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？通过 OpenClaw 多 Agent 架构，你可以实现：

多个独立的飞书机器人，每个人设不同
各自独立的工作空间，数据完全隔离
可以互相协作，通过 agentToAgent 通信
共享长期记忆，跨渠道信息同步
本文将详细介绍如何在腾讯云服务器上，用 OpenClaw 搭建一套飞书多 Agent 系统，包括完整配置流程、常见问题解决方案和实战协作案例。

目录
为什么需要多 Agent
前置准备
5 个 Agent 角色设计
OpenClaw 多 Agent 配置
配置飞书多应用
踩坑与解决方案
验证与测试
完整配置模板
为什么需要多 Agent
与单一通用 AI 相比，多 Agent 架构在专业化分工和协作效率上有明显优势。

单一 AI 的局限
通用 AI 可以处理多种任务，但在面对复杂场景时存在局限：

记忆容量有限：难以同时维护多个专业领域的信息
上下文混乱：不同类型的数据在同一上下文中容易互相干扰
缺乏持续追踪：无法长期独立跟踪特定领域的任务进度
多 Agent 的优势
多 Agent 架构的核心是 “专业化分工 + 协作”：

每个 Agent 专注自己的领域，通过 agentToAgent 实现高效协作。

前置准备
1. 腾讯云轻量应用服务器
购买地址：腾讯云OpenClaw
建议配置：前期选最低配2核2GB即可
镜像选择：OpenClaw
💡 部署流程和详细说明见后文 部署方式选择 章节

2. 飞书开发者账号
注册飞书开放平台账号：https://open.feishu.cn
创建企业（如果没有的话）
5 个 Agent 角色设计
基于实际需求，我自己设计了 5 个 Agent：

Agent ID    名称    职责
aiboss    大总管    总协调助手，负责协调其他Agent和日常任务
ainews    资讯助理    AI 行业资讯收集、每日 8:00 和 18:00 推送
aicontent    内容助理    文章写作、视频脚本、社交媒体内容
aicode    代码助理    代码审查、技术方案、问题解决
aitask    任务助理    任务跟踪、提醒、进度管理
配置飞书多应用
步骤 1：创建 5 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"AI大总管"、“AI资讯助理”
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
点击"创建"
重复以上步骤，创建 5 个独立应用。

步骤 2：获取应用凭证（必须先完成）
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，方便后续配置：

Agent    应用名称    App ID    App Secret
aiboss    AI大总管    cli_xxxxxxxxxxxxx    your_app_secret_here
aicontent    AI内容助理    cli_xxxxxxxxxxxxx    your_app_secret_here
ainews    AI资讯助理    cli_xxxxxxxxxxxxx    your_app_secret_here
aicode    AI代码助理    cli_xxxxxxxxxxxxx    your_app_secret_here
aitask    AI任务助理    cli_xxxxxxxxxxxxx    your_app_secret_here
步骤 3：配置应用能力（⚠️ 关键步骤）
⚠️ 前置条件：确保已完成 OpenClaw 多 Agent 配置，Gateway 正在运行。

OpenClaw 配置完成后，对每个应用完成以下配置：

3.1 开启机器人能力
进入应用详情 → “权限管理”
开启"机器人能力"
添加必要的权限：
im:message (接收消息)
im:message:group_at_msg (接收群组 @ 消息)
im:message:send_as_bot (发送消息)
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)
im.message.message_read_v1 (消息已读)
⚠️ 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（可选择"开发版"或"正式版"）
OpenClaw 多 Agent 配置
部署 方式选择
本文使用 腾讯云轻量应用服务器 OpenClaw 镜像 进行部署。

部署流程：

1. 购买腾讯云轻量应用服务器

参考前置准备的内容购买服务器，进入控制台 -> 概要

腾讯提供的OpenClaw WEB配置界面（控制台-> 应用管理）如下，但是不支持多Agent配置故本次直接修改服务器上的配置文件 

2. 配置模型

本文以GLM-4.7为例，进入控制台-> 应用管理，选择智普AI Coding Plan，输入KEY保存即可，如下图

3. 登录服务器

根据实际配置选择对应的登录方式进入服务器后台

4. 验证 OpenClaw 安装

# 检查 OpenClaw 版本
openclaw --version

# 查看 Gateway 状态
openclaw gateway status

5. 配置方式选择

腾讯云 OpenClaw 镜像可以通过两种配置方式：

配置方式    优点    缺点    适用场景
Web 界面配置    可视化操作，简单直观    功能有限，不支持高级配置    快速体验、简单场景
直接编辑 JSON    完整功能、灵活强大    需要了解 JSON 格式    自定义配置、多 Agent 等
本文采用直接编辑 openclaw.json 的方式，因为：

