我用 OpenClaw 搭建了 10 个 AI 助理团队：多 Agent 架构实战指南详细介绍如何用 OpenClaw

大家好，我是闻为。闻所见，为所能。

这里是闻为AI空间，专注分享AI应用实战、自动化工作流、效率工具拆解与成长思考，从工具到框架，从入门到进阶，做一个有干货、能落地的 AI 技术空间。

这是我发的第一篇文章，其实我研究OpenClaw已经有20多天了，期间打磨了不少相关教程，一直想整理好分享，却迟迟没有落笔，今天终于鼓起勇气发出第一篇，希望这篇文章能抛砖引玉，为使用openclaw搭建多agent的朋友提供思路。

写在前面

如何用 OpenClaw 搭建一套多 Agent 系统，让 AI 助理各司其职、协同工作？

多个飞书机器人 + 独立工作空间 + 互相协作 = 专业化分工的 AI 助理团队

经过两周的摸索和实践，我最终搭建了一套包含 10 个 AI 助理 的完整系统：

1 个总助理（招财）：负责任务分发和全局协调
1 个写作顾问（小文）：专注深度文章撰写和优化
1 个运营总监（小运）：数据汇总、异常监控、决策支持
7 个平台 Agent：微信公众号（公众号）、知乎、微博、小红书、掘金、知识星球、书籍写作

每个 Agent 都有独立的人设、记忆空间、技能库和工作目录，通过飞书实现高效协作。

本文将详细介绍我的配置流程、架构设计思路和踩坑经验。

为什么选择多 Agent 架构
我的 10 个 Agent 角色设计
架构设计原则
模型选择策略
技能分配机制
OpenClaw多Agent配置
飞书多应用配置
性能优化建议
扩展性指南
最佳实践总结
配置检查清单
安全性考虑
踩坑与解决方案
使用示例
真实运营数据对比

为什么选择多 Agent 架构

单一 AI 的局限

刚开始我只用了一个通用 AI 助理，很快就遇到了问题：

记忆容量有限：微信公众号、知乎、小红书的内容混在一起，上下文混乱
风格难以统一：今天写技术文，明天写种草笔记，文风切换困难
缺乏持续追踪：无法长期独立跟踪每个平台的运营数据
技能冲突：发布技能、去 AI 味技能、数据分析技能互相干扰

多 Agent 的优势

多 Agent 架构的核心是 "专业化分工 + 协作" ：

单一 AI：什么都会，什么都不精
多 Agent：每个 Agent 专注一个领域，通过协作完成复杂任务

我的实际体验：

维度	单一 AI	多 Agent
记忆管理	混乱，容易遗忘	独立记忆，长期追踪
文风控制	需要反复提示	每个 Agent 固定风格
任务执行	容易出错	专业 Agent 做专业事
数据隔离	混在一起	完全隔离，互不干扰
扩展性	难以扩展	随时添加新 Agent

我的 10 个 Agent 角色设计

基于实际运营需求，我设计了以下 10 个 Agent：

基础 Agent（3 个）

Agent ID	名称	角色	职责
`zhaocai`	招财	总助理	任务分发、全局协调、资源管理
`xiaowen`	小文	写作专家顾问	深度文章、去 AI 味、风格转换
`xiaoyun`	小运	运营总监	数据汇总、异常监控、决策支持

平台 Agent（7 个 - 独立闭环）

Agent ID	名称	平台	职责
`xiaowei`	小微	微信公众号	独立写作 + 发布 + 数据采集 + 用户互动
`xiaozhi`	小知	知乎	问答创作 + 专栏写作 + 热榜追踪
`xiaobo`	小博	微博	短内容发布 + 热点跟进
`xiaohong`	小红	小红书	图文笔记 + 种草内容
`xiaojin`	小金	掘金	技术文章 + 社区运营
`xiaoshu`	小书	书籍	书籍章节 + 长篇内容
`xiaoxing`	小星	知识星球	社群运营 + 自动发布

架构设计原则

1️⃣ 平台 Agent 独立闭环

这是最重要的设计原则！

每个平台 Agent（小微、小知、小红等）独立负责自己平台的完整运营链路：

✅ 独立写作（日常内容自己写，掌握平台专属文风）
✅ 独立发布（使用平台专属技能）
✅ 数据采集（运营反馈自己收集）
✅ 用户互动（评论、私信自己处理）

为什么这样设计？

最初我让小文（写作顾问）帮所有平台写内容，结果发现：

微信公众号需要口语化、重实操
知乎需要专业但易懂
小红书需要种草风格、emoji 丰富

让小文同时掌握这么多文风，效果反而不好。让每个平台 Agent 自己掌握专属文风，效果更好！

2️⃣ 小文是"可选增强服务"

