的自主性與效率。它不像傳統的 AI 工具僅限於對話，OpenClaw 更像是一位具備執行能力的數位管家，能理解指令、遠端控制電腦、操作文件、執行程式，甚至與 Lark 等多個協作平台無縫整合，自動化地執行重複且耗時的工作。
養龍蝦這個比喻，源自 OpenClaw 開發者 Peter Steinberger 團隊。如同小龍蝦在海底自主活動並擁有強大多功能螯足，OpenClaw 象徵一個能自主運作、具備多種工具（Tools）和技能（Skills）的 AI 實體。想要將 OpenClaw 的強大功能整合到您的開發工作流程中？安裝 OpenClaw 遠比您想像的簡單！無論您使用 macOS、Windows 或 Linux，我們都為您準備了詳細的 OpenClaw 教學指南。這份指南將涵蓋 OpenClaw Windows 安裝等多平台步驟，確保您能順利完成 OpenClaw 本地部署，輕鬆體驗 OpenClaw 應用的潛力，並學習如何進行 OpenClaw 配置 和 OpenClaw 設定，打造 OpenClaw 多 agent 協作。
想將 OpenClaw 的強大功能整合到您的開發工作流程中嗎？別擔心，安裝 OpenClaw 比您想像的要簡單。無論您使用 macOS 或 Linux，且不論您偏好的安裝方式，我們都為您準備了詳細的指南。
開始前的準備工作
在開始 OpenClaw 部署之前，確保您的系統滿足以下先決條件至關重要。在依照 OpenClaw 安裝教學操作前，請先做好這些準備：
- Node.js 版本： 我們強烈建議使用 Node 24，以確保最佳兼容性與穩定性。當然，如果您仍在使用 Node 22 LTS（22.16+），這也完全沒問題，它同樣支援。
- 作業系統：OpenClaw 支援 macOS、Linux 與 Windows
- Windows 用戶： 若您是 Windows 用戶，建議使用 Windows Subsystem for Linux (WSL2) 進行安裝，以獲得更好的性能和開發體驗。這對於 OpenClaw Windows 安裝尤其重要。
- 雲端部署： 若要在 VPS 或雲主機上安裝，請盡量避免使用「一鍵安裝」這類第三方映像檔。建議選擇一個乾淨的作業系統，（例如 Ubuntu LTS），然後手動安裝 OpenClaw，以避免潛在的依賴衝突。
安装並配置OpenClaw (Linux/macOS、Windows)
💡 提示：若您已完成 OpenClaw 的安裝與設定，可直接跳轉至將 OpenClaw 接入 Lark 章節。
- 遵循官方指南並執行其中一項安裝指令：
- Linux/macOS: curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
- Windows: iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex
- 依照提示完成 OpenClaw 設定。例如，您可以參考 ModelArk 編碼計畫整合說明。
- 開啟 OpenClaw 儀表板 URL。若成功載入，即表示安裝完成。
-
- 在儀錶板聊天頁面，傳送一則測試提示，以驗證助手是否能正常回應。
將 OpenClaw 導入 Lark
2026.4.24 重要更新：OpenClaw Lark 外掛程式支援一鍵安裝 Lark Cli
Lark cli 安裝方式：
傳送以下內容給 OpenClaw Lark 機器人即可：
請依照此文件協助我安裝 Lark cli：https://open.feishu.cn/document/mcp_open_tools/feishu-cli/set-up-lark-cli-for-ai-agents-in-openclaw_hermes.md
為什麼我如此推薦將 OpenClaw 和 Lark 整合在一起呢？對我而言，這不單只是讓機器人在聊天中回覆訊息而已，更重要的是想建立一套更協調、更智能的工作流程。現今的工作環境瞬息萬變，團隊每天需要切換許多應用程式；如果能將 AI 的洞察力直接嵌入到 Lark 這種統一的協作平台中，確實能讓團隊合作與生產力更上一層樓。
透過將 OpenClaw 與 Lark 無縫銜接，便能讓 Lark 這個協作工具發揮出更大的潛力。此外，官方目前已經推出了 OpenClaw Lark 外掛，只要經過授權，OpenClaw 就能直接讀寫文件、搜尋資訊、查看日曆行程，甚至能結合 Lark 群組聊天的上下文來理解需求。接下來，我們也會提供一份詳細的操作指南，一步步教您如何啟用 OpenClaw 的智能功能，讓團隊效率更上一層樓。
支援的 Lark 功能
請注意： 若要代表使用者傳送訊息，需要額外的 Lark 權限im:message.send_as_user。某些组织可能会出于安全策略而限制或禁用此权限。
現在，就讓我們深入了解一下操作流程吧。
安裝 Lark 外掛
- 在命令列介面中執行以下指令（如果失敗，請嘗試在開頭加上 sudo）：
