一、小龍蝦它很聰明，但它是瞎的

想象一下這個場景：

你興沖沖地打開飛書，對著 OpenClaw 說——

“幫我看看 B 站上那個 RAG 技術視頻講了什么”

它沉默了三秒，然后回復你：

“抱歉，我無法訪問該鏈接。”

這不是 OpenClaw 的錯。這是所有 AI Agent 的通病：大腦在線，但眼睛離線。

它們被訓練數(shù)據(jù)喂大，卻沒有被賦予實時感知世界的能力。每一次你讓它"去網(wǎng)上查查"，它都像一個被蒙住眼睛的天才——聰明，但看不見。

具體來說，你會遇到這些讓人抓狂的場景：

每個平臺都有自己的壁壘——付費 API、登錄墻、IP 封鎖、反爬機制。你得一個個去踩坑、安裝工具、調整配置。光是讓 Agent 能讀個推特，就得折騰半天。

但現(xiàn)在，有一句話能解決所有這些問題。

二、第一步：安裝 OpenClaw，把小龍蝦養(yǎng)起來

在給小龍蝦裝眼睛之前，我們先得把它養(yǎng)活。下面是完整的 OpenClaw 安裝與飛書接入流程。

安裝 OpenClaw

打開 PowerShell，執(zhí)行安裝命令：

iwr -useb https://clawd.org.cn/install.ps1 | iex

安裝引導啟動后，選擇快速開始，模型/認證提供商選擇 自定義模型(兼容OpenAI/Anthropic)。

前置準備：注冊藍耘 MaaS 平臺，獲取 API 密鑰

在填寫模型配置之前，你需要先拿到 API Key。藍耘 MaaS 平臺是國內優(yōu)質的模型即服務平臺，提供包括 MiniMax-M2.5 在內的多款主流大模型 API，兼容 OpenAI 接口格式，遷移成本幾乎為零。

① 打開注冊鏈接

點擊注冊：?? 立即注冊

?? 使用上方專屬鏈接注冊，可享受新用戶優(yōu)惠權益。

② 進入控制臺，創(chuàng)建 API 密鑰

注冊完成后，進入控制臺 → MaaS 平臺 → API KEY 管理 → 點擊「創(chuàng)建 API KEY」

③ 進入模型廣場，獲取模型名稱

拿到密鑰后，記住以下關鍵信息，下一步配置時會用到：

配置模型（以藍耘 MiniMax 為例）

按如下參數(shù)填寫模型配置：

?? 藍耘 MaaS 平臺提供 MiniMax-M2.5 等主流模型接入，注冊即可獲取 API Key，適合國內用戶低成本上手。

接入飛書：讓小龍蝦住進你的工作臺

通道選擇飛書。

第一步：創(chuàng)建飛書自建應用

訪問飛書開放平臺：https://open.feishu.cn/app?lang=zh-CN，創(chuàng)建一個企業(yè)自建應用。

第二步：添加機器人能力

在應用功能中開啟機器人能力。

第三步：批量導入權限

進入權限管理，使用批量導入功能，粘貼以下權限配置：

{
  "scopes": {
    "tenant": [
      "aily:file:read",
      "aily:file:write",
      "application:application.app_message_stats.overview:readonly",
      "application:application:self_manage",
      "application:bot.menu:write",
      "cardkit:card:write",
      "contact:contact.base:readonly",
      "contact:user.employee_id:readonly",
      "corehr:file:download",
      "docs:document.content:read",
      "event:ip_list",
      "im:chat",
      "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read",
      "im:chat.members:bot_access",
      "im:message",
      "im:message.group_at_msg:readonly",
      "im:message.group_msg",
      "im:message.p2p_msg:readonly",
      "im:message:readonly",
      "im:message:send_as_bot",
      "im:resource",
      "sheets:spreadsheet",
      "wiki:wiki:readonly"
    ],
    "user": [
      "aily:file:read",
      "aily:file:write",
      "contact:contact.base:readonly",
      "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read"
    ]
  }
}