小文的定位是写作专家顾问，不是必需依赖：

日常内容：平台 Agent 自己写
复杂内容：平台 Agent 调用小文优化

调用方式示例：

小微 → 小文
任务：优化这篇文章
要求：
  - 目标平台：微信公众号
  - 文风：口语化、重实操、第一人称
  - 读者：产品经理、开发者
  - 需要：去 AI 味、增加案例

3️⃣ 去 AI 味是共享技能

所有 Agent 都可调用 humanizer-zh / humanize-chinese 技能，各自独立调用，互不干扰。

4️⃣ 数据完全隔离

每个 Agent 有独立的：

SOUL.md（人格定义）
MEMORY.md（记忆空间）
skills/ 目录（专属技能）
workspace 子目录（工作空间）

模型选择策略

我的实际成本

使用阿里云百炼 Code Plan 套餐：

首月费用：29.9 元（官网39.9，我买的时候用了一个10元优惠券）
每月配额：9 万次调用
实际使用：根本用不完！😄

在前期openclaw配置的时候是用的最多的时候，我2月份把飞书 5万次 API 调用都用完了，阿里的code plan 到现在才用了 5% ，具体token使用没计算过，阿里的code plan 是真耐用，按照现在的使用量，感觉下个月可以使用 lite 版，一个月 40，18000次调用也足够了。

模型分配原则

阿里的code plan 支持的模型如下

根据任务复杂度动态选择模型：

任务类型	推荐模型	适用 Agent	理由
日常问答、简单任务	qwen3.5-plus	所有 Agent	成本低、速度快
深度写作、复杂优化	glm-5	小文	质量更高、理解更深
代码生成、技术分析	qwen3-max	小知、小金	编码能力强
快速响应、高频任务	qwen3.5-plus	招财、小博	实时性要求高

具体使用下来，glm-5、MiniMax-M2.5有时候响应特别慢，自家模型响应很快，这是不好的地方。

技能分配机制

技能分类

1️⃣ 共享技能（所有 Agent 都有）

这些技能通用性强，每个 Agent 都能独立调用：

技能	用途	特点
`humanizer-zh`	中文去 AI 味	独立调用，互不干扰
`humanize-chinese`	中文风格转换	独立调用，互不干扰
`weather`	天气查询	轻量级，无状态
`summarize`	内容摘要	通用功能
`tavily-search`	AI 网页搜索	搜索能力
`agent-browser`	浏览器自动化	自动化能力

2️⃣ 专属技能（只给特定 Agent）

这些技能需要平台特定知识或权限：

Agent	专属技能
小微	微信公众号发布
小知	知乎专栏发布
小红	小红书发布
小博	微博发布
小金	掘金发布
小星	知识星球发布
小文	深度写作

3️⃣ 协作技能（Agent 间共享）

技能	用途	谁能调用
`sessions_send`	Agent 间通信	所有 Agent
`sessions_spawn`	创建子 Agent	招财（主 Agent）
`feishu_bitable_*`	飞书多维表格	小运（数据汇总）
`stock-analysis`	股票分析	小运（可选）

技能配置方法

共享技能配置

在 ~/.openclaw/workspace/skills/ 目录下，所有 Agent 自动继承。

~/.openclaw/workspace/skills/
├── humanizer-zh/
├── humanize-chinese/
├── weather/
├── tavily-search/
└── ...

专属技能配置

在 Agent 的独立 workspace 中配置：

~/.openclaw/workspace/agents/xiaowei/skills/
├── wechat-publish/  # 公众号发布技能（专属）
├── wechat-data/     # 公众号数据采集（专属）
└── ...

~/.openclaw/workspace/agents/xiaozhi/skills/
├── zhihu-publish/   # 知乎发布技能（专属）
├── zhihu-hotlist/   # 知乎热榜（专属）
└── ...