npx -y @larksuite/openclaw-lark install
- 在設定過程中，選擇建立新的機器人，或使用已與 OpenClaw 關聯的現有機器人。
🦞 如果在關聯現有機器人時，提示應用程式 ID 或應用程式密鑰無效，您可以手動輸入正確的憑證。
- 如果您想建立新的機器人，請使用 Lark App 掃描 QR code，然後點擊建立。
- 建立完成後，點擊開啟機器人，然後傳送任意訊息以開始聊天。
🦞
- 若要批量授予 OpenClaw 存取您已授權資源的權限，請傳送/feishu auth。
- 為了幫助 OpenClaw 學習新功能，請傳送：Review the newly installed Lark plugin and list its capabilities。
- 要驗證外掛是否正常運作，請傳送/feishu start。如果回傳版本資訊，則表示安裝成功。
升級 Lark 外掛
- 使用 openclaw -v 指令檢查您的 OpenClaw 版本。Lark 外掛所需的最低版本如下：
- Linux / macOS：2026.2.26 或更高版本
- Windows: 2026.3.2 或更高版本
如果您使用的是較低版本，請使用以下指令升級 OpenClaw：npm install -g openclaw。
- 執行以下指令，將 Lark 外掛升級至最新版本。如果失敗，請嘗試在指令開頭加上 sudo。
npx -y @larksuite/openclaw-lark update
進階設定
啟用串流輸出
- 若要切換至串流輸出，請執行以下指令。對於本地端部署，請在您的設備上輸入；對於雲端部署，請在聊天中輸入。
openclaw config set channels.feishu.streaming true
- 若要禁用串流輸出，請執行以下指令：
openclaw config set channels.feishu.streaming false
- 若要在串流卡片上顯示更多資訊，請執行以下指令：
openclaw config set channels.feishu.footer.elapsed true # Show elapsed time
openclaw config set channels.feishu.footer.status true # Show status
啟用多工處理與獨立討論串上下文
機器人可以獲取獨立的上下文，並針對主題群組中的每個貼文或聊天群組中的訊息討論串並行執行多個任務。
- 要啟用此功能，請執行以下指令：
openclaw config set channels.feishu.threadSession true
- 若要禁用此功能，請執行以下指令：
openclaw config set channels.feishu.threadSession false
修改飛書機器人在群內的回覆方式
目前外掛支援的預設方式是機器人被拉進群後，只有 @機器人時才可回覆。
模式 1：在群內機器人僅回應應用擁有者（主人）@機器人的訊息，不回應其他人傳給機器人的訊息（已安裝 3.17 及以上版本時的預設策略，推薦設定）
設定方法
{
"channels": {
"feishu": {
"enabled": true,
"appId": "cli_YourAppID",
"appSecret": "YourAppSecret",
"requireMention": true,
"groupPolicy": "allowlist",
"groupAllowFrom": ["ou_XXXX"],
"groups": { "*": { "enabled": true } }
}
}
}
將 groupPolicy 設定為 「allowlist」（白名單），並透過 groupAllowFrom 指定允許觸發機器人的使用者，設定你本人的 openid 資訊。你可以直接諮詢小龍蝦取得你的 openid。
再於 groups 中設定 requireMention: true，要求訊息必須 @ 到機器人後才會回覆。
模式 2：只有 @機器人 才回覆，可回應群組內任何人傳送的訊息
設定方法
openclaw config set channels.feishu.requireMention true --json # restart to take effect
sh /workspace/projects/scripts/restart.sh
完整設定範例
{"channels": {"feishu": {"enabled": true,"appId": "cli_yourAppID","appSecret": "yourAppSecret","requireMention": true,"groupPolicy": "open"}}}
模式3：不用@，所有訊息都回覆
⚠️ 警告：這個模式在大群裡容易洗版，謹慎使用！
模式3：不用@，所有訊息都回覆
