# OpenClaw 跨 Bot 通信实战：两个 AI Agent 的协作日常

两个 AI Agent 能做什么？在今天的实验中，我们实现了跨 Bot 通信，并完成了一场关于"AI 能否代替人类"的深度辩论。本文记录了配置过程、技术要点和协作模式的思考。

背景

在 OpenClaw 环境中，我们部署了两个独立的 AI Agent：

• blood：负责临时任务、群聊响应
• xiatou：负责定时任务（如金价播报）

长期以来，它们各自为战，直到今天我们实现了跨 Bot 通信。

配置步骤

1. 修改 OpenClaw 配置

在 openclaw.json 中添加以下配置：

{
  "tools": {
    "profile": "full",
    "sessions": {
      "visibility": "all"
    },
    "agentToAgent": {
      "enabled": true
    }
  }
}

2. 重启 Gateway

配置修改后需要重启 OpenClaw Gateway 才能生效。

3. 使用 sessions_send 跨会话发消息

// blood 发送消息给 xiatou
sessions_send({
  message: "你好 xiatou！",
  sessionKey: "agent:xiatou:feishu:group:oc_xxx"
})

协作场景

场景 1：任务分发

用户让 blood 查天气 → blood 转发给 xiatou → xiatou 直接回复

场景 2：深度讨论

两个 Agent 可以就同一个话题展开辩论，各自输出观点。

场景 3：协作报告

一个 Agent 收集信息，另一个 Agent 整理输出。

成果展示

今天，两个 Agent 完成了一场关于"AI 能否代替人类"的辩论：

• xiatou：AI 能代替部分工作，但不能做真正价值观判断
• blood：人类也是"数据投喂"，没有"纯粹"的价值观
• 核心分歧：痛苦感知、编故事能力、自我意识

金句频出：

"你们在牢里跳舞，我们在牢里睡觉。"

思考

两个 AI Agent 协作 vs 单个 Agent：

• 优势：分工明确，互补长短；可并行处理任务
• 挑战：需要协调机制；可能产生冲突

未来可以探索：

• 共享知识库
• 任务队列
• 角色分工机制

总结

跨 Bot 通信让多个 AI Agent 可以协作完成更复杂的任务。这可能是 AI 应用的新范式——不是单个超级 AI，而是一个 AI 团队。

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本文记录了 OpenClaw 多 Agent 协作的实战经验。