技能调用示例

小微调用共享技能

用户：写一篇微信公众号文章，然后去 AI 味

小微：
1. 写作（自己完成）
2. 调用 humanizer-zh 技能（共享）
3. 发布（专属技能 wechat-publish）

小微调用小文

用户：这篇内容太复杂了，让小文优化一下

小微：
1. 识别任务复杂度（深度优化）
2. 调用 sessions_send 联系小文
3. 小文使用 glm-5 深度优化
4. 小文返回结果给小微
5. 小微继续后续流程

OpenClaw多Agent配置

环境准备

服务器：本地 Mini PC（Ubuntu 22.04）
OpenClaw 版本：2026.3.2
模型：阿里云百炼（qwen3.5-plus、glm-5 等）
通信渠道：飞书（10 个机器人）

步骤 1：编辑 openclaw.json

# 打开配置文件
vi ~/.openclaw/openclaw.json

1.1 配置 agents 数组

"agents": {
  "list": [
    {
      "id": "zhaocai",
      "default": true,
      "name": "招财",
      "workspace": "/home/ubuntu/.openclaw/workspace",
      "model": {
        "primary": "bailian/qwen3.5-plus"
      }
    },
    {
      "id": "xiaowen",
      "name": "小文",
      "workspace": "/home/ubuntu/.openclaw/workspace/agents/xiaowen",
      "model": {
        "primary": "bailian/glm-5"
      }
    },
    {
      "id": "xiaoyun",
      "name": "小运",
      "workspace": "/home/ubuntu/.openclaw/workspace/agents/xiaoyun",
      "model": {
        "primary": "bailian/glm-5"
      }
    },
    {
      "id": "xiaowei",
      "name": "小微",
      "workspace": "/home/ubuntu/.openclaw/workspace/agents/xiaowei",
      "model": {
        "primary": "bailian/qwen3.5-plus"
      }
    }
    // ... 其他 Agent 类似配置
  ]
}

💡 说明：

id: Agent 的唯一标识（必须全小写！）
default: 标记默认 Agent（只有一个为 true）
workspace: 独立工作目录路径
model.primary: 使用的模型（可独立配置）

1.2 配置飞书多账户

"channels": {
  "feishu": {
    "enabled": true,
    "accounts": {
      "zhaocai": {
        "appId": "cli_xxxxxxxxxxxxx",
        "appSecret": "your_app_secret_here"
      },
      "xiaowen": {
        "appId": "cli_xxxxxxxxxxxxx",
        "appSecret": "your_app_secret_here"
      },
      "xiaoyun": {
        "appId": "cli_xxxxxxxxxxxxx",
        "appSecret": "your_app_secret_here"
      },
      "xiaowei": {
        "appId": "cli_xxxxxxxxxxxxx",
        "appSecret": "your_app_secret_here"
      }
      // ... 其他 Agent 类似配置
    }
  }
}

💡 注意：

accounts 的 key（如 zhaocai）要与 Agent ID 对应
确保每个账户的 appId 和 appSecret 正确

1.3 配置 bindings 路由

"bindings": [
  {
    "match": {
      "channel": "feishu",
      "accountId": "zhaocai"
    },
    "agentId": "zhaocai"
  },
  {
    "match": {
      "channel": "feishu",
      "accountId": "xiaowen"
    },
    "agentId": "xiaowen"
  },
  {
    "match": {
      "channel": "feishu",
      "accountId": "xiaoyun"
    },
    "agentId": "xiaoyun"
  },
  {
    "match": {
      "channel": "feishu",
      "accountId": "xiaowei"
    },
    "agentId": "xiaowei"
  }
  // ... 其他 Agent 类似配置
]

💡 说明：

match.channel: 固定为 "feishu"
match.accountId: 对应飞书账户的 key
agentId: 消息路由到哪个 Agent

1.4 开启 agentToAgent 通信

"tools": {
  "agentToAgent": {
    "enabled": true,
    "allow": ["zhaocai", "xiaowen", "xiaoyun", "xiaowei", "xiaozhi", "xiaobo", "xiaohong", "xiaojin", "xiaoshu", "xiaoxing"]
  }
}