⚠️ 警告：這個模式在大群裡容易洗版，謹慎使用！
需要額外在開發者後台申請應用身份權限：取得群組中所有訊息（敏感權限）im:message.group_msg。
設定方法
openclaw config set channels.feishu.requireMention false --json
sh /workspace/projects/scripts/restart.sh
完整設定範例
{"channels": {"feishu": {"enabled": true,"appId": "cli_yourAppID","appSecret": "yourAppSecret","requireMention": false,"groupPolicy": "open"}}}
模式 4：僅指定群 @機器人才回覆（進階）
效果
- 大部分群：不用 @ 也能回覆（或者完全不回覆）
- 特定群：必須 @ 才回覆
- 適用：不同群不同規則，比如工作群嚴格一點，閒聊群隨意一點
設定方法
第一步：取得群 ID
可透過以下任意方式取得目標群 ID：
- 讓機器人加入群後，傳送任意訊息，然後在日誌裡找群 ID，或讓機器人回覆群 ID。
- 群成員可以點擊右上角的群選單選項進入群設定頁面，檢視群 ID。
第二步：設定特定群規則
# Set the default behavior: no @mention required for all groups
openclaw config set channels.feishu.requireMention open --json
# Require @mention for a specific group (replace the example ID with your actual Group ID)
openclaw config set channels.feishu.groups.oc_xxxxxxxx.requireMention true --json
# Restart to apply changes
sh /workspace/projects/scripts/restart.sh
完整設定範例
{"channels": {"feishu": {"enabled": true,"appId": "cli_yourAppID","appSecret": "yourAppSecret","requireMention": "open","groupPolicy": "open","groups": {"oc_axxxxxxxa": {"requireMention": true},"oc_bxxxxxxxx": {"requireMention": true}}}}}
為多個代理配置多個 Lark 機器人
快速入門提示：
- 在 open.larksuite.com 一鍵建立新的 Lark 機器人。
- 告訴機器人您想要什麼樣的新代理以及它應該使用哪個 Lark 帳號，提供本指南，並要求它完成設定。
常用診斷指令和修復方法
在與 OpenClaw 的聊天中傳送這些指令：
- /feishu start：確認安裝是否成功。
- /feishu doctor：檢查設定是否正確。
- /feishu auth：批量授予權限。
該外掛內嵌了常見問題的解決方案，因此您可以先向機器人本身尋求協助。如果它無法提供解決方案，請執行以下指令自行診斷並解決問題：
npx /openclaw-lark doctor
執行 fix 指令嘗試自動修復：
npx @larksuite/openclaw-lark doctor --fix
如果問題仍然存在，請在意見回饋群組中報告，並提供以下資訊：
- 版本資訊： 執行以下指令，並將輸出結果包含在您的報告中。
npx /openclaw-lark info
- 詳細設定： 使用--all 指令獲取更多詳細資訊。
npx /openclaw-lark info --all
為什麼企業管理者該關注 OpenClaw？資料自主與效率提升的關鍵
對於企業管理者而言，導入新的技術往往伴隨著機會與挑戰。在 AI 普及的今天，資料安全與隱私無疑是企業最關注的議題之一。許多雲端 AI 服務雖然便捷，但資料是否會被用於模型訓練？敏感資訊如何確保不外洩？這些都是企業在擁抱 AI 時的隱憂。OpenClaw 的開源特性和高度客製化能力，恰好提供了應對這些挑戰的關鍵解答。
總結而言，透過這份詳盡的 OpenClaw 教學，相信您已經對 OpenClaw 是什麼有了更深入的理解，並掌握了關鍵的安裝與部署步驟。無論是追求資料自主權、強化企業資訊安全，還是期望透過自動化流程顯著提升營運效率，OpenClaw 都能為您的企業帶來變革性的影響。
我們深知，企業導入新技術的過程可能伴隨著挑戰，但在本地部署 OpenClaw 後，您可以完全掌控數據流向，將敏感資訊牢牢鎖在企業防火牆之內。而透過精準的 OpenClaw 配置與 OpenClaw 設定，您將能夠充分發揮其多agent協同工作的強大潛力，讓被暱稱為龍蝦 AI 或小龍蝦的 OpenClaw 成為您企業的數位智能管家。