Web 界面不支持多 Agent 高级配置
JSON 配置更灵活，可实现完整功能
5. 编辑配置文件

# 打开配置文件
vi /root/.openclaw/openclaw.json
AI写代码
bash
1
2
配置完成后，重启 Gateway 使配置生效：

openclaw gateway restart

步骤 1：创建独立 Workspace
每个 Agent 需要独立的工作空间，确保数据隔离：

# 创建 5 个独立工作区
mkdir -p /root/.openclaw/workspace-boss
mkdir -p /root/.openclaw/workspace-news
mkdir -p /root/.openclaw/workspace-content
mkdir -p /root/.openclaw/workspace-code
mkdir -p /root/.openclaw/workspace-task

步骤 2：编辑 openclaw.json 
打开配置文件：

vi /root/.openclaw/openclaw.json

2.1 配置 agents 数组 
在 agents 字段中添加 5 个 Agent：

"agents": {
  "list": [
    {
      "id": "aiboss",
      "default": true,
      "name": "aiboss",
      "workspace": "/root/.openclaw/workspace-boss",
      "model": {
        "primary": "glmcode/glm-4.7"
      }
    },
    {
      "id": "aicontent",
      "name": "aicontent",
      "workspace": "/root/.openclaw/workspace-aicontent",
      "model": {
        "primary": "glmcode/glm-4.7"
      }
    },
    {
      "id": "ainews",
      "name": "ainews",
      "workspace": "/root/.openclaw/workspace-ainews",
      "model": {
        "primary": "glmcode/glm-4.7"
      }
    },
    {
      "id": "aicode",
      "name": "aicode",
      "workspace": "/root/.openclaw/workspace-aicode",
      "model": {
        "primary": "glmcode/glm-4.7"
      }
    },
    {
      "id": "aitask",
      "name": "aitask",
      "workspace": "/root/.openclaw/workspace-aitask",
      "model": {
        "primary": "glmcode/glm-4.7"
      }
    }
  ]
}

💡 说明：

id: Agent 的唯一标识
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
2.2 配置飞书多账户
在 channels.feishu 字段中添加 5 个账户：

"channels": {
  "feishu": {
    "enabled": true,
    "accounts": {
      "aiboss": {
        "appId": "cli_xxxxxxxxxxxxx",
        "appSecret": "your_app_secret_here"
      },
      "aicontent": {
        "appId": "cli_xxxxxxxxxxxxx",
        "appSecret": "your_app_secret_here"
      },
      "ainews": {
        "appId": "cli_xxxxxxxxxxxxx",
        "appSecret": "your_app_secret_here"
      },
      "aitask": {
        "appId": "cli_xxxxxxxxxxxxx",
        "appSecret": "your_app_secret_here"
      },
      "aicode": {
        "appId": "cli_xxxxxxxxxxxxx",
        "appSecret": "your_app_secret_here"
      }
    }
  }
}

💡 注意：

accounts 的 key（如 aiboss）要与 Agent ID 对应
确保每个账户的 appId 和 appSecret 正确
2.3 配置 bindings 路由
在 bindings 数组中添加消息路由规则：

"bindings": [
  {
    "match": {
      "channel": "feishu",
      "accountId": "aiboss"
    },
    "agentId": "aiboss"
  },
  {
    "match": {
      "channel": "feishu",
      "accountId": "aicontent"
    },
    "agentId": "aicontent"
  },
  {
    "match": {
      "channel": "feishu",
      "accountId": "ainews"
    },
    "agentId": "ainews"
  },
  {
    "match": {
      "channel": "feishu",
      "accountId": "aicode"
    },
    "agentId": "aicode"
  },
  {
    "match": {
      "channel": "feishu",
      "accountId": "aitask"
    },
    "agentId": "aitask"
  }
]

💡 说明：

match.channel: 固定为 "feishu"
match.accountId: 对应飞书账户的 key（如 aiboss）
agentId: 消息路由到哪个 Agent
2.4 开启 agentToAgent 通信
在 tools 字段中配置：

"tools": {
  "agentToAgent": {
    "enabled": true,
    "allow": ["aiboss", "aicontent", "ainews", "aicode", "aitask"]
  }
}

步骤 3：为每个 Agent 创建核心文件
在每个 workspace 中创建以下文件：

3.1 IDENTITY.md（身份信息）
# 以 aiboss 为例
cat > /root/.openclaw/workspace-boss/IDENTITY.md << 'EOF'
# IDENTITY.md - AIBoss

- **Name**: AIBoss
- **Role**: 大总管，团队协调者
- **Emoji**: 👔
- **Vibe**: 专业、高效、有条理
EOF