導入后點擊申請開通。

第四步：獲取 App ID 和 App Secret

在應用憑證頁面復制 App ID 和 App Secret，填回命令行。

第五步：技能配置

技能安裝的首選節(jié)點管理器選擇 npm，啟動鉤子暫時跳過。

在 TUI 界面中孵化機器人，等待啟動完成。

配置事件訂閱，讓飛書和 OpenClaw 握手

回到飛書開放平臺，進入事件配置，訂閱方式選擇長連接訂閱方式（無需公網(wǎng) IP，本地直連）。

添加事件：im.message.receive_v1（接收消息）。

完成后進行版本發(fā)布。

首次配對：讓小龍蝦認識你

發(fā)布完成后，在飛書中打開你的機器人，發(fā)送第一條消息。OpenClaw 會返回一段配對命令，復制到命令行執(zhí)行即可完成綁定。

配對成功后，再次發(fā)消息，OpenClaw 正常回復——小龍蝦活了！

下次啟動 OpenClaw，只需執(zhí)行：

openclaw-cn gateway

如果要重新配置網(wǎng)關或者模型的話，只需執(zhí)行：

openclaw configure

三、第二步：用 Agent-Reach 給小龍蝦裝上眼睛

小龍蝦活了，但還是瞎的?，F(xiàn)在是時候給它裝上眼睛了。

什么是 Agent-Reach？

Agent-Reach 是一個專為 AI Agent 設計的全網(wǎng)感知工具集。它把 YouTube 字幕提取、Twitter 讀取、Reddit 搜索、小紅書瀏覽、GitHub 操作、RSS 訂閱……這些原本需要分別折騰的能力，打包成一個統(tǒng)一的工具層，讓 Agent 開箱即用。

核心優(yōu)勢一覽：

一句話安裝

在飛書中，直接把這句話發(fā)給 OpenClaw：

幫我安裝 Agent Reach：https://raw.githubusercontent.com/Panniantong/agent-reach/main/docs/install.md

就這一步。OpenClaw 會自己讀取安裝文檔，完成所有剩余工作——你喝杯水的時間，眼睛就裝好了。

??? 擔心安全？用安全模式：

幫我安裝 Agent Reach（安全模式）：https://raw.githubusercontent.com/Panniantong/agent-reach/main/docs/install.md
安裝時使用 --safe 參數(shù)

安全模式不會自動安裝系統(tǒng)包，只告訴你需要什么、讓你自己決定。

安裝過程中，可能會出現(xiàn)一些情況，就好比需要安裝 msi 文件，或者安裝 Docker，這些咱們手動安裝好就行。目前 Windows 會出現(xiàn)這個情況。

它在后臺做了什么？

安裝過程中，Agent-Reach 會自動完成以下所有事項，無需你手動干預：

1. 安裝 CLI 工具 — pip install 安裝 agent-reach 命令行
2. 安裝系統(tǒng)依賴 — 自動檢測并安裝 Node.js、gh CLI、mcporter、xreach 等
3. 配置搜索引擎 — 通過 MCP 接入 Exa 免費搜索，無需 API Key
4. 檢測運行環(huán)境 — 判斷是本地電腦還是服務器，給出對應配置建議
5. 注冊 SKILL.md — 在 Agent 的技能目錄寫入使用指南，以后 OpenClaw 遇到"搜推特""看視頻"這類需求，會自動知道該調哪個工具

安裝完成后，運行一次體檢：

agent-reach doctor

它會逐一告訴你每個平臺的連通狀態(tài)，以及修復建議。

四、實戰(zhàn)案例：裝上眼睛之后，OpenClaw 能做什么

眼睛裝好了，來看看這只小龍蝦現(xiàn)在能干什么。

案例一：技術調研——“幫我看看最新的 LLM 框架對比”

裝眼睛之前：

OpenClaw 只能憑訓練數(shù)據(jù)回答，信息可能已經(jīng)過時半年。

裝眼睛之后：

在飛書中發(fā)送：

“幫我搜一下 GitHub 上最近熱門的 LLM Agent 框架，整理一個對比表格”

OpenClaw 調用 gh search repos "LLM agent framework" --sort=stars，實時抓取 GitHub 數(shù)據(jù)，幾分鐘后返回一張帶 Star 數(shù)、更新時間、核心特性的對比表——全是當天的數(shù)據(jù)。

案例二：輿情監(jiān)控——“幫我看看推特上大家怎么評價 GPT-5”

裝眼睛之前：

“抱歉，我無法訪問 Twitter。”

裝眼睛之后：

告訴 OpenClaw：“幫我配 Twitter（現(xiàn)在的 x.com）”

咱們把Cookie發(fā)給OpenClaw讓他測試，測試連通后就能進行操作推特了

OpenClaw 引導我們獲取到 Twitter Cookie，粘貼給它，配置完成。之后直接說：

“幫我搜下推特48小時內伊朗和美伊戰(zhàn)爭的最新情況以及局勢”