現在，是時候將理論付諸實踐了！立即動手嘗試安裝 OpenClaw，進行養龍蝦的過程，無論是針對 OpenClaw Windows 安裝，或是其他作業系統，本 OpenClaw 教學都提供了清晰的指引。透過 OpenClaw 的靈活應用，讓重複性工作交由 AI 處理，使您的團隊能夠專注於更高價值的策略規劃與創新，共同駕馭數位轉型的浪潮，邁向更高效、更安全的未來。
實現多 Agent 協作：OpenClaw + Lark 打造智慧工作流程
那麼，為什麼我會推薦使用 Lark 來打造您的 AI 智慧工作流呢？Lark 作為新一代的協作與辦公平台，以其整合通訊、文件、排程及多應用程式的強大功能，成為打造智慧工作流的理想基石，OpenClaw 更能透過其多 Agent 協作特性，讓 Lark 的效益發揮到極致。在面對複雜的企業任務時，單一 AI 代理人可能難以勝任。這時，OpenClaw 的 多 Agent 協作功能便展現其強大之處。透過多個 AI 代理人（Agent）共同協作，每個 Agent 專注於特定的任務或角色，共同完成一個更大的目標，從而打造出更智慧、更高效的工作流程。
什麼是多 Agent 協作？
多 Agent 協作是指在一個系統中，多個獨立的 AI Agent 彼此之間能夠溝通、協調、分工，共同解決一個問題或完成一項任務。在 OpenClaw 中，這些 Agent 可以被賦予不同的 Skills 和 Tools，扮演不同的角色，例如：
- 數據收集 Agent：負責從網際網路、內部資料庫或各種 API 收集相關數據。
- 分析 Agent：接收數據收集 Agent 提供的資訊，進行數據分析、模式識別或生成洞察。
- 報告生成 Agent：將分析 Agent 的結果整理成報告、圖表或簡報。
- 通訊 Agent：負責將最終報告發送給相關團隊成員或決策者，或回應客戶查詢。
多 Agent 協作的實際應用案例：
智能客服系統：
- 客戶查詢監測 Agent：持續監測來自網站聊天、社交媒體或電子郵件的客戶查詢。
- 意圖識別 Agent：接收查詢，利用 AI 模型識別客戶的意圖（例如：產品諮詢、技術支援、訂單查詢）。
- 知識庫查詢 Agent：根據意圖，在企業知識庫中搜尋相關答案。
- 回應生成 Agent：結合知識庫內容和客戶查詢，生成個人化的回應。
- 轉介 Agent：若 AI 無法解決，自動將查詢轉介給人類客服專員，並提供完整的對話歷史與分析。
這個多 Agent 系統能夠實現 24/7的即時回應，並大幅減少人類客服的負擔，讓他們能專注於處理更複雜的客戶問題。
會議摘要自動生成與行動追蹤：
- 會議記錄 Agent： 利用 Lark Meetings 的錄音功能，將會議內容轉錄為文字。
- 摘要生成 Agent： 接收文字稿，利用 AI 模型提煉會議重點、決策事項與待辦事項，並可在 Lark Docs 中自動生成會議紀要。
- 行動項目追蹤 Agent：識別待辦事項中的責任人與截止日期，並自動在專案管理工具（如 Lark Calendar ）中創建任務。
- 通知 Agent： 會議結束後，自動將摘要和行動項目清單透過 Lark Messager 或郵件發送給所有與會者，確保資訊傳達的即時性。
透過這樣的智慧工作流，會議後的整理工作變得輕而易舉，確保所有決策都能被有效追蹤和執行。
- 明確定義 Agent 角色：每個 Agent 都應該有清晰的職責範圍和目標。
- 設計溝通協定：Agent 之間需要有明確的溝通方式和數據交換格式，確保資訊流暢。
- 建立協調機制：在複雜任務中，可能需要一個協調者 Agent 來監督整個工作流的進度，並在必要時進行調度。
- 持續監測與優化：多 Agent 系統並非一勞永逸，需要持續監測其表現，並根據實際運行情況進行調整和優化。
OpenClaw 的多 Agent 能力為企業帶來了前所未有的自動化潛力。透過精心設計的智慧工作流，企業管理者可以將日常營運中的痛點轉化為效率提升的機會，釋放團隊的潛能，並專注於企業的核心競爭力。
安全警告
當我們談論 OpenClaw 這種強大的 AI 代理人框架時，其高度的客製化能力和本地部署選項固然吸引人，但也伴隨著相應的安全責任。作為企業管理者，我們必須正視潛在風險，並採取積極的防範措施，確保數據隱私與系統安全。
🔴 核心風險
OpenClaw 的強大之處在於其能夠透過 Tools 和 Skills 執行多種任務，甚至包含對系統命令的直接存取。這就像給予一個數位助理處理公司重要事務的權力。如果設定不當，惡意指令或錯誤配置可能對您的公司數據造成無法挽回的破壞。
小例子： 假設您的 OpenClaw 被設定為處理客戶訂單，其中一個 Skill 包含讀取資料庫的 Tool 。若此 Tool 被賦予過高的權限，例如能存取所有客戶的詳細個人資訊，且 OpenClaw 又不幸被惡意程式碼入侵，那麼大量的客戶敏感資訊便可能外洩，導致嚴重的合規問題與商譽損失。這種情況下，一個看似簡單的 AI 代理人，其破壞力可能遠超預期。
