错误:报错“Request timed out before a response was generated. Please try again, or increase agents.defaults.timeoutSeconds in your config”
出现此报错请联系企业管理员,企业管理员在ArkClaw企业版控制台升级“批量运维”功能,升级到最新版本即可解决。
注意
企业员工不要自行在ArkClaw中升级,一定要联系管理员从运维端升级。
错误:报错“400 Total tokens of image and text exceed max message tokens”
出现此报错请在ArkClaw会话框中输入/new并发送命令给ArkClaw。/new指令会命令ArkClaw创建一个新的会话,减少旧的对话内容干扰后续对话。
错误:报错“当前请求过于频繁,已触发速率限制。请稍等片刻后重试,或适当减少并合并请求”
出现此报错可能是企业管理员在ArkClaw企业版控制台配置了Claw Token限流。如有需要,请联系企业管理员查看在“ArkClaw企业版控制台 > 空间概览 > 模型配置”的模型限流配置。
错误:报错“API rate limit reached.”
出现此报错可能是企业管理员在ArkClaw企业版控制台配置了Claw Token限流。如有需要,请联系企业管理员查看在“ArkClaw企业版控制台 > 空间概览 > 模型配置”的模型限流配置。
错误:报错“401 The API key format is incorrect”
出现此报错可能是配置了火山方舟的API Key ,而不是中转Key,请重新配置ArkClaw中转API Key信息。
错误:报错“401 Consumer authentication failed”
出现此报错可能是模型配置信息不正确,需要重新配置模型认证信息。您可在ArkClaw“设置 > 配置模型”中手动切换模型进行恢复。
错误:企业员工网页端ArkClaw失去连接,但ArkClaw消息渠道配置的飞书机器人可以正常使用
出现此报错可能是网关的认证模式不正确。您可在ArkClaw“设置 > 自动修复”尝试自行恢复。
错误:报错“ErrSubscribedSeatExceededClawSpaceClawInstance: claw space claw instance subscribed seat exceeded”
出现此报错是因为当前申请ArkClaw的规格席位已达上限,如有需要请联系企业管理员,在ArkClaw控制台“席位管理”中提升员工个人配额。
问题:企业员工的ArkClaw网页端可以正常使用,但ArkClaw消息渠道配置的飞书机器人一直没有回复
出现此报错可能是多种原因,请根据如下步骤逐步排查:
- 在您的ArkClaw终端窗口中输入命令openclaw -v,检查当前OpenClaw版本是否为2026.3.28版本。
-
- 不是:请联系企业管理员在ArkClaw控制台批量运维中升级到最新版本。
-
- 在ArkClaw对话框输入指令“当前飞书插件版本”,检查飞书插件是否正确安装。
- 如果返回为2026.3.29及以上版本,请进行后续排查步骤。
- 如果返回为2026.3.29以下版本,请先升级飞书插件版本到最新版本,再进行后续排查步骤。
- 如果返回未安装,请先安装飞书插件,然后再检查飞书插件版本。
-
- 如果之前一直正常回复,处理长文本并行任务后,没有回复,需要关闭工具并行任务模式。请执行如下脚本。
systemctl --user stop openclaw-gateway
for f in ~/.openclaw/agents/*/sessions/*.jsonl; do
echo "$f" | grep -q "reset" && continue
last_role=$(tail -1 "$f" | python3 -c "import json,sys; print(json.loads(sys.stdin.read()).get('message',{}).get('role',''))" 2>/dev/null)
tc=$(tail -1 "$f" | python3 -c "import json,sys; print(sum(1 for x in json.loads(sys.stdin.read()).get('message',{}).get('content',[]) if isinstance(x,dict) and x.get('type')=='toolCall'))" 2>/dev/null)
if [ "$last_role" = "assistant" ] && [ "$tc" -gt "0" ] 2>/dev/null; then
mv "<equation>f" "</equation>{f}.reset.$(date -u +%Y-%m-%dT%H-%M-%S)Z"
rm -f "${f%.jsonl}.lock"
echo "Reset: $(basename $f) (toolCalls=$tc)"
f = '/root/.openclaw/openclaw.json'
cfg = json.load(open(f))
providers = cfg.get('models',{}).get('providers',{})
defaults_models = cfg.setdefault('agents',{}).setdefault('defaults',{}).setdefault('models',{})
for pname, pconf in providers.items():
for m in pconf.get('models',[]):
mid = f"{pname}/{m['id']}"
defaults_models.setdefault(mid,{}).setdefault('params',{})['parallelToolCalls'] = False
print(f" {mid} -> parallelToolCalls=false")
