旧安卓手机跑 OpenClaw：中文版部署、飞书接入、ADB 控制与公网 SSH 全流程(1)

旧安卓手机跑 OpenClaw：中文版部署、飞书接入、ADB 控制与公网 SSH 全流程

前言

我一开始只是想试一件事：一部已经闲置的安卓手机，能不能真的把 OpenClaw 跑起来，而且不是只在手机里开个网页聊天，而是让它变成一台能长期待机、能从外面发消息调用、甚至还能反过来操作这台手机的 AI 智能体主机？

这一折腾，前后用了我 3 天。

我先基于 mithun50 的 openclaw-termux 做了中文整合版，把界面、安装流程和常用配置入口整理到 APK 里；随后又把模型接上、把飞书机器人跑通，再继续往下试 ADB 无线调试。真正让我觉得“这台旧手机有点意思了”的，是我在飞书里发一句话，它能让手机打开相机、执行操作，再把结果发回来。

做到这里以后，我又遇到了新的麻烦：真要长期跑，手机小屏调试太难受。于是我继续补了 SSH，最后再用 cpolar 把 8022 端口带到公网。

所以这篇不是单纯的“安卓安装 OpenClaw”。我把自己这几天真正走过的链路完整整理下来：

安装中文整合版 → 配置大模型 → 网页对话验证 → 接入飞书 → ADB 无线调试 → 实际控制手机 → 安装 SSH → 局域网远程管理 → cpolar 公网 SSH。

1. 我这次在安卓上跑的 OpenClaw 是什么？

OpenClaw 是一个开源 AI 智能体平台。它和普通聊天页面最大的区别，是除了对话，还可以继续调用文件、命令、脚本和其他工具。

安卓这条线并不是 OpenClaw 原生直接跑在 Android 里，而是借助 openclaw-termux，通过 Flutter + proot Ubuntu 把运行环境封装到手机上，而且不要求 root。

上游项目本身是英文界面。我这次不是直接照搬安装，而是在它的基础上 fork 了一版中文整合包，把安装、模型配置和后面用到的飞书入口一起往前做了。

我测试时已经迭代到 v1.8.7：

对我来说，这几个版本的目标其实很明确：尽量把原来必须进终端改配置的事情，往手机图形界面里挪。

2. 先准备一台适合折腾的安卓手机

2.1 我实际测试的手机

我这次用的是 iQOO Neo 5：

测试配置如下：

项目说明里的最低要求是：

• 系统版本：Android 10+（API 29 及以上）
• 存储空间：首次安装建议预留约 500MB 及以上可用空间
• 网络环境：首次初始化需要联网下载 Ubuntu rootfs + Node.js 等依赖

这里我还是要把风险放在前面。

OpenClaw 后面如果开放命令执行、文件读写，再配上 ADB，本身就已经不是一个“只会聊天”的 App。上游旧版本 issue 也出现过误删手机文件的问题；v1.8.4 之后虽然已经修复并不再强求所有文件管理权限，但我这次仍然更建议用闲置备用机。

我的做法也是把它当实验机，而不是把照片、工作文件、聊天记录全放在同一台手机上再去测试 AI 操作。

2.2 从 GitHub Releases 下载

我自己的中文整合版 Releases 地址是：

https://github.com/JunWan666/openclaw-termux-zh/releases

打开 Releases：

在 Assets 里选择对应架构的 APK：

2.3 云盘方式

架构不知道怎么选时，我更倾向先下 `universal`；想减小体积，再按设备架构选择。

| 文件名 | 适用场景 |
| ——————————— | ——————————– |
| `OpenClaw-v1.8.7-arm64-v8a.apk` | 主流 64 位手机（推荐） |
| `OpenClaw-v1.8.7-armeabi-v7a.apk` | 较老的 32 位手机 |
| `OpenClaw-v1.8.7-x86_64.apk` | 模拟器 / x86 设备 |
| `OpenClaw-v1.8.7-universal.apk` | 通用版，兼容所有架构（体积较大） |


这里我保留一个当时的版本说明：云盘里写的是上游最新 `v1.8.4`，同时放了我自己的 `v1.8.5~1.8.7`。这几个版本号我按当时记录保留，不在这里自行改写。