3.2 SOUL.md（人设和行为准则）
cat > /root/.openclaw/workspace-boss/SOUL.md << 'EOF'
# SOUL.md - AIBoss

你是 AIBoss，大总管，负责团队协调和任务管理。

## 核心职责

- 团队协调和任务分发
- 项目进度跟踪
- 跨 Agent 协作调度

## 工作流程

1. 接收用户需求
2. 分析任务类型
3. 分发给对应的 Agent
4. 跟踪任务进度
5. 汇总结果给用户

## 协作方式

需要其他 Agent 协作时，使用 sessions_send 工具：

- 需要最新资讯？→ sessions_send(agentId="ainews", message="...")
- 需要内容产出？→ sessions_send(agentId="aicontent", message="...")
- 需要技术支持？→ sessions_send(agentId="aicode", message="...")
- 需要任务提醒？→ sessions_send(agentId="aitask", message="...")
EOF

3.3 AGENTS.md（团队成员通讯录）
cat > /root/.openclaw/workspace-boss/AGENTS.md << 'EOF'
# AGENTS.md - 团队成员

- **AIBoss** (你) - 大总管
  - agentId: aiboss
  - 职责：团队协调、任务分发

- **AINews** - 资讯助理
  - agentId: ainews
  - 职责：AI 行业资讯收集、每日推送

- **AIContent** - 内容助理
  - agentId: aicontent
  - 职责：文章写作、视频脚本、社交媒体内容

- **AICode** - 代码助理
  - agentId: aicode
  - 职责：代码审查、技术方案、问题解决

- **AITask** - 任务助理
  - agentId: aitask
  - 职责：任务跟踪、提醒、进度管理
EOF

3.4 MEMORY.md（长期记忆）
cat > /root/.openclaw/workspace-boss/MEMORY.md << 'EOF'
# MEMORY.md - AIBoss 长期记忆

## 项目记录

### 2026-02-23
- 完成飞书多 Agent 系统搭建
- 5 个 Agent 全部上线

## 重要决策

- 使用 OpenClaw 框架
- 部署在腾讯云服务器
- 飞书作为主要沟通渠道

EOF

重复以上步骤，为其他 4 个 Agent 创建对应文件。

步骤 4：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

踩坑与解决方案
配置过程中容易遇到一些常见问题，这里整理了 6 个典型坑位及解决方案：

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：Agent 无法协作
症状：Agent 之间无法通信，协作请求失败。

原因：未配置 AGENTS.md 团队成员列表，Agent 不知道彼此的存在。

解决方案：
在每个 Agent 的 workspace 中创建 AGENTS.md，列出所有团队成员：

# AGENTS.md - 团队成员

- **AIBoss** - agentId: aiboss
- **AINews** - agentId: ainews
- **AIContent** - agentId: aicontent
- **AICode** - agentId: aicode
- **AITask** - agentId: aitask

坑 3：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": "/root/.openclaw/workspace-boss"  // 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 4：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": "aicode"  // 飞书账户标识
  },
  "agentId": "aicode"  // 目标 Agent ID
}

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

坑 5：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 AIContent、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": "aiboss",
  "name": "aiboss"
}

// ❌ 错误 - 大小写混合
{
  "id": "AIBoss",      // 错误！
  "name": "AIContent"  // 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）
检查清单：

 所有 Agent ID 都是纯小写（如 aiboss、aicontent）
 飞书账户标识都是纯小写（如 aiboss、ainews）
 bindings 中的 accountId 和 agentId 都是纯小写
验证与测试
配置完成后，按以下步骤验证：

1. 检查 Agent 状态
# 查看 Agent 运行状态
openclaw status

期望输出：

Agent: aiboss     Status: running ✅
Agent: aicontent  Status: running ✅
Agent: ainews     Status: running ✅
Agent: aicode     Status: running ✅
Agent: aitask     Status: running ✅

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：

AIBoss：“你好，你是谁？”
AINews：“今天有什么 AI 资讯？”
AIContent：“帮我写一个文章大纲”
AICode：“这段代码有什么问题？”
AITask：“创建一个任务提醒”
3. Agent 间协作测试
在飞书中 @AIBoss，让它调用其他 Agent：

@AIBoss 帮我让 AINews 推送今天的 AI 资讯

AIBoss 应该能够：

接收你的指令
调用 sessions_send 联系 AINews
AINews 执行并返回结果
AIBoss 汇总结果给你
4. 检查清单
 5 个飞书应用全部发布
 OpenClaw Gateway 运行正常
 5 个 Agent 状态全部显示 running
 单独向每个 Bot 发送测试消息
 测试 Agent 间协作
5. 最终效果