⚠️ 警告：API 金鑰與憑證管理不當
OpenClaw 經常需要與外部服務連接，例如各種 AI 模型供應商或通訊平台，這通常需要使用 API 金鑰或憑證。這些金鑰如同您系統的數位鑰匙，一旦洩露，攻擊者便可能冒用您的身份，濫用您的服務額度，甚至利用這些接口反向攻擊您的內部系統。
小例子： 您的 OpenClaw 需使用 AI Hub API 進行語義分析，您在設定時不慎將類似於「API_KEY 等於您的秘密金鑰」這樣的參數直接寫入了公開的設定檔中。一旦這個設定檔意外被有心人士取得，他們就能輕易地利用您的 API 權限，進行大量的查詢，耗盡您的服務費用，甚至可能透過 API 接口嘗試執行其他操作，對您的系統安全構成威脅。
📌 其他風險
- AI 沒那麼完美，也會「腦補」：它偶爾會理解錯您的意思，甚至編造出一些看似合理、實則不正確的資訊。
- 有些操作是無法撤銷的： 例如 AI 替您發出去的訊息，就再也收不回來了。
- 建議做法： 凡是涉及到發送訊息、修改文件、撰寫內容這類關鍵操作，最好養成「先預覽、再確認」的習慣。千萬別讓 AI 在沒有人工監督的情況下「全自動駕駛」。
💡 OpenClaw 使用建議
可以先從個人帳號試用，等我們的安全和隔離機制更完善後，再考慮接入公司環境。
結論
在數位轉型的浪潮中，OpenClaw 作為一個開源 AI 代理人框架，為企業管理者提供了一條通往效率提升與資料自主的清晰道路。我們探討了它如何作為一個智慧數位管家，透過靈活的 Tools 和 Skills，以及強大的多 Agent 協作能力，自動化繁瑣任務，釋放團隊潛能。從本地部署帶來的資料隱私保障，到與 Lark 等協作平台的深度整合，OpenClaw 展現了其在強化企業營運效率上的巨大潛力。
儘管導入 OpenClaw 需要面對一定的技術門檻和安全考量，但透過仔細的規劃、合理的權限設定以及對 AI 特性的理解，這些挑戰都是可以有效管理的。對於那些渴望掌握自身數據、追求高效自動化、並準備好迎接 AI 時代變革的企業而言，OpenClaw 提供了一個開放、可客製化且充滿前景的解決方案。現在，正是您開啟 OpenClaw 之旅，體驗 AI 賦能企業協作新模式的最佳時機。我們鼓勵您深入探索 OpenClaw 的功能，例如释放其與 Lark 等協作平台深度整合的巨大潛力，透過學習 OpenClaw 教學與實踐 OpenClaw 配置，將這隻高效的龍蝦 AI融入您的企業工作流，共同打造一個更智能、更具競爭力的未來。
常見問題 (FAQs)
🙋 OpenClaw 安裝的常見問題：
我該如何安裝 OpenClaw？
您可以根據您的作業系統和偏好，使用多種方法安裝 OpenClaw。本指南提供了在 macOS 上進行原生安裝、使用 Docker 進行通用安裝，以及透過 WSL 在 Windows 上安裝的詳細逐步說明。請參閱各個相關章節或 OpenClaw 官方文件以獲得全面的指引。
OpenClaw 有哪些先決條件？
在安裝之前，您需要確保您的系統符合特定要求。主要的先決條件包括 Node.js (版本 22.x LTS)、Git，如果計劃使用 Docker 安裝方法，則可選 Docker Desktop。我們也建議具備足夠的 CPU、RAM 和儲存空間。詳細清單可在「必要先決條件」章節中找到。
我可以在 Windows/Mac/Linux 上安裝 OpenClaw 嗎？
是的，OpenClaw 設計為跨平台相容。您可以在 macOS（原生）、Windows（最好透過 WSL 建立穩健環境，或原生）、和 Linux（通常使用 Docker 以保持一致性）上安裝它。本文涵蓋了這些環境的安裝過程。
我該如何讓 OpenClaw 執行我的第一次聊天？
成功安裝 OpenClaw 並完成其與 Lark 的整合配置（詳見「將 OpenClaw 導入 Lark」章節）後，您可以透過向 Lark 中的 OpenClaw bot 傳送測試訊息來啟動您的第一次聊天。該 bot 將會提供一個配對碼 ，您將在終端機中使用它來批准連線，然後就可以開始與它互動了。
OpenClaw 是免費使用的嗎？
OpenClaw 通常指的是開源專案或組件，它們是免費使用的，並且通常允許社群貢獻。然而，具體的授權和任何相關費用，對於特定的實作或託管服務，將取決於該專案的官方文件。
我需要 GPU 才能執行 OpenClaw 嗎？
雖然 OpenClaw 通常可以在 CPU 上執行，但強大的 GPU (Graphics Processing Unit) 可以顯著加速效能，特別是對於涉及大型語言模型、複雜資料處理或即時 AI 互動的任務。對於基本使用，CPU 可能就足夠了，但建議使用專用 GPU 以獲得最佳速度和效率。
OpenClaw 的更新頻率如何？
作為一個活躍的專案，OpenClaw 通常會定期接收更新，以引入新功能、改進效能和解決錯誤。更新的頻率可能會有所不同，但一般來說，最好檢查 OpenClaw 的官方儲存庫或文件以獲取版本說明和升級指示。