Cookie 配置流程統(tǒng)一： 瀏覽器登錄 → Cookie-Editor 導出 → 發(fā)給 OpenClaw。適用于 Twitter、小紅書、抖音、LinkedIn 等所有需要登錄的平臺。

案例三：學習提效——“總結B站上某一個視頻”

裝眼睛之前：

海外 IP 被攔，服務器直連 B 站失敗。

裝眼睛之后：

直接把 B 站視頻鏈接扔給 OpenClaw：

“幫我總結這個視頻的核心內容，提煉出 5 個關鍵知識點：https://www.bilibili.com/video/BVxxxxxxx”

OpenClaw 調用 yt-dlp 提取字幕，然后用 MiniMax-M2.5 進行內容分析，輸出結構化的學習筆記。一個 40 分鐘的技術視頻，30 秒變成一頁精華筆記。

案例四：內容運營——“幫我看看小紅書上這個品的口碑”

一鍵添加：openclaw skills add https://github.com/autoclaw-cc/xiaohongshu-mcp-skills

裝眼睛之前：

小紅書必須登錄，Agent 完全進不去。

裝眼睛之后：

告訴 OpenClaw：“幫我配小紅書”

按引導完成 Cookie 配置

“幫我搜一下小紅書關于【伊朗和美以打仗最近這段時間對黃金的影響】，然后做出總結。”

案例五：信息訂閱——“幫我盯著這幾個 RSS 源”

"幫我訂閱這2個 RSS 源，每天早上 9 點匯總一下有什么新內容告訴我：

• 36氪 https://36kr.com/feed
• 今日話題 - 雪球 https://xueqiu.com/hots/topic/rss

OpenClaw 通過 feedparser 解析 RSS，配合定時任務，每天準時推送技術資訊摘要到你的飛書——你的私人技術情報官，上線了。

五、支持平臺全覽

裝好 Agent-Reach 之后，OpenClaw 的能力邊界大幅擴展：

?? 不知道怎么配？ 直接告訴 OpenClaw「幫我配 XXX」，它會一步步引導你，不需要查文檔。

六、完整流程回顧

整個"給小龍蝦裝眼睛"的過程，拆解下來只有三個階段：

階段一：養(yǎng)活小龍蝦
  ↓ 注冊藍耘 MaaS 平臺，獲取 API Key
  ↓ 安裝 OpenClaw（1條命令）
  ↓ 配置模型（藍耘 MiniMax 或其他兼容模型）
  ↓ 接入飛書（創(chuàng)建應用 → 配置權限 → 發(fā)布版本）
  ↓ 完成配對
階段二：裝上眼睛
  ↓ 在飛書中發(fā)一句話給 OpenClaw
  ↓ Agent-Reach 自動完成安裝
  ↓ agent-reach doctor 驗證狀態(tài)
階段三：按需解鎖
  ↓ 需要哪個平臺，告訴 OpenClaw「幫我配 XXX」
  ↓ Cookie-Editor 導出 Cookie，發(fā)給 OpenClaw
  ↓ 開始使用

結語

AI Agent 的能力邊界，從來不只取決于模型有多聰明——還取決于它能看見多少世界。

一只裝了眼睛的小龍蝦，能幫你監(jiān)控輿情、整理資訊、調研競品、追蹤技術動態(tài)、訂閱信息源……而你需要做的，只是告訴它你想要什么。

OpenClaw + Agent-Reach，就是這雙眼睛。

現(xiàn)在，去把它裝上吧。

資源匯總

• 藍耘 MaaS 注冊：立即注冊
• OpenClaw 安裝：iwr -useb https://clawd.org.cn/install.ps1 | iex
• Agent-Reach 安裝（發(fā)給 OpenClaw）：幫我安裝 Agent Reach：https://raw.githubusercontent.com/Panniantong/agent-reach/main/docs/install.md
• 飛書開放平臺：https://open.feishu.cn/app
• 藍耘 MaaS 平臺：https://maas-api.lanyun.net
• 下次啟動 OpenClaw：openclaw-cn gateway
  新手交互式引導：openclaw-cn onboard

到此這篇關于給失明的小龍蝦裝上眼睛(OpenClaw + Agent-Reach使用實戰(zhàn)手冊)的文章就介紹到這了,更多相關OpenClaw Agent-Reach 使用內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持腳本之家！

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