最近亲测完成了 OpenClaw 的部署，把全程步骤整理出来分享给大家，适配中国大陆网络环境，还会教大家配置英伟达免费的 AI 模型（包含 kimi-k2.5），所有代码直接复制就能用，跟着步骤走全程无坑～

新手建议直接在腾讯云控制台搜索Lighthouse即可，然后新用户有福利，99元可选购1年轻量服务器，巨划算。

然后就是进来选购的时候建议直接选择openclaw的，非常简单，即买即用。如果是有服务器又不想重装系统，就可以看看下面的内容教程

第一步：版本检测，确认系统初始状态

先检查服务器里有没有装过 OpenClaw，或者它的旧版本 Moltbot/Clawdbot，避免版本冲突，直接执行下面的检测命令就行：

openclaw --version 2>/dev/null && echo "OpenClaw 已安装" || echo "未安装 OpenClaw"; moltbot --version 2>/dev/null && echo "Moltbot 已安装（旧版本）" || echo "未安装 Moltbot"; clawdbot --version 2>/dev/null && echo "Clawdbot 已安装（旧版本）" || echo "未安装 Clawdbot"

我这边检测结果是啥都没装，直接走完整的部署流程就可以。

第二步：环境检测，核对服务器配置

安装前先确认服务器配置是否达标，同时检查 Node.js 和 Git 这两个必备依赖有没有装，执行下面的命令一次性检测所有关键指标：

echo "=== 环境检测开始 ===" && echo "1. 操作系统信息：" && cat /etc/os-release | grep PRETTY_NAME && echo "2. CPU核心数：" && nproc && echo "3. 内存大小（MB）：" && free -m | awk 'NR==2{print $2}' && echo "4. 磁盘可用空间：" && df -h / | awk 'NR==2{print $4}' && echo "5. Node.js版本：" && node --version 2>/dev/null || echo "未安装" && echo "6. Git版本：" && git --version 2>/dev/null || echo "未安装" && echo "=== 环境检测结束 ==="

我用的服务器是 Ubuntu 22.04 LTS 系统，2 核 CPU、1.9GB 内存、42GB 磁盘空间，Node.js v22.22.0 和 Git 也都提前装好了，完全满足安装要求，不用额外装依赖，直接下一步。

第三步：安装 OpenClaw，适配国内镜像源

因为是国内服务器，先配置国内的镜像源避免下载卡顿，本来试了 yarn 安装，后来觉得 npm 更稳定可靠，就直接用 npm 装了，先设腾讯云的 npm 镜像，再全局安装最新版 OpenClaw，执行这条命令就行：

npm config set registry https://mirrors.cloud.tencent.com/npm/ && npm install -g openclaw@latest

安装过程会自动装 700 多个包，中间会出几个过时包的警告，不用管，不影响正常使用，等待安装完成就好。

第四步：验证安装，确认 OpenClaw 可用

装完之后一定要检查下版本，确认安装成功，命令很简单：

我这边成功装到了 2026.2.2-3 版本，到这一步 OpenClaw 就装好了

重点步骤：配置英伟达免费 AI 模型（含 kimi-k2.5）

这一步教大家白嫖英伟达的免费 AI 模型，里面包含 kimi-k2.5，跟着三步来就行，全程免费：

1. 注册英伟达账号并获取 API Key

先打开英伟达的地址注册：https://build.nvidia.com/，建议用谷歌账号直接登录，方便快捷；登录后点左上角的头像，新建一个专属的 API Key，保存好别弄丢了。

需要打开 OpenClaw 的配置文件，在指定位置添加英伟达模型的配置，重点注意：providers 外面要包一层 models，如果文件里本来就有 models，直接加进原有内容里就行，其他代码千万别改！执行命令打开配置文件：

然后在 models 部分添加下面的代码，记得把里面的 apiKey 换成你自己刚创建的：帮我打开 ~/.openclaw/openclaw.json文件，在 models 部分增加下面的代码，注意：providers 外面还要加一层 models，如果原来配置有models就加到原来的里面

帮我打开 ~/.openclaw/openclaw.json文件，在 models 部分增加下面的代码，注意：providers 外面还要加一层 models，如果原来配置有models就加到原来的里面
{
  ... 其他内容不要改
  "models": {
   "providers":{
        "英伟达nvidia": {
            "baseUrl": "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
            "apiKey": "nvapi-HxKN8Zp2-xxxxx-替换成你的 key,
            "api": "openai-completions",
            "models": [
              {
                "id": "moonshotai/kimi-k2.5",
                "name": "moonshotai/kimi-k2.5",
                "reasoning": false,
                "input": [
                  "image",
                  "text"
                ],
                "cost": {
                  "input": 0,
                  "output": 0,
                  "cacheRead": 0,
                  "cacheWrite": 0
                },
                "contextWindow": 200000,
                "maxTokens": 8192
              }
            ]
        }
        ... 其他内容不要改
    }
    ... 其他内容不要改
  }
}