json.dump(cfg, open(f,'w'), indent=2, ensure_ascii=False)
systemctl --user start openclaw-gateway
问题:聊天框输入/new后,ArkClaw带出之前记忆或回复内容答非所问
出现此问题请联系企业管理员,企业管理员在ArkClaw企业版控制台升级“批量运维”功能,升级到最新版本即可解决。
注意
企业员工不要自行在ArkClaw中升级,一定要联系管理员从运维端升级。
问题:飞书机器人设置的定时任务没有执行或者执行失败
排查步骤:
- 在ArkClaw的终端窗口,输入vim .openclaw/workspace/AGENTS.md。
- 在回显信息找到绿框部分,在下方输入红框内的内容。
-
- When the user asks to set up scheduled tasks or reminders, you **MUST** use the built-in OpenClaw `cron` tool (cron.add)
- **DO NOT** use Linux crontab (exec crontab)
- **DO NOT** modify HEARTBEAT.md to implement scheduled tasks
| One-time reminder | `schedule.kind: "at"` · `sessionTarget: "main"` · `wakeMode: "now"` |
| Recurring task | `schedule.kind: "cron"` · `sessionTarget: "isolated"` · `delivery.mode: "announce"` |
- **All tasks MUST notify the user upon completion**
- Main session → `wakeMode: "now"` (immediate wake)
- Isolated session → `delivery.mode: "announce"` (push summary)
- User specifies a channel (Feishu, Telegram, etc.) → set `delivery.channel`
- No channel specified → omit `delivery.channel` (auto-routes to last active channel)
- 在终端窗口输入openclaw gateway restart命令。
- 关闭终端窗口,在会话中输入/new指令新启动一个会话,然后设置定时任务。
排查方法如下:
- 如果当前ArkClaw使用的是Coding Plan模型,确保选择的模型支持VLM功能。
- 如果当前ArkClaw使用火山方舟模型广场的模型,确保选择的模型支持VLM前提下,使用下面方法:
查看models.providers.ark.models.input
- 对应模型包含text, image为正常,否则需要添加image字段。
生成图片、生成视频技能与ArkClaw使用的模型有关,如有需求请联系企业管理员开通支持生成图片、生成视频的模型。
说明
- 该方法仅适用于迁移旧版 ArkClaw 实例、新版 ArkClaw 实例的主 Agent 的技能。
- 新版 ArkClaw 实例子 Agent 技能存放在/root/.openclaw/.arkclaw-team/agents/子 Agent ID/workspace/skills路径,可对待迁移技能逐个打包,然后登录 ArkClaw 实例,进入我的 Agent,逐个上传技能压缩包。
cd ~/.openclaw/workspace
- 打包 skills 目录(包含您训练创建的所有技能)。
tar -zcvf arkclaw-skills-backup.tar.gz skills/
- 可根据需要,一并打包长期记忆等其他数据,示例如下:
tar -zcvf arkclaw-full-backup.tar.gz skills/ memory/ MEMORY.md SOUL.md AGENTS.md
- 上传技能压缩包到新实例的 ~/.openclaw/workspace 目录,详情可参考文件空间。
cd ~/.openclaw/workspace
tar -zxvf arkclaw-skills-backup.tar.gz
- 打开浏览器,在浏览器地址栏中输入登录 ArkClaw 链接,按“回车”键。
- 切换至目标 ArkClaw 页面,并单击页面右上角的更多图标。
飞书插件当前支持的能力如下,目前针对飞书插件策略以遵循开源版本能力为主线。
不支持。
目前飞书插件有较为严格的权限策略,对于访问飞书资源的时候都会做机器人所有者的权限校验,这样做的核心原因是:UAT的危险性,User Access Token可以代表用户执行所有被授权的操作(读写文档、日历、群聊等)。
在当前架构中,一个OpenClaw实例只有一个AI agent,如果允许多人授权AI agent就能用任何人的身份去调用飞书API,这带来了权限滥用风险。即使在群聊中,所有者发起授权后,代码还会通过验证实际完成OAuth的人就是发起者本人,防止群里其他人点了授权链接后Token被错误绑定。
一个ArkClaw实例是否可以绑定多个飞书机器人?
切换到流式输出,可运行指令(如果是本地部署,需要去终端输入;如果是云端部署,去云端的对话框输入):
openclaw config set channels.feishu.streaming true
飞书机器人在群内,是否支持仅响应应用所有者(主人)@机器人的消息?
飞书机器人在群内,是否支持只有 @机器人 才回复可响应群内任何人发送的消息?
飞书机器人在群内,是否支持不用 @机器人就能回复所有消息?
飞书插件暂不支持,飞书CLI支持,支持的情况如下。 如果您在阅读文档后,仍希望进一步了解 ArkClaw 企业版的使用方法、实践案例或解决思路,欢迎加入ArkClaw 企业版官方交流群 。期待与您加入群内交流,一起共享经验、碰撞思路,在互助中收获更多启发。