阿里云服务器 + OpenClaw + 飞书搭建7×24 AI 私人助手保姆级教程（2026最新版）

一台 2C2G 的阿里云 ECS，装上 OpenClaw，接入飞书，通过 ZenMux 接入 GPT-5.2、Claude Sonnet 4.5、Gemini 3 Pro、DeepSeek 等多个模型，整个过程不到一小时。现在闲置服务器变成了我的全天候 AI 助手。

一、准备工具

1.服务器：阿里云 ECS 2C2G ，最低配就够跑 OpenClaw，建议选香港

2.系统： Ubuntu 22.04 LTS ，社区文档最多，OpenClaw 官方推荐

3. AI Agent ，OpenClaw v2026.2.6 ，开源、支持飞书、模型随便切

4. 模型聚合：ZenMux ，一个 API Key 调用多个模型，国内直连

这套方案的精髓在于：OpenClaw 跑在国内服务器上，飞书用 WebSocket 长连接（不需要域名、HTTPS、Nginx 反代），模型走 ZenMux 聚合（国内可直连）。整条链路不依赖代理，装好就能用。

二、系统安装

阿里云控制台 → 实例 → 更换操作系统 → 选 Ubuntu 22.04 LTS 64位。

为什么不选 24.04？22.04 久经考验，Node.js 生态兼容性最好，阿里云适配最成熟。2G 内存空闲占用大概 150MB，比 24.04 省一点内存，对小机器来说很重要。

三、SSH 登录

使用 SSH 连上你的服务器，建议可以使用堡塔远程工具。

四、安装 OpenClaw

先说一下背景。Clawdbot 现在叫 OpenClaw 了。Anthropic 觉得名字跟 Claude 太像，发了商标投诉，于是改名 Moltbot，又觉得不好听，最终定名 OpenClaw。如果你之前装的是 Clawdbot，直接装 OpenClaw 会自动迁移配置。

先安装 Node.js 22（OpenClaw 要求 ≥22）和 OpenClaw：

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | bash -
apt-get install -y nodejs
NPM 安装 -G openclaw@latest
OpenClaw onboard --install-daemon

onboard 过程会引导你选择 channel。这里先走完基础安装，飞书后面单独配。

五、搞定飞书插件

OpenClaw 从 v2026.2.4 开始内置了飞书插件，不需要装第三方的。但我踩了一个坑：插件重复。

之前安转过程自动装了一份旧版飞书插件到 ~/.openclaw/extensions/feishu/（v2026.2.2），而系统内置的新版在 /usr/lib/node_modules/openclaw/extensions/feishu/（v2026.2.6-3）。两个同 ID 插件冲突，旧的报错，新的被禁用。

用 openclaw plugins list 一看就明白了。解决方法很暴力：

rm -rf /root/.openclaw/extensions/feishu
OpenClaw 网关重启

删掉旧的，内置的新版自动生效。重启后看到 loaded 状态就对了。

六、飞书开放平台创建应用

这一步需要去飞书那边操作。

打开飞书开放平台 → 创建企业自建应用
记下 App ID 和 App Secret
权限配置：添加 im:message（接收消息）和 im:message:send（发送消息）
事件订阅 → 选择 WebSocket 模式（关键！不需要公网回调地址）
添加事件：im.message.receive_v1
发布版本 → 审批通过

WebSocket 模式是这个方案的核心。传统的 webhook 模式需要你有域名、HTTPS、Nginx 反代，而 WebSocket 是服务器主动连飞书云端，省掉所有这些麻烦。

七、OpenClaw 接入飞书

回到服务器：

OpenClaw 频道添加

交互式选择 feishu，输入 App ID 和 App Secret，然后几个关键选项：

域名：Select Feihu（feishu.cn）- 中国（国内用户）
Group chat policy：选 Open（所有群里 @机器人响应）或 Disabled（只用私聊）
DM access policies：选 No，用默认的 pairing 模式
显示名称 ：选 No，跳过

配置完重启：

OpenClaw 网关重启

看到日志里注册了 feishudoc、feishuwiki、feishudrive、feishubitable 这些工具，说明连接成功了。

去飞书找到你的机器人，发一条「你好」，收到回复就大功告成。

八、7×24 保活

OpenClaw 的 onboard 过程会自动创建 systemd service（openclaw-gateway.service），所以理论上退出 SSH 不会断。但保险起见，确认一下：

systemctl status openclaw-gateway systemctl enable openclaw-gateway

active (running) + enabled = 退出终端不断、服务器重启自动恢复。

九、配置 ZenMux 多模型聚合

这是整个方案最关键的一步。OpenClaw 默认可能用的是免费的国产模型（比如 GLM-4），能力有限。我用 ZenMux 作为模型聚合层，一个 API Key 就能调用 GPT-5.2、Claude Sonnet 4.5、Gemini 3 Pro、DeepSeek 等多个顶级模型。

为什么用 ZenMux 而不是直接配各家 API？

国内直连，不需要代理。ZenMux 的服务端点 https://zenmux.ai/api/v1 在国内可以直接访问
一个 Key 管所有模型，不用分别注册 OpenAI、Anthropic、Google 的账号
统一计费，不用管各家的计费差异

编辑配置文件：

vim /root/.openclaw/openclaw.json

添加 ZenMux provider 配置：

{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "zenmux": {
        "baseUrl": "https://zenmux.ai/api/v1",
        "apiKey": "sk-ss-v1-你的ZenMux-API-Key",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "deepseek/deepseek-chat",
            "name": "DeepSeek Chat via ZenMux",
            "reasoning": false,
            "input": ["text"],
            "contextWindow": 64000,
            "maxTokens": 8192
          },
          {
            "id": "openai/gpt-5.2",
            "name": "GPT-5.2 via ZenMux",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 200000,
            "maxTokens": 8192
          },
          {
            "id": "google/gemini-3-pro-preview",
            "name": "Gemini 3 Pro via ZenMux",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 200000,
            "maxTokens": 8192
          },
          {
            "id": "anthropic/claude-sonnet-4.5",
            "name": "Claude Sonnet 4.5 via ZenMux",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 200000,
            "maxTokens": 8192
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "zenmux/openai/gpt-5.2"
      },
      "models": {

保存后重启：