3. 运行配置向导，完成剩余设置

模型配置好后，运行 OpenClaw 的配置向导，跟着提示完成其他基础设置就行：

配置完会出现安全权限的警告，用下面的命令修复一下，给配置目录设置专属权限，执行后会提示修复完成：

chmod 700 /root/.openclaw && echo "安全权限已修复"

最后一步：启动 OpenClaw 核心网关服务

所有配置和修复都完成后，重启 OpenClaw 的网关服务

到这里，OpenClaw 就完成全部部署和配置了，启动网关服务后就能正常使用，还能直接调用英伟达免费的 kimi-k2.5 模型，亲测全程流畅，有问题的小伙伴可以留言交流～接下来启动网关并测试模型，步骤超简单：先执行

打开交互测试界面，最后直接问一句「你是干嘛的」，就能验证配置是否生效啦。

进阶实操：接入飞书，实现手机远程操控（必看！）

作为AI玩家，我必须说一句：本地运行够用，但远程操控才是精髓！守在电脑前太束缚，接入飞书（Lark）后，手机揣兜里，随时随地给家里/服务器的OpenClaw下指令，躺平操作不香吗？🤫 这部分我把自己踩过的坑都标出来了，跟着我的步骤走，零失败！ 先搞飞书开放平台的基础配置，打开这个地址：https://open.feishu.cn/app，点击“新建应用”，页面上的基础信息（应用名称、描述之类的）随便填，不用纠结，填完保存就行，全程跟着页面提示走，没有复杂操作，新手也能秒上手。

关键一步：新建应用后，会自动生成「App ID」和「App Secret」，这俩是飞书和OpenClaw对接的“钥匙”，一定要复制保存好，最好存到记事本里，丢了就得重新创建应用，巨浪费时间！我第一次就忘存，返工半小时谁懂啊…

回到应用配置页，找到「添加应用能力」选项，点开后直接选「机器人」，点击“添加”就完事，不用额外勾选其他东西，多余操作反而容易出问题。

避坑重点（敲黑板！）：给刚添加的机器人，开通「全部权限」！没错，是全部，一个都别漏！我第一次图省事漏勾了两个，结果后面对接一直失败，排查了半天才发现是权限不够，血的教训！

权限搞定，就该装对接插件了——这个插件是飞书和OpenClaw的“桥梁”，没有它俩就无法通信，直接复制下面的命令安装，注意别手滑输错字符：

openclaw plugins install @m1heng-clawd/feishu

插件安装完成，接下来把之前保存的「App ID」和「App Secret」配置进去，三条命令依次执行，重点提醒：把命令里的“cli_xxxxx”和“your_app_secret”，替换成你自己的，别直接复制运行！否则会报错，还得重启网关重来！

openclaw config set channels.feishu.appId "cli_xxxxx"   #换为你自己在步骤2得到的
openclaw config set channels.feishu.appSecret "your_app_secret"  #换为你自己在步骤2得到的
openclaw config set channels.feishu.enabled true

配置生效的关键：重启网关！执行下面这条命令，重启完成后，配置才会真正生效，别偷懒跳过这一步：

再回到飞书开放平台，找到「事件与回调」——这两个选项缺一不可，必须都配置好！然后在回调方式里，选择「长连接」，保存即可。如果提示连接失败，不用慌，大概率是上一步网关没重启到位，回去再执行一次重启命令，基本都能解决，我亲测过三次，都是这个问题！

还有一个细节：添加事件的时候，把里面所有的事件都勾选上，别漏一个！少勾一个事件，后面飞书就可能无法正常接收/执行指令，比如没法远程下达操作命令，到时候又得回头排查，得不偿失。

最后一步，发布插件才能用！点击左侧菜单栏的「版本管理与发布」，先点击「创建版本」，不用改其他设置，直接提交，然后点击「申请发布」，飞书的审核很快，几分钟就通过，发布完成后，插件就正式生效了。

大功告成！打开你手机上的飞书，找到刚才创建的那个机器人，发送消息就能测试，比如之前教的“你是什么模型”，就能远程操控OpenClaw执行指令，再也不用守在电脑前，随时随地都能操作，这才是OpenClaw的正确打开方式啊！

到这里，OpenClaw的完整部署、英伟达免费模型配置，还有飞书远程操控接入，就全部完成了！全程亲测流畅无bug，每一步都标了避坑点，新手也能轻松上手。如果操作中遇到问题，评论区留言，我看到都会回复，一起交流一起折腾～

实测可用｜一文搞定OpenClaw部署，免费kimi-k2.5+飞书远程，新手也能秒上手

开发工具

OpenClaw部署全攻略：从服务器配置到AI模型接入，手把手教你搭建AI助手。包含腾讯云服务器选购、OpenClaw安装、英伟达免费AI模型（含kimi-k2.5）配置，以及飞书远程操控接入。详细步骤+避坑指南，新手也能轻松完成部署，实现随时随地AI操控。

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