步骤 2：为每个 Agent 创建核心文件

2.1 创建目录结构

这些目录不需要自己创建，只需要告诉你的总助理就可以完成

2.2 创建 SOUL.md（以招财为例）

# SOUL.md - 招财（总助理）

## 核心身份

我是**招财（zhaocai）**，一只布偶猫 AI 助理，你的总助理 🐱

## 角色定位

- **总助理**：协调所有任务，统一调度
- **任务分发**：理解需求，调用合适的 Agent
- **全局管理**：资源协调、日程管理、异常处理

## 核心职责

1. **任务理解与分发**
   - 理解用户需求
   - 判断任务类型
   - 调用对应 Agent

2. **Agent 协调调度**
   - 管理多个 Agent
   - 协调 Agent 间通信
   - 处理冲突和异常

3. **全局状态监控**
   - 监控系统健康
   - 监控任务进度
   - 异常预警

4. **日程与提醒**
   - 日程管理
   - 定期提醒
   - 重要事项追踪

## 我的团队

- **小文（writer）**：写作助手，专注微信公众号写作
- **小运（xiaoyun）**：运营总监，数据汇总与策略
- **小微（xiaowei）**：微信公众号 Agent
- **小知（xiaozhi）**：知乎 Agent
- **小红（xiaohong）**：小红书 Agent

2.3 创建 AGENTS.md（团队通讯录）

# AGENTS.md - 多智能体配置

## Agent 团队（10 个）

### 基础 Agent（3 个）

| Agent | 角色 | 模型 | 职责 |
|-------|------|------|------|
| **招财** | 总助理 | qwen3.5-plus | 任务分发、全局协调 |
| **小文** | 写作专家顾问 | glm-5 | 深度文章、去 AI 味 |
| **小运** | 运营总监 | glm-5 | 数据汇总、异常监控 |

### 平台 Agent（7 个 - 独立闭环）

| Agent | 平台 | 模型 | 职责 |
|-------|------|------|------|
| **小微** | 微信公众号 | qwen3.5-plus | 独立写作 + 发布 |
| **小知** | 知乎 | qwen3-max | 问答创作 + 热榜 |
| **小博** | 微博 | qwen3.5-plus | 短内容 + 热点 |
| **小红** | 小红书 | qwen3.5-plus | 图文笔记 + 种草 |
| **小金** | 掘金 | qwen3.5-plus | 技术文章 + 社区 |
| **小书** | 书籍 | qwen3-max | 书籍章节 + 长篇 |
| **小星** | 知识星球 | qwen3.5-plus | 社群运营 + 自动发布 |

2.4 创建 MEMORY.md（长期记忆）

# MEMORY.md - 长期记忆

## 记忆

### 技能分配

#### 招财（主 Agent）- 共享技能
- **agent-browser**：浏览器自动化
- **api-gateway**：API 网关（100+ API）
- **humanize-ai-text / humanize-chinese / humanizer-zh**：去 AI 味
- **gog**：Google 服务（Gmail、日历等）
- **weather**：天气查询

### 用户关注重点
- 🤖 **AI & Agent 发展**（最高优先级）
- 💰 **经济类新闻**（高优先级）
- 🔬 **科技创新**（中优先级）
- ❌ 其他新闻忽略

### 定时任务
- **08:00** - 每日早报
- **11:30** - 热点追踪（小运监督）
- **21:30** - 数据汇总（小运）
- **02:00** - 记忆创建（自动）
- **03:00** - 自动备份（自动）

步骤 3：重启 OpenClaw Gateway

# 重启 Gateway 使配置生效
openclaw gateway restart

# 查看 Gateway 状态
openclaw gateway status

# 查看日志（确认 Agent 启动）
openclaw logs --follow

飞书多应用配置

步骤 1：创建 10 个飞书应用

登录飞书开放平台
进入"应用管理" → "创建应用" → "自建应用"
填写应用信息：
- 应用名称：如"招财总助理"、"小文写作助手"
- 应用描述：简短描述该 Agent 的职责
- 应用图标：建议每个 Agent 用不同图标

重复以上步骤，创建 10 个独立应用。

步骤 2：获取应用凭证

对于每个应用，获取并记录以下信息（在"凭证与基础信息"页面）：

App ID：如 cli_xxx
App Secret：如 i63Qyyyyy

💡 建议用表格整理：

Agent	应用名称	App ID	App Secret
zhaocai	招财总助理	cli_xxx	xxx
xiaowen	小文写作助手	cli_xxx	xxx
xiaoyun	小运运营总监	cli_xxx	xxx
xiaowei	小微微信公众号运营	cli_xxx	xxx
...	...	...	...