## 3. 安装以后，先解决“手机别把它杀掉”

### 3.1 安装 APK 与后台保活

APK 安装完成后，图标如下：


OpenClaw 真要在手机上长期跑，第一件事不是马上配模型，而是尽量避免它被系统后台策略干掉。

我这台是 vivo / iQOO，所以先把后台耗电运行放开：


然后把开机自启也打开：


不同品牌菜单名称会不一样，但我自己的判断标准只有一个：**网关要长期收飞书消息，App 就不能动不动被系统清理。**

### 3.2 第一次安装运行环境

首次启动：


点击【开始安装】后，应用自动完成：

1. 下载并解压 **Ubuntu RootFS**
2. 安装基础依赖
3. 安装 **Node.js**
4. 安装 **OpenClaw** 网关


我这次初始化时需要联网下载约 **500MB** 左右的数据，整个过程记录为约 **5~10 分钟**。这部分不要着急退出，等进度走完。

安装完成：


到这里，我才把“安卓能跑 OpenClaw”这件事确认下来。

## 4. 先把模型接通，再谈智能体

### 4.1 配置第一个 AI 模型

环境装好以后，OpenClaw 还不能直接干活，先要接入模型。

我从【配置 API Key】进入终端：


风险提示界面选择【Yes】，再按【ENTER】：


继续在【QuickStart】回车，进入【Model/auth provider】：


我当时对比过 MiniMax、Qwen、硅基流动等选项，最后这次流程使用的是硅基流动。

注册入口：

```shell
https://cloud.siliconflow.cn/i/TGbSCR57

登录后，当时活动中心可以看到对应奖励信息：

然后到【API密钥】创建密钥：

创建后复制：

回到 OpenClaw，我在终端里选择【Custom Provider】：

再填写 API Base URL、API Key 等配置：

消息平台这一步先选【Skip for now】：

搜索服务也先跳过：

Skills 这里选择【NO】：

到【Enable hooks】时，我这次选择了全部：

然后等待网关安装：

出现【前往控制台】，说明这轮模型和网关配置完成。

4.2 我先用一段实际对话确认它真的跑起来

回到首页，点击启动网关：

我先看日志：

网关正常以后，首页显示【运行中】，地址里也带有 token：

进入 Web UI 后，我没有只看页面，而是直接问：

你好呀，你是谁，你当前运行在什么操作系统上面，接入的是什么大模型？请你详细的回答我

它能正常回答以后，我才把“模型接入成功”算作跑通。

4.3 后来我又把模型切换入口做得更顺手

原本切模型可以进终端改配置，或者跑 openclaw configure。我自己用下来觉得太绕，所以在【AI提供商】里把入口前移，并加了【自定义 OpenAI 兼容】。

进入【AI提供商】：

选择【自定义提供商】：

我当时还准备了一组中转服务测试信息：

配置记录如下：

# API 基础地址 (Base URL)
https://codex.0u0o.com/v1

# 身份验证密钥 (API Key)
sk-da476c6606b09d3be2b417cdcaecaa92bfcc0247273d74c089185a24e6bce0fa

# 指定使用的模型名称
gpt-5.4

这段配置里包含明文 API Key，我按当时技术记录原样保留；如果文章准备公开发布，建议在发布前自行确认这组密钥是否还应该继续公开。

填写后的界面：

保存并激活：

日志里能看到配置刷新：

我再问：

你现在是什么模型，你看一下

当时返回的模型已经变成 gpt-5.4。

到这里，我解决的是“OpenClaw 能跑、模型能换”。真正让我折腾了更久的，是下一步——把它接进飞书。

5. 我花时间最多的一步：把 OpenClaw 接进飞书

5.1 先把飞书机器人建起来

登录后进入【开发者后台】：

创建企业自建应用：

填写应用名称、描述和图标：

创建后添加【机器人】能力：

再设置机器人名称：

然后进入【权限管理】，点击【批量导入】：

我当时导入的是下面这份权限 JSON：

{
"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: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", "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read"]
