报告概述
本报告是华西证券人工智能投研应用系列教程的第一篇，聚焦开源智能助手OpenClaw的安装与配置。报告首先对比本地安装与云端部署的优劣，分析Windows与Linux操作系统的选择，推荐在Windows系统的WSL2虚拟环境中安装。接着，详细介绍了WSL2的安装、Ubuntu 24.04的安装与配置、OpenClaw安装前的环境变量与Python库准备，以及OpenClaw的安装与配置流程，包括大模型服务商选择、通讯工具（飞书）配置、机器人上线等。报告为AI投研应用开发者提供了完整的本地部署指南，帮助用户快速搭建自己的AI助手环境。
报告的核心结论
本地安装OpenClaw兼顾数据安全与文件调用。
报告指出，本地安装可确保数据完全留存在用户电脑，满足合规与隐私要求，且能直接调用本地文件进行处理，而云端部署虽稳定连续但无法操作本地文件。对于有严格数据安全需求的用户，本地部署是更优选择。
Linux是OpenClaw原生环境，Windows用户推荐使用WSL2。
OpenClaw底层基于Linux系统调用，其技能插件多围绕Linux开发，在Windows原生环境中会存在兼容性问题。报告推荐在Windows11的WSL2虚拟环境中安装，既保留Linux兼容性，又不影响日常办公，体验远优于Windows10。
通过飞书机器人可实现OpenClaw的远程调用。
配置完成后，飞书机器人作为通讯工具，将OpenClaw本地能力封装为飞书应用，用户可在飞书群聊中@机器人发送指令，实现远程任务分派。报告详细演示了飞书开放平台的应用创建、事件与权限配置、机器人发布等步骤。
报告回答的关键问题
如何在本机本地安装OpenClaw？
报告推荐使用Windows11的WSL2环境。步骤包括：以管理员身份安装WSL2，安装Ubuntu 24.04并设置用户名密码，配置WSL环境变量与systemd，安装curl、git、nodejs等基础工具，通过npm全局安装OpenClaw，最后运行`openclaw --version`验证安装成功。
OpenClaw如何配置大模型服务？
配置过程中需选择大模型服务商并获取API Key。报告以火山引擎为例，指导用户在火山引擎控制台创建API Key，配置时选择Volcano Engine并粘贴Key，再选择模型（如doubao-seed-1-8-251228）。大模型为OpenClaw提供对话与任务处理能力。
如何用飞书作为OpenClaw的通讯工具？
需在飞书开放平台创建企业自建应用，添加机器人能力，配置事件（im.message.receive_v1等）与回调（长连接），开通必要权限，发布应用后获取App ID和App Secret。在OpenClaw配置中选择飞书并输入密钥，连接成功后即可在群聊中添加机器人进行交互。
完整报告包含什么
- 本地安装与云端部署的全面对比，分析数据合规、文件调用、运行稳定性等关键差异。
- Windows系统下安装WSL2的详细命令与步骤，包括离线安装方案和版本升级方法。
- Ubuntu 24.04的安装、初始化、用户名密码设置，以及systemd与Windows PATH环境变量的配置。
- OpenClaw安装前的环境准备：apt更新、基础工具（curl、wget、git、nodejs、npm）安装、npm国内镜像配置。
- OpenClaw的npm全局安装命令与版本验证，以及技能（skills）的列表查看与安装方法。
- 大模型服务商选择与API Key获取教程，以火山引擎为例，展示从注册到创建密钥的全过程。
- 飞书开放平台的应用创建、机器人添加、事件订阅、回调配置、权限管理、版本发布等完整配置流程。
- 通讯工具后续配置：消息传输模式（WebSocket）、国内版飞书、机器人响应模式（@方式）选择。
- 搜索技能、自动化插件（Hooks）等扩展配置说明，以及如何通过终端界面启动机器人。
- 安全风险提示，强调本报告仅为技术指引，不构成投资建议，且提醒本地部署时注意数据安全。
本页内容由川海智库整理，用于帮助读者快速了解报告主题、核心观点和主要内容。由于报告量大、人工能力有限，部分观点、数据、统计口径或表述可能存在偏差，具体内容请以完整报告原文为准。