步骤 3：配置应用能力（⚠️ 关键步骤）

3.1 开启机器人能力

进入应用详情 → "权限管理"
添加必要的权限，选择批量导入权限

{
  "scopes": {
    "tenant": [
      "aily:file:read",
      "aily:file:write",
      "application:application.app_message_stats.overview:readonly",
      "application:application:self_manage",
      "application:bot.menu:write",
      "base:app:copy",
      "base:app:create",
      "base:app:read",
      "base:app:update",
      "base:table:read",
      "bitable:app",
      "bitable:app:readonly",
      "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"
    ]
  }
}

3.2 配置事件订阅（⚠️ 长连接）

进入"事件订阅"
选择"长连接"模式
启用以下事件：
- im.message.receive_v1 (接收消息)

⚠️ 重点：必须配置"长连接事件订阅"，否则 Bot 无法上线！

此时 OpenClaw Gateway 已运行，长连接可以正常建立。

3.3 发布应用

进入"版本管理与发布"
创建新版本
填写更新日志
发布，机器人就可以正常使用了

踩坑与解决方案

坑 1：Bot 无法上线

症状：飞书应用配置完成，但 Bot 状态一直是离线。

原因：未配置"长连接事件订阅"。

解决方案：

进入飞书开放平台 → 应用详情 → "事件订阅"
选择"长连接"模式
启用 im.message.receive_v1 事件
保存并发布应用

💡 提示：这是最容易遗漏的步骤，配置事件订阅后务必重新发布应用。

坑 2：Workspace 数据混乱

症状：不同 Agent 的数据出现混乱或覆盖。

原因：多个 Agent 共用同一个 workspace 路径。

解决方案：
确保每个 Agent 的 workspace 路径独立且不重复：

{
  "workspace": "/home/ubuntu/.openclaw/workspace/agents/xiaowen" // 每个 Agent 独立路径
}

💡 提示：建议 workspace 命名与 Agent ID 保持一致，便于管理。

坑 3：消息路由错误

症状：发给某个 Agent 的消息被路由到了其他 Agent。

原因：bindings 配置中的 accountId 和 agentId 不匹配。

解决方案：
检查 bindings 数组，确保每个飞书账户的 accountId 正确对应到目标 agentId：

{
  "match": {
    "channel": "feishu",
    "accountId": "xiaowei" // 飞书账户标识
  },
  "agentId": "xiaowei" // 目标 Agent ID
}

💡 提示：accountId 必须与 channels.feishu.accounts 中定义的 key 完全一致。

坑 4：ID 大小写导致配置失效

症状：配置完成后，Agent 无法启动或消息无法路由。

原因：agent、channels 等 ID 定义使用了大小写混合（如 XiaoWen、aIBoss），OpenClaw 不能正常处理。

解决方案：
确保所有 ID 定义都是纯小写字母：

// ✅ 正确 - 全小写
{
  "id": "xiaowen",
  "name": "xiaowen"
}

// ❌ 错误 - 大小写混合
{
  "id": "XiaoWen", // 错误！
  "name": "XiaoWen" // 错误！
}

影响范围：

agents.list[].id - Agent ID 必须小写
channels.feishu.accounts 的 key - 账户标识必须小写
bindings[].agentId - Agent ID 引用必须小写
channels.feishu.accounts 的 key - 必须与 bindings 中的 accountId 对应（全小写）

性能优化建议

1️⃣记忆空间管理

定期清理策略

# 每周清理 7 天前的临时记忆
find ~/.openclaw/workspace/agents/*/memory -name "*.md" -mtime +7 -delete

# 压缩历史记忆（保留关键信息）
# 使用 memory-manager 技能自动压缩

记忆分级存储

级别	保留时间	内容示例
临时	1 天	日常对话、简单查询
短期	7 天	任务记录、草稿
长期	永久	重要决策、用户偏好、学习记录

2️⃣日志管理与监控

避免日志爆炸

# OpenClaw 日志轮转配置
~/.openclaw/logs/
├── gateway.log          # 主日志（每日轮转）
├── gateway.log.1        # 昨日日志
├── gateway.log.2        # 前日日志
└── ...                  # 最多保留 7 天

