# **引言：为什么选择 Docker 部署？**


在 AI 智能体（Agent）工具日益普及的今天，OpenClaw（昵称“小龙虾”）凭借其跨平台适配、高扩展性和本地数据可控的核心优势，成为个人与企业搭建专属AI助手的优选。而 **Docker 容器化部署**方式，则以其**环境隔离、快速部署、灵活迁移**的特性，完美解决了传统部署中环境冲突、依赖复杂、配置繁琐的痛点。

通过 Docker，您可以在任何支持 Docker 的操作系统（Windows, macOS, Linux）上，以完全一致的方式运行 OpenClaw，真正做到“一次构建，到处运行”。本文将为您提供一份**保姆级**的 Docker 本地部署指南，并详细讲解如何将其接入飞书，让您在短短几分钟内就拥有一个 7x24 小时在线的企业智能助手。


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# **第一章：环境准备——安装 Docker**


在开始之前，请确保您的机器已安装 Docker。

## **1.1 在 Windows / macOS 上安装 Docker Desktop**


- **Windows**: 访问 [Docker Desktop for Windows](https://www.docker.com/products/docker-desktop/) 下载并安装。安装过程中会提示启用 WSL2，这是必需的。

- **macOS**: 访问 [Docker Desktop for Mac](https://www.docker.com/products/docker-desktop/) 下载 `.dmg` 文件并安装。


安装完成后，启动 Docker Desktop，确保其系统托盘/菜单栏图标显示为绿色，表示服务已正常运行。

## **1.2 在 Linux (Ubuntu) 上安装 Docker Engine**


```
# 1. 更新包索引并安装必要依赖
sudo apt update
sudo apt install -y ca-certificates curl gnupg

# 2. 添加 Docker 官方 GPG 密钥
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/docker.gpg
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.gpg

# 3. 设置仓库
echo \
  "deb [arch="$(dpkg --print-architecture)" signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  "$(. /etc/os-release && echo "$VERSION_CODENAME")" stable" | \
  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

# 4. 安装 Docker Engine
sudo apt update
sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

# 5. 将当前用户加入 docker 组，避免每次使用 sudo
sudo usermod -aG docker $USER
# 执行后需要重新登录或重启 shell
```
验证安装：在终端执行 `docker --version` 和 `docker run hello-world`，如果能看到版本号和成功信息，则说明安装成功。


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# **第二章：一键部署 OpenClaw**


得益于社区贡献，我们现在可以使用一个高度集成的 Docker 镜像来快速启动 OpenClaw。

## **2.1 拉取官方推荐镜像**


我们将使用 `justlikemaki/openclaw-docker-cn-im` 这个社区维护的镜像，它已经预装了中文语言包和主流 IM（即时通讯）插件，包括飞书。

```
# 拉取最新版镜像
docker pull justlikemaki/openclaw-docker-cn-im:latest
```
## **2.2 创建并运行容器**


为了持久化 OpenClaw 的配置和数据，我们需要创建一个本地目录来挂载到容器内部。

```
# 1. 创建本地数据目录
mkdir -p ~/openclaw-data

# 2. 运行容器
docker run -it \
  --name openclaw \
  -v ~/openclaw-data:/root/.openclaw \
  -p 8080:8080 \
  justlikemaki/openclaw-docker-cn-im:latest
```
**参数解释**：


- `-it`: 以交互模式运行容器，方便我们进行初始化配置。

- `--name openclaw`: 为容器指定一个易记的名称。

- `-v ~/openclaw-data:/root/.openclaw`: 将宿主机的 `~/openclaw-data` 目录挂载到容器内的 `/root/.openclaw` 目录。这样，即使容器被删除，您的配置和聊天记录也不会丢失。

- `-p 8080:8080`: 将容器的 8080 端口映射到宿主机的 8080 端口，用于后续可能的 Web UI 访问（如果镜像包含的话）。


执行命令后，您将进入容器的交互式终端，并看到 OpenClaw 的欢迎界面。


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# **第三章：初始化配置与模型选择**


在容器的交互式终端中，我们将完成首次初始化。

## **3.1 运行 Onboard 向导**


OpenClaw 提供了一个 `onboard` 命令来引导您完成初始设置。

```
# 在容器终端内执行
openclaw onboard
```
**Onboard 流程详解**：


1. **阅读声明**：按提示阅读并确认 OpenClaw 的功能和隐私政策。

2. **选择 AI 模型提供商**：
	- **云端模型**：如 OpenAI, Anthropic, 或国内的大模型（通义千问、DeepSeek等）。您需要提供相应的 API Key。
	- **本地模型**（强烈推荐） 如 Ollama。这能保证所有数据都在您的本地设备上处理，最安全。如果您选择此项，向导会自动检测容器内是否已安装 Ollama（该镜像通常已预装）。