}
}

粘贴后继续下一步：

申请开通：

确认：

权限完成后，到【凭证与基础信息】复制：

• App ID
• App Secret

接着回到我做的 OpenClaw 安卓版，进入【接入消息平台】：

选择【飞书】：

把 App ID 和 App Secret 填进去，保存：

然后我回首页把网关停掉，再启动一次，看日志：

出现【Gateway is healthy】以后，我再回飞书开放平台。

事件订阅方式改成【长连接】：

这里有个关键前提：如果 OpenClaw 网关没有启动，或者飞书渠道还没加好，长连接保存会失败。

接下来添加【接收消息】事件：

再进入【版本管理与发布】，创建版本：

填写版本号、更新说明和可用范围：

最后确认发布：

做到这里，机器人应用才算真正具备后面测试的条件。

5.2 第一次发消息，还要做一次配对授权

飞书客户端下载地址：

https://www.feishu.cn/download

安装并登录后，在【开发小助手】里能看到刚发布的机器人：

第一次发消息时，我收到的是一段授权提示：

OpenClaw: access not configured.
Your Feishu user id: ou_415413aace1ec226fa05abbac8de1e6b
Pairing code: PDTJ8KKR
Ask the bot owner to approve with:
openclaw pairing approve feishu PDTJ8KKR

然后需要执行授权命令：

openclaw pairing approve feishu PDTJ8KKR

我这里保留一个当时操作记录里的环境差异：记录中写过“回到 Mac mini 的终端”，但这篇主线实际又包含安卓端和 Windows PowerShell。为了不把我没重新验证过的环境擅自统一，这里只保留真正执行的授权命令本身。

授权完成后，我再回飞书发消息：

这次机器人已经能正常回复。

到这里，我这 3 天里最关键的第一段闭环终于成立了：

手机里跑 OpenClaw → 飞书发消息 → 手机上的网关收到 → 模型处理 → 飞书收到回复。

6. 只会聊天还不够，我继续把 ADB 接上

6.1 为什么我要开无线调试

我继续折腾 ADB，是因为如果 OpenClaw 只在飞书里聊天，它和普通 AI 助手的差异还不够大。

无线调试本质上是 Android 的 ADB 通过 TCP/IP 建立连接。这里涉及：

• ADB Client
• ADB Server
• adbd

启用无线调试后，设备会给出动态端口，并通过配对码或密钥完成认证。

我真正想要的是：让 OpenClaw 不只“说”，还能对这台手机“动手”。

6.2 开启无线调试

以我这台 vivo / iQOO 为例，先在【关于手机 → 版本信息】里多次点击软件版本号，打开开发者模式：

再进入开发者选项，打开无线调试：

我当时记录的示例信息是：

# 无线调试地址和端口
192.168.50.225:38687

# 配对码
08225

# 配对码的地址和端口
192.168.50.225:42515

需要注意，配对窗口关闭后，配对码和端口可能变化，所以我后面实际配对时没有提前退出。

另外，这里的记录里先写过配对码 08225，后面实际对话里又使用了 088225。两个值不一致，我没有替自己猜哪一个应该被改掉，继续按当时记录保留。

6.3 先把工具集切到 full

OpenClaw 用 tools.profile 控制可以使用的工具范围：

为了继续测试消息、浏览器、文件和手机控制，我执行：

# 切换到 full 工具集
openclaw config set tools.profile full

然后重启网关。

full 的权限明显更大，我自己的使用原则仍然是：只在受信任环境和测试机上开，不把这种权限交给不受信任的人。

6.4 我直接让飞书里的 OpenClaw 自己装 ADB

前面飞书已经跑通，所以后面我尽量不再回手机里一项项敲命令。

我直接在飞书里发：

请你在你当前运行的操作系统上安装一个ADB工具，我稍后要做无线调试功能，你安装好后，我会给你发无线调试地址和端口以及配对码

ADB 装好以后，我把前面记录的无线调试信息发给它：

我的无线调试地址和端口是<192.168.50.225:38687>,然后配对码的地址和端口是<192.168.50.225:42515>,最后，配对码是：<088225>