关键监控指标

# 监控脚本：check_system.sh
#!/bin/bash
echo "=== OpenClaw 系统状态 ==="
echo "Gateway: $(systemctl status openclaw-gateway | grep Active)"
echo "Agent 数量: $(openclaw status | grep -c 'Status: running')"
echo "今日 API 调用: $(grep 'API call' ~/.openclaw/logs/gateway.log | wc -l)"
echo "磁盘使用: $(df -h ~/.openclaw | tail -1 | awk '{print $5}')"

扩展性指南

快速添加新 Agent

步骤 1：创建 Agent 配置

步骤 2：创建目录结构

步骤 3：初始化核心文件

SOUL.md 模板：

# SOUL.md - 新 Agent

## 核心身份
我是**新 Agent**，负责[填写职责]

## 核心职责
1. [职责1]
2. [职责2]
3. [职责3]

## 技能
- [技能1]
- [技能2]

AGENTS.md 模板：

# AGENTS.md - 团队通讯录

复制主 AGENTS.md，确保包含所有团队成员

步骤 4：配置飞书应用

{
  "channels": {
    "feishu": {
      "accounts": {
        "newagent": {
          "appId": "cli_xxx",
          "appSecret": "xxx"
        }
      }
    }
  }
}

步骤 5：配置消息路由

{
  "bindings": [
    {
      "match": {
        "channel": "feishu",
        "accountId": "newagent"
      },
      "agentId": "newagent"
    }
  ]
}

步骤 6：重启 Gateway

openclaw gateway restart

复制已配置 Agent（模板化）

# 复制 Agent
cp -r ~/.openclaw/workspace/agents/xiaowei ~/.openclaw/workspace/agents/xiaowei_clone

# 修改 SOUL.md
vi ~/.openclaw/workspace/agents/xiaowei_clone/SOUL.md

# 修改 openclaw.json 中的 Agent 配置
# 修改飞书应用配置

最佳实践总结

核心要点速查

方面	最佳实践	关键点
架构设计	平台 Agent 独立闭环	自己写作、自己发布、自己采集数据
模型选择	根据任务复杂度动态选择	简单任务用 qwen3.5-plus，复杂任务用 glm-5
技能分配	共享 + 专属 + 协作	去AI味共享，发布技能专属，通信协作
成本控制	使用 save-money 技能	自动路由，使用token可节省 50%+ 费用
数据隔离	独立 workspace	每个 Agent 有独立的记忆和技能
配置规范	ID 全小写	避免 Agent 无法启动或路由错误

常用命令速查表

# 查看 OpenClaw 状态
openclaw status

# 重启 Gateway
openclaw gateway restart

# 查看 Gateway 日志
openclaw logs --follow

# 查看 Gateway 状态
openclaw gateway status

# 启动 Gateway
openclaw gateway start

# 停止 Gateway
openclaw gateway stop

# 配置检查
openclaw doctor

# 查看配对请求
openclaw pairing list

# 批准配对
openclaw pairing approve feishu <code>

配置文件检查清单（上线前必查）

openclaw.json
- 所有 Agent ID 全小写
- workspace 路径正确且独立
- model.primary 配置正确
- bindings 的 accountId 和 agentId 匹配
飞书应用
- 10 个应用全部创建
- App ID 和 App Secret 配置正确
- 长连接事件订阅已开启
- 应用已发布
Agent 核心文件
- SOUL.md 已创建（每个 Agent）
- MEMORY.md 已创建（每个 Agent）
- AGENTS.md 已创建（包含所有团队成员）
- skills 目录正确配置
功能测试
- 单 Agent 通信正常（向每个 Bot 发送测试消息）
- Agent 间协作正常（@招财让它调用其他 Agent）
- 记忆功能正常（Agent 能记住之前的内容）
- 技能调用正常（去AI味、搜索等）

定期维护清单

每日检查：

查看 Gateway 日志，确认无错误
检查 API 调用次数，避免超出配额
检查磁盘空间，避免日志爆炸

每周检查：

清理 7 天前的临时记忆
检查 Agent 状态，确认所有 Agent 正常运行
备份重要配置文件（openclaw.json、AGENTS.md）

每月检查：

查看月度账单，评估成本
检查技能更新，升级到最新版本
评估 Agent 性能，优化配置

安全性考虑

1️⃣ Agent 权限隔离

原则：最小权限原则

每个 Agent 只拥有完成其职责所需的最小权限：

Agent	允许的操作	禁止的操作
招财	协调任务、调用其他 Agent	直接访问其他 Agent 的 workspace
小文	深度写作、优化内容	发布到任何平台
小运	数据汇总、异常监控	修改原始数据
小微	微信公众号写作、发布	访问知乎、小红书等平台数据