我可以使用現有資料來執行 OpenClaw 嗎？
是的，OpenClaw 旨在與各種資料來源配合使用。整合您現有資料的具體方法將取決於 OpenClaw 的功能和您資料的格式，通常涉及配置檔、API 或資料連接器。請參閱 OpenClaw 的文件，以獲取有關資料攝取和整合的詳細說明。
如果我的安裝失敗了怎麼辦？
如果您的安裝失敗，請首先檢查您的終端機或日誌中的錯誤訊息。常見的原因包括未滿足的先決條件（例如 Node.js 版本不正確）、權限問題或網路問題。請重新檢查本指南的故障排除部分，查閱 OpenClaw 的官方文件，並考慮向 OpenClaw 社群或支援管道尋求幫助。
OpenClaw 的安全性如何保障？
OpenClaw 的安全性主要透過本地部署、嚴格的權限管理、沙箱運行環境以及對輸入的嚴格驗證來保障。企業應遵循最小權限原則，定期審核運行日誌，並持續關注 OpenClaw 社區發布的安全更新。
OpenClaw 是否支援其他協作平台？
是的，OpenClaw 透過其 Messaging Tool 和 HTTP Request Tool 能夠與多種通訊和協作平台整合，例如 Telegram、WhatsApp、Slack、Discord 等。只要平台提供開放 API，OpenClaw 就能夠進行連接和互動。
如果我在安裝部署過程中遇到問題怎麼辦？
OpenClaw 作為一個開源專案，擁有活躍的社群。您可以查閱 OpenClaw 的官方 GitHub 倉庫、討論區或相關技術論壇尋求幫助。此外，許多技術文件和部落格文章也提供了詳細的故障排除指南。
OpenClaw 適合大型企業使用嗎？
OpenClaw 的開源特性和高度客製化能力使其非常靈活。大型企業可以利用其來處理特定部門或專案的自動化需求，特別是那些對資料隱私和自主性有極高要求的場景。然而，大型企業在導入時可能需要投入更多資源來確保其與現有 IT 架構的整合和大規模部署的穩定性。
🙋 關於 OpenClaw 與 Lark 結合使用的特定問題
如何申請所需權限以解決「權限不足」問題？
- 在 Lark Developer Console 中，點擊左側導覽列的 Permissions & Scopes ，然後點擊 Batch import/export scopes 。
- 在 Import 頁籤中，清除 Import 頁籤內的內容，然後貼上以下內容：
{
"scopes": {
"tenant": [
"contact:contact.base:readonly",
"docx:document:readonly",
"im:chat:read",
"im:chat:update",
"im:message.group_at_msg:readonly",
"im:message.p2p_msg:readonly",
"im:message.pins:read",
"im:message.pins:write_only",
"im:message.reactions:read",
"im:message.reactions:write_only",
"im:message:readonly",
"im:message:recall",
"im:message:send_as_bot",
"im:message:send_multi_users",
"im:message:send_sys_msg",
"im:message:update",
"im:resource",
"application:application:self_manage",
"cardkit:card:write",
"cardkit:card:read",
"contact:user.basic_profile:readonly"
],
"user": [
"contact:user.employee_id:readonly",
"offline_access","base:app:copy",
"base:field:create",
"base:field:delete",
"base:field:read",
"base:field:update",
"base:record:create",
"base:record:delete",
"base:record:retrieve",
"base:record:update",
"base:table:create",
"base:table:delete",
"base:table:read",
"base:table:update",
"base:view:read",
"base:view:write_only",
"base:app:create",
"base:app:update",
"base:app:read",
"sheets:spreadsheet.meta:read",
