意图识别是自然语言处理里最核心、最落地的任务之一，不管是智能客服、智能助手，还是语音交互、智能设备控制，都离不开它。之前我们已经系统讲过意图识别的评估指标、基本原理和整体评测流程，也用语义向量模型（all-MiniLM-L6-v2）和轻量级大模型Qwen1.5-1.8B-Chat做过一版实测。但在实际跑通代码、对比结果后我们发现：Qwen1.5-1.8B 受限于参数量，在复杂句式、混合意图、模糊表达上的识别能力明显偏弱，稳定性也不够理想。于是我们进一步引入ChatGLM3-6B做联合评测，用更大体量、更强语义理解能力的模型做对照。
还真是个有意思的事情，这一轮完整对比下来，我们能非常直观地看到：模型体量不同，意图识别的效果差异真的非常大。今天我们就基于这三类真实模型，从准确率、召回率、F1 值、响应时间等维度，完整拆解意图识别系统的评测逻辑，做个有趣的实验，同时让大家直观的理解小模型和大模型在实际业务里的差距。步骤 1：安装 OpenClaw
打开 PowerShell。
执行以下命令一键安装：
代码语言：javascript
AI代码解释
# 在 PowerShell 中运行
iwr -useb https://clawd.org.cn/install.ps1 | iex
步骤 2：运行首次配置向导
重新打开一个 CMD 。
输入命令启动配置向导：
代码语言：javascript
AI代码解释
openclaw-cn onboard
向导启动后：
第一步选择继续（YES）。
步骤 3：获取 API Key
我这里采用阿里云百炼平台，登录账号
进入左侧菜单「密钥管理」→「创建 API Key」。
创建完成后复制 Key。
返回 onboard 向导，在对应位置粘贴 Key 并继续。
步骤 4：配置飞书机器人渠道
在 onboard 向导中，选择配置 Feishu渠道。
访问飞书开放平台。
创建企业自建应用 → 选择机器人类型 → 填写基本信息 → 创建。
选择机器人，继续下一步
输入内容（自定义）
2.在权限管理/批量导入/导出权限中清空原有权限，粘贴复制下方内容
代码语言：javascript
AI代码解释
{
"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"
]
}
}
在「凭证与基础信息」中复制 App ID 和 App Secret。
进入「事件与回调」：
订阅方式选择 长连接订阅方式（不可选 HTTP 回调）。
添加事件：至少包含 im.message.receive_v1（接收消息）。
保存设置。
注意：事件订阅和回调配置建议在openclaw部署完成后统一在飞书后台设置，避免向导卡住。
3.在指定位置输入刚才复制的飞书机器人App ID 和 App Secret，继续下一步直到向导完成。
步骤 5：启动网关服务
配置完成后，启动 OpenClaw 的网关：
代码语言：javascript
AI代码解释
openclaw-cn gateway
步骤 6：访问管理后台并验证
浏览器打开命令中提示的网址。
登录 OpenClaw 管理后台。
检查事件订阅是否为 长连接模式。
确认已添加的事件列表完整。
步骤 7：测试部署是否成功
发送消息给飞书机器人（如 @机器人 你好）。
如果机器人正常回复，则部署成功！
快速排错提示
onboard 卡住或报错 → 检查网络，重新运行 openclaw-cn onboard。
gateway 启动失败 → 检查端口 18789 是否被占用，可加参数 --port 其他端口。
飞书不回复 → 确认选了“长连接”、事件已订阅、App ID/Secret/Key 无误。
模型无响应 → 确认百炼 API Key 有效、配额充足。