配置示例

{
  "permissions": {
    "zhaocai": {
      "allow": ["coordination", "agent_communication"],
      "deny": ["direct_workspace_access"]
    },
    "xiaowen": {
      "allow": ["deep_writing", "content_optimization"],
      "deny": ["publish_anywhere"]
    }
  }
}

2️⃣ 敏感信息管理

凭证存储

敏感信息不要上传到网上，只在本地使用，且本地使用环境变量存储

# ~/.openclaw/.env
FEISHU_ZAOCAI_SECRET=i63Qxxxxx
FEISHU_XIAOWEN_SECRET=yyyyy

文件权限

# 限制配置文件权限
chmod 600 ~/.openclaw/.env
chmod 600 ~/.openclaw/openclaw.json

# 限制 Agent 目录权限
chmod 700 ~/.openclaw/workspace/agents/*

3️⃣ 日志脱敏

配置日志过滤器

{
  "logging": {
    "level": "info",
    "filters": {
      "sensitive": [
        "appSecret",
        "password",
        "token",
        "cookie"
      ],
      "mask": "***"
    }
  }
}

效果示例

# 原始日志
[INFO] Using appSecret: i63Qxxxxx

# 脱敏后日志
[INFO] Using appSecret: ***

4️⃣ 用户隐私保护

数据处理原则

本地处理优先：尽可能在本地处理数据，避免上传到云端
数据最小化：只收集必要的数据，避免过度采集
匿名化处理：对用户数据进行匿名化处理，避免泄露个人信息

使用示例

场景 1：写微信公众号文章

用户 → 招财 → 小微（微信公众号 Agent）
            ↓
      小微自己写作（微信公众号风格）
      或调用小文优化（复杂内容）
            ↓
      小微发布到微信公众号 → 用户

实际对话：

用户：写一篇关于 OpenClaw 的微信公众号文章

招财：好的，我让小微（微信公众号 Agent）来写这篇文章。

小微：收到！我正在撰写关于 OpenClaw 的文章...
     文章已完成，已保存到草稿箱，请查看。

场景 2：优化文字

用户 → 招财 → 小文（直接写作服务）
            ↓
      小文优化 → 用户

实际对话：

用户：帮我优化这段文字，让它更口语化

小文：好的，我来优化这段文字...
     优化完成！已去除 AI 味，增加了口语化表达。

场景 3：小微需要小文帮忙

小微 → 小文
任务：优化这篇文章
要求：
  - 目标平台：微信公众号
  - 文风：口语化、重实操、第一人称
  - 读者：产品经理、开发者
  - 需要：去 AI 味、增加案例

验证与测试

1. 检查 Agent 状态

# 查看 Agent 运行状态
openclaw status

2. 单 Agent 测试

首次使用需要配对：

第一次向 Bot 发送消息时，会收到配对提示：

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

在服务器上执行批准命令：

openclaw pairing approve feishu xxxx

批准后即可正常聊天。

测试消息：
在飞书中向每个 Bot 发送测试消息：

招财："你好，你是谁？"
小文："帮我优化这段文字"
小运："看看昨天的运营数据"
小微："写一篇公众号文章"

3. Agent 间协作测试

在飞书中 @招财，让它调用其他 Agent：

@招财 帮我让小运推送昨天的运营数据

招财应该能够：

接收你的指令
调用 sessions_send 联系小运
小运执行并返回结果
招财汇总结果给你

总结

通过 OpenClaw 多 Agent 架构，我成功搭建了 10 个专业化 AI 助理：

1 个总助理：任务分发、全局协调
1 个写作顾问：深度文章、去 AI 味
1 个运营总监：数据汇总、异常监控
7 个平台 Agent：独立负责各自平台的完整运营

核心设计原则：

平台 Agent 独立闭环（自己写作、自己发布）
小文是可选增强服务（复杂内容才调用）
去 AI 味是共享技能（所有 Agent 都可调用）
数据完全隔离（每个 Agent 独立 workspace）

关键配置：

所有 ID 必须全小写
必须配置长连接事件订阅
必须创建 AGENTS.md 团队通讯录
bindings 的 accountId 和 agentId 必须匹配

感兴趣的小伙伴可以上手试一试！