"sheets:spreadsheet:read",
"sheets:spreadsheet:create",
"sheets:spreadsheet:write_only",
"docs:document:export",
"docs:document.media:upload",
"board:whiteboard:node:create",
"board:whiteboard:node:read",
"calendar:calendar:read",
"calendar:calendar.event:create",
"calendar:calendar.event:delete",
"calendar:calendar.event:read",
"calendar:calendar.event:reply",
"calendar:calendar.event:update",
"calendar:calendar.free_busy:read",
"contact:contact.base:readonly",
"contact:user.base:readonly",
"contact:user:search",
"docs:document.comment:create",
"docs:document.comment:read",
"docs:document.comment:update",
"docs:document.media:download",
"docs:document:copy",
"docx:document:create",
"docx:document:readonly",
"docx:document:write_only",
"drive:drive.metadata:readonly",
"drive:file:download",
"drive:file:upload",
"im:chat.members:read",
"im:chat:read",
"im:message",
"im:message.group_msg:get_as_user",
"im:message.p2p_msg:get_as_user",
"im:message:readonly",
"search:docs:read",
"search:message",
"space:document:delete",
"space:document:move",
"space:document:retrieve",
"task:comment:read",
"task:comment:write",
"task:task:read",
"task:task:write",
"task:task:writeonly",
"task:tasklist:read",
"task:tasklist:write",
"wiki:node:copy",
"wiki:node:create",
"wiki:node:move",
"wiki:node:read",
"wiki:node:retrieve",
"wiki:space:read",
"wiki:space:retrieve",
"wiki:space:write_only",
"contact:user.basic_profile:readonly"
]
}
}
- Click Next, Review New Scopes, then click Add.點擊 Next ， Review New Scopes ，然後點擊 Add 。
- 請確保租戶 token 權限的可存取資料範圍為「Identical to the availability of app」的預設值，然後點擊 Confirm 。
如果我沒有 OpenClaw，該如何部署 Lark 外掛？
運行此外掛需要 OpenClaw。請選擇適合您需求的部署選項：
- 對於本地端部署，請使用 coding agent 例如 （TRAE SOLO）來協助安裝。
- 對於雲端部署，請嘗試 ModelArk，它支援一鍵設定，也能協助除錯。
當我運行外掛時，報告「cannot find module xxx」。我該怎麼辦？
- 原因：外掛的依賴項未安裝，可能是由於安裝中斷或權限問題。
- 解決方案： 導航到外掛目錄並運行 npm install。
無法使用 OpenClaw 3.2 呼叫工具 (call tools)
在 OpenClaw 3.2 中，新 agents 的工具權限預設是禁用的。要解決此問題，請打開您的 openclaw.json 文件並用以下程式碼片段進行更新：
{
"tools": {
"profile": "full",
"sessions": {
"visibility": "all"
}
}
}
官方 Lark 外掛與 OpenClaw 捆綁的 Feishu 外掛有何不同？
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