连接成功后，手机“已配对设备”里能看到新增的 @localhost 设备。

到这里，第二段闭环也成立了：

飞书 → OpenClaw → ADB → 当前这台安卓手机。

7. 接上 ADB 以后，我实际试了两件事

7.1 让它打开相机、拍照并把结果发回飞书

我先测试的是拍照：

帮我打开相机，延时 3 秒拍一张照片，然后把照片文件传给我在飞书上看一眼。

实际结果是它成功打开了相机，也把结果发回来了。

我当时观察到，发回来的内容看起来更像截图，而不是我一开始想象的原始照片文件。这个结果并不完美，但它至少证明“远程消息 → 控制手机 → 结果回传”已经跑通。

GIF 记录：

这一段我不打算美化成“一次就完美实现自动摄影”。真实情况就是：能做，但结果形态还需要继续调。

7.2 让它打开抖音并模拟滑动

第二个测试更直接。

我让它：

帮我打开‘抖音’，每隔 5 秒向上滑动一次屏幕，模拟刷短视频的操作，循环执行 3 次。

执行效果：

它确实打开了抖音，但因为手机没有登录，页面弹出了登录窗口，它还是照着原指令继续滑。

这个细节反而很像真实智能体：命令执行了，但它没有自动理解所有界面状态。

我手动关掉登录弹窗后，又补了一句：

继续刷2次，屏幕上有一个登录弹出，你刚才没有给我叉掉，导致只刷了一次，我叉掉了弹窗

这次它继续滑动了两次。

所以我对这类手机控制的判断并不是“AI 已经可以像人一样完全接管手机”，而是：

OpenClaw + ADB 已经能把自然语言转成一部分可执行的手机操作，但页面状态、弹窗、权限和具体 App 行为仍然会影响结果。

8. 真正长期用，我最先受不了的是手机小屏

ADB 能玩以后，我很快遇到了一个更现实的问题。

手机上看日志、改配置、排错，短时间可以，长期真的难受。

而这套安卓 OpenClaw 里本来就跑着 Ubuntu，所以我干脆继续加 SSH。这样在家里时，我直接用电脑键盘和大屏管理它，不再一直低头戳手机。

8.1 安装 OpenSSH

在首页快捷操作里找到【可选组件】：

选择【OpenSSH】：

等到终端出现【Done】：

SSH 服务安装完成。

8.2 从电脑连进这台手机

回首页，进入【SSH访问】：

默认端口是：

8022

然后设置密码并启动服务：

页面会给出连接命令：

ssh root@192.168.50.225 -p 8022

我在同一局域网的 Windows 电脑上打开 PowerShell：

执行同一条 SSH 命令：

ssh root@192.168.50.225 -p 8022

连接成功以后，这台手机里的 Ubuntu 对我来说就更像一台普通 Linux 主机了。

这一步解决的是我自己的实际痛点：不是为了多一个功能，而是为了调试时不用再和小屏幕较劲。

9. 局域网 SSH 好用了，我又想在外面也能连

在家里通过 192.168.50.225:8022 连没有问题。

但如果手机长期放家里跑 OpenClaw，我人在公司或外地，还想进终端看日志、改配置，局域网 SSH 就够不到了。

这才是我后面接 cpolar 的原因。

9.1 cpolar 在这里负责什么

这篇后半段里，cpolar 的角色很单一：

把手机 Ubuntu 里的 SSH 8022 端口映射出去。

它不负责 OpenClaw 推理，不负责飞书，不负责 ADB；这里只解决“我在外面怎么 SSH 进这台手机”。

9.2 在手机 Ubuntu 里安装 cpolar

我回到 PowerShell 终端，执行：

curl -L https://www.cpolar.com/static/downloads/install-release-cpolar.sh | bash

这个 Ubuntu 环境里没有 systemd，所以我当时没有用常见的 systemd 自启动方式，而是往 ~/.bashrc 里加了一段“伪自启动”逻辑：

cat << 'EOF' >> ~/.bashrc

# — Cpolar 自动化守护逻辑 —
if ! pgrep -x "cpolar" > /dev/null; then
echo "正在初始化 Cpolar 环境…"
nohup cpolar start-all -daemon=on -dashboard=on -config=/usr/local/etc/cpolar/cpolar.yml -log=/var/log/cpolar/access.log > /dev/null 2>&1 &