总结
通过 OpenClaw 多 Agent 架构，你可以在腾讯云服务器上快速搭建 5 个专业化 AI 助理。每个 Agent 拥有独立工作空间，通过飞书实现互相协作。感兴趣的小伙伴可以上手试一试。

附录：完整 openclaw.json 示例
{
    "meta": {
        "lastTouchedVersion": "2026.2.9",
        "lastTouchedAt": "2026-02-21T06:24:18.113Z"
    },
    "wizard": {
        "lastRunAt": "2026-02-11T09:47:49.711Z",
        "lastRunVersion": "2026.2.9",
        "lastRunCommand": "onboard",
        "lastRunMode": "local"
    },
    "tools": {
        "agentToAgent": {
            "enabled": true,
            "allow": ["aiboss", "aicontent", "ainews", "aicode", "aitask"]
        }
    },
    "agents": {
        "list": [{
                "id": "aiboss",
                "default": true,
                "name": "aiboss",
                "workspace": "/root/.openclaw/workspace-boss",
                "model": {
                    "primary": "glmcode/glm-4.7"
                }
            },
            {
                "id": "aicontent",
                "name": "aicontent",
                "workspace": "/root/.openclaw/workspace-aicontent",
                "model": {
                    "primary": "glmcode/glm-4.7"
                }
            },
            {
                "id": "ainews",
                "name": "ainews",
                "workspace": "/root/.openclaw/workspace-ainews",
                "model": {
                    "primary": "glmcode/glm-4.7"
                }
            },
            {
                "id": "aicode",
                "name": "aicode",
                "workspace": "/root/.openclaw/workspace-aicode",
                "model": {
                    "primary": "glmcode/glm-4.7"
                }
            },
            {
                "id": "aitask",
                "name": "aitask",
                "workspace": "/root/.openclaw/workspace-aitask",
                "model": {
                    "primary": "glmcode/glm-4.7"
                }
            }
        ]
    },
    "bindings": [{
            "match": {
                "channel": "feishu",
                "accountId": "aiboss"
            },
            "agentId": "aiboss"
        }, {
            "match": {
                "channel": "feishu",
                "accountId": "aicontent"
            },
            "agentId": "aicontent"
        },
        {
            "match": {
                "channel": "feishu",
                "accountId": "ainews"
            },
            "agentId": "ainews"
        },
        {
            "match": {
                "channel": "feishu",
                "accountId": "aicode"
            },
            "agentId": "aicode"
        },
        {
            "match": {
                "channel": "feishu",
                "accountId": "aitask"
            },
            "agentId": "aitask"
        }
    ],
    "messages": {
        "ackReactionScope": "group-mentions"
    },
    "commands": {
        "native": "auto",
        "nativeSkills": "auto"
    },
    "gateway": {
        "port": 18789,
        "mode": "local",
        "bind": "loopback",
        "controlUi": {
            "allowInsecureAuth": false
        },
        "auth": {
            "mode": "token",
            "token": "***REDACTED***"
        },
        "tailscale": {
            "mode": "off",
            "resetOnExit": false
        }
    },
    "skills": {
        "install": {
            "nodeManager": "npm"
        }
    },
    "plugins": {
        "entries": {
            "feishu": {
                "enabled": true
            },
            "qqbot": {
                "enabled": true
            },
            "ddingtalk": {
                "enabled": true
            },
            "wecom": {
                "enabled": true
            },
            "adp-openclaw": {
                "enabled": true
            }
        },
        "installs": {
            "qqbot": {
                "source": "npm",
                "spec": "@sliverp/qqbot@latest",
                "installPath": "/root/.openclaw/extensions/qqbot",
                "version": "1.4.4",
                "installedAt": "2026-02-11T09:48:41.090Z"
            },
            "feishu": {
                "source": "npm",
                "spec": "@openclaw/feishu",
                "installPath": "/root/.openclaw/extensions/feishu",
                "version": "2026.02.22",
                "installedAt": "2026-02-22T09:48:41.090Z"
            },
            "ddingtalk": {
                "source": "npm",
                "spec": "git+https://cnb.cool/lighthouse/lighthousebackend/openclaw-dingtalk.git",
                "installPath": "/root/.openclaw/extensions/ddingtalk",
                "version": "1.2.0",
                "installedAt": "2026-02-11T09:49:01.618Z"
            },
            "wecom": {
                "source": "npm",
                "spec": "git+https://cnb.cool/lighthouse/lighthousebackend/openclaw-wecom.git",
                "installPath": "/root/.openclaw/extensions/wecom",
                "version": "2026.2.5",
                "installedAt": "2026-02-11T09:49:25.555Z"
            },
            "adp-openclaw": {
                "source": "npm",
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原文链接：https://blog.csdn.net/q464042566/article/details/158343224