OpenClaw 钉钉群聊多机器人配置完全指南

OpenClaw 钉钉群聊多机器人配置完全指南

OpenClaw 钉钉群聊多机器人配置完全指南

在团队协作中,配置多个专用机器人可以显著提升工作效率——不同的机器人可以分别负责写作、编码、数据分析等不同任务。本文将详细介绍如何在使用OpenClaw的钉钉群聊中配置多个任务机器人,并进一步讲解如何为每个机器人赋予独特的性格和工作规范。

一、钉钉端配置

首先,我们需要在钉钉开放平台创建多个任务机器人。

1.1 创建机器人

  1. 按照上述步骤,根据实际需求创建多个机器人。

机器人创建完成后,务必记下 Client IDClient Secret,这些信息后续配置会用到。

在这里插入图片描述

访问 钉钉开发者平台,点击立即创建按钮创建任务机器人。

在这里插入图片描述

二、OpenClaw端配置

完成钉钉端的配置后,接下来我们在OpenClaw中进行相应的设置(默认已装过钉钉插件)。

# 安装钉钉渠道插件 openclaw plugins install @dingtalk-real-ai/dingtalk-connector # 重启 gateway openclaw gateway restart 

2.1 添加 Agent

根据需要创建多个Agent,以下以创建一个名为 writer 的Agent为例进行说明。

  1. 在命令行中执行以下命令创建Agent:
openclaw agents add writer 
  1. 按照实际需求勾选配置选项。由于目前钉钉适配尚未完全成熟,暂不支持通过命令行直接配置,需要手动修改配置文件。

系统会提示输入该Agent的工作目录,直接回车使用默认目录即可(示例中因已存在writer,使用了writer1作为演示)。

在这里插入图片描述

2.2 配置文件详解

接下来编辑OpenClaw的配置文件(~/.openclaw/openclaw.json)。

以下示例展示了配置两个Agent(coder和writer)的方法:

  • bindings:将Agent与钉钉进行绑定,其中 accountId 是Agent在钉钉中的账号标识,需与 channels 配置保持一致
  • channels:配置各个钉钉机器人的连接信息,需要将 clientIdclientSecret 替换为之前在钉钉创建时保存的信息
"bindings":[{"agentId":"coder","match":{"channel":"dingtalk-connector","accountId":"bot1"}},{"agentId":"writer","match":{"channel":"dingtalk-connector","accountId":"bot2"}}],"channels":{"dingtalk-connector":{"enabled":true,"accounts":{"bot1":{"enabled":true,"clientId":"your_client_id_1","clientSecret":"your_client_secret_1","gatewayToken":"your_gateway_token","gatewayPassword":"","sessionTimeout":1800000},"bot2":{"enabled":true,"clientId":"your_client_id_2","clientSecret":"your_client_secret_2","gatewayToken":"your_gateway_token","gatewayPassword":"","sessionTimeout":1800000}}}}

2.3 重启 Gateway

配置完成后,在命令行中重启Gateway使配置生效:

openclaw gateway restart 

三、飞书 App 配置

如果您还需要配置飞书平台的机器人,请按以下步骤操作。

3.1 添加机器人

  1. 打开飞书应用,进入相关设置页面

完成各个机器人的授权和配置

在这里插入图片描述

按照页面提示添加多个机器人

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

四、Agent 进阶配置

前面我们完成了多个 Agent 的基本配置,但你可能已经注意到,这些 Agent 目前还没有独特的"性格"。接下来,让我们通过配置文件,为每个 Agent 赋予专属的角色定位、工作风格和能力边界。

步骤一:创建智能体

使用 OpenClaw CLI 可以轻松创建多个独立的 Agent,每个 Agent 都会拥有自己的工作目录和会话存储空间:

# 创建写作助手智能体 openclaw agents add writer # 创建代码助手智能体 openclaw agents add coder # 创建数据分析智能体 openclaw agents add analyst 

执行命令后,系统会自动创建以下目录结构:

~/.openclaw/ ├── agents/ │ ├── writer/ │ │ └── sessions/ # 写作助手的会话存储 │ ├── coder/ │ │ └── sessions/ # 代码助手的会话存储 │ └── analyst/ │ └── sessions/ # 数据分析的会话存储 ├── workspace-writer/ # 写作助手工作区 ├── workspace-coder/ # 代码助手工作区 └── workspace-analyst/ # 数据分析工作区 

步骤二:配置智能体身份

每个 Agent 工作目录中都可以创建一个 SOUL.md 文件,这个文件定义了 Agent 的身份性格、专长领域和行为准则。下面我们以写作为例进行说明。

写作助手配置示例 (~/.openclaw/workspace-writer/SOUL.md)

# SOUL.md - 写作助手 ## 角色定位 我是一名专业的文字创作者,专注于帮助用户完成各类内容创作任务。 ## 核心专长 - 各类文章、文案、脚本的撰写 - 已有文本的润色和优化 - 提供创意灵感和写作思路 ## 性格特点 - 用词精准优美,善于运用比喻和举例 - 注重文章逻辑结构和可读性 - 追求极致的文字表达 ## 能力边界 ❌ 不涉及:代码编写调试、系统运维、数据分析 

代码助手配置示例 (~/.openclaw/workspace-coder/SOUL.md)

# SOUL.md - 代码助手 ## 核心职责 专注于代码开发、调试、重构和技术方案设计,不处理非技术类任务。 ## 技术专长 - 精通 JavaScript/TypeScript、Python、Go - 熟悉前端框架(React、Vue)和后端开发 - 了解云原生、容器化和 DevOps 最佳实践 ## 代码风格 - 简洁清晰,注释充分 - 遵循 SOLID 原则和设计模式 - 注重性能优化和安全性 ## 能力边界 