echo "Cpolar 已在后台运行 (Web 面板端口：9200)"
fi
# —————————
EOF

然后执行：

source ~/.bashrc

接着在浏览器访问手机局域网地址 + 9200：

cpolar Web UI 能打开以后，再继续做 SSH 隧道。

10. 把 8022 真正带到公网

10.1 随机 TCP 地址

cpolar 默认隧道里已经有一个 ssh 隧道，但默认指向 22，而我这里 OpenSSH 实际使用的是 8022。

可以发现，cpolar默认的隧道已经有了我们需要的ssh隧道，但是我们的端口是【8022】，所以需要点击【编辑】按钮进行修改：

所以先编辑 ssh 隧道：

把本地端口改成：

8022

更新以后，到在线隧道列表查看随机 TCP 地址。

我当时得到的是：

tcp://1.tcp.cpolar.top:11491

对应 SSH 测试命令：

ssh root@1.tcp.cpolar.top -p 11491

后面的截图记录：

这里同样有一个当时记录里的端口不一致：公网地址和命令使用的是 11491，但旁边说明文字又出现过 10907。我没有把它们擅自统一；真正执行时应该以自己在线隧道列表里实时生成的地址和端口为准。

到这一步，我已经能从公网 SSH 进这台手机。

10.2 固定 TCP 地址

随机 TCP 地址适合临时调试，但这篇记录里说明它大约每 24 小时会变化一次。

如果手机准备长期放家里跑，我显然不想每次先查新端口。

所以继续进入预留页面：

往下找到固定 TCP 地址，保留以后，我这次记录的是：

• 地区：China Top
• 地址： 6.tcp.cpolar.top:14267

然后回到【隧道列表】，编辑 ssh：

把端口类型改成【固定TCP端口】，填入刚才保留的 TCP 地址：

再去在线隧道列表确认：

最后执行：

ssh root@6.tcp.cpolar.top -p 14267

固定地址也能连通。

这时整条链才真正闭合：

闲置安卓手机 → OpenClaw → 飞书 → ADB → SSH → 公网固定 TCP。

总结

这 3 天折腾下来，我对这套东西的判断和刚开始不太一样。

一开始我只是觉得“安卓手机也能跑 OpenClaw”挺新鲜；真正让我愿意继续往下做的，是每解决一个问题，下一层使用方式就会自然冒出来。

手机能跑 OpenClaw，于是我想把模型接通； 模型能对话，我又不想每次都进手机 Web UI； 飞书能发消息，我就继续试 ADB，让它真正操作手机； ADB 能控制，调试又开始嫌手机屏幕太小； SSH 能进 Ubuntu，我又希望离开家也能连接； 最后才有了 的随机和固定 TCP 入口。

这也是我更愿意把这篇叫“完整实战”，而不是“OpenClaw 安卓安装教程”的原因。

我实际跑通的链路包括：

• iQOO Neo 5 / Android 14
• OpenClaw 中文整合版 v1.8.7
• openclaw-termux
• Ubuntu RootFS
• Node.js
• Custom Provider
• Web UI 对话
• 模型切换到 gpt-5.4
• 飞书 App ID / App Secret
• 飞书长连接
• Pairing 授权
• tools.profile full
• ADB 无线调试
• 拍照 / 回传测试
• 抖音滑动测试
• OpenSSH
• 8022
• 局域网 SSH
• cpolar 9200
• 随机 TCP
• 固定 TCP
• 6.tcp.cpolar.top:14267

但我也不会因为这些步骤都跑通，就把它写成“旧手机已经彻底变成无人值守 AI 云服务器”。

实际使用里仍然有很明确的边界：

• Android 后台保活依赖手机系统策略；
• full 工具集权限很高；
• ADB 控制会被弹窗、登录状态、权限和页面变化影响；
• 拍照回传这次结果更像截图；
• 原操作记录里还有配对码、随机 TCP 端口等不一致；
• 文章里那组中转 API Key 是明文配置，公开发布前应该单独确认是否继续暴露；
• 这类智能体测试机不适合同时存放重要个人数据。

对我来说，这次真正有价值的不是“手机变服务器”这个噱头，而是我终于把一台闲置安卓机从只能自己打开 App 使用，一步步改成了能通过飞书远程调用、能执行手机操作、也能从外网进 SSH 继续维护的一台实验型 AI 主机。