3. **配置模型**：
	- 如果选择 **Ollama**，请输入您想使用的模型名称，例如 `qwen:7b`、`llama3:8b` 或 `phi3:mini`。容器会自动从 Ollama 下载该模型。
	- 如果选择 **云端 API**，请输入对应的 API 地址和密钥。

4. **设置记忆**：向导会询问是否启用向量记忆功能，建议启用，这能让助手越用越懂你。

5. **完成**：向导会生成配置文件并退出。


## **3.2 安装 Gateway 服务（后台常驻）**


为了让 OpenClaw 能在后台持续运行并接收消息，我们需要将其作为守护进程（daemon）启动。

在容器终端内，执行以下命令：

```
# 安装 Gateway 为系统服务（在容器内）
openclaw onboard --install-daemon

# 启动服务
openclaw gateway start
```
现在，您可以按 `Ctrl+P` 然后 `Ctrl+Q` 从容器的交互模式中**分离**（detach），而不会停止容器。容器将继续在后台运行。


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# **第四章：深度集成——将 OpenClaw 接入飞书**


这是整个部署流程中最关键的一步。我们将通过 OpenClaw 内置的 `channel` 命令来完成飞书的接入。

## **4.1 在飞书开发者后台创建应用**


1. 访问 [飞书开放平台](https://open.feishu.cn/app)。

2. 点击 “创建企业自建应用”。

3. 填写应用名称（如 “我的AI助理”），点击 “确定创建”。

4. **获取凭证**：在应用详情页，进入 “凭证与基础信息”，复制 **App ID** 和 **App Secret**。

5. **配置权限**（极易遗漏的坑！）
	- 进入 “权限管理” -> “申请权限”。
	- **必须添加以下权限**：
		- `im:message` (读取和发送消息)
		- `im:chat` (获取群聊信息)
		- `contact:user` (获取用户信息)
	- **事件订阅权限**（关键！） 在 “事件订阅” 页面，确保勾选了以下事件类型：
		- `im.message.receive_v1` (接收消息)
		- `im.chat.member.bot.added_v1` (机器人被添加到群)
		- `im.chat.member.bot.deleted_v1` (机器人被移出群)


## **4.2 在 OpenClaw 中配置飞书通道**


我们需要重新进入正在运行的容器，以执行配置命令。

```
# 重新进入容器的 bash shell
docker exec -it openclaw bash
```
现在，您又回到了容器的终端。


1. **添加飞书通道**：
	```
	openclaw channel add feishu
	```
	CLI 会进入交互模式。

2. **输入凭证**：
	- 当提示 `Enter your Feishu App ID` 时，粘贴您的 App ID。
	- 当提示 `Enter your Feishu App Secret` 时，粘贴您的 App Secret。

3. **批准配对**：
	命令执行后，CLI 会输出一个 **配对码**（Pairing Code），例如 `ECX3H5PY`。
	```
	# 使用配对码批准连接
	openclaw pairing approve feishu ECX3H5PY
	```
	如果看到 `Pairing approved!` 的提示，则说明配对成功。

4. **退出容器**：
	输入 `exit` 退出容器的 bash shell。


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# **第五章：测试与使用**


## **5.1 将机器人添加到飞书群聊**


1. 打开您的飞书客户端。

2. 创建一个新的群聊，或者进入一个现有的群聊。

3. 点击群成员列表，选择 “添加成员”。

4. 在搜索框中，输入您在飞书开放平台创建的应用名称（如 “我的AI助理”）。

5. 将机器人添加到群聊中。


## **5.2 测试功能**


在群聊中 @ 机器人并发送一条消息，例如 “你好，你是谁？”。如果一切配置正确，机器人应该会很快利用您为其配置的 AI 模型给出回复。

## **5.3 常用管理命令**


- **查看容器日志**（排错必备）```
	docker logs -f openclaw
	```

- **停止/启动容器**```
	docker stop openclaw
	docker start openclaw
	```

- **更新 OpenClaw**```
	# 停止并删除旧容器
	docker stop openclaw && docker rm openclaw
	# 拉取新镜像
	docker pull justlikemaki/openclaw-docker-cn-im:latest
	# 用相同的命令重新运行（数据因挂载卷而保留）
	docker run -d --name openclaw -v ~/openclaw-data:/root/.openclaw justlikemaki/openclaw-docker-cn-im:latest
	```


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**恭喜您！您已经成功通过 Docker 在本地部署了 OpenClaw 并将其接入飞书！整个过程高效、干净，且易于管理和维护。现在，您拥有了一个完全私有、安全可控、7x24小时待命的AI智能体。如果您在操作过程中遇到任何问题，或者觉得这篇教程对您有帮助，欢迎在评论区留言交流。别忘了点赞、收藏、关注，以便获取更多 AI 和 DevOps 相关的实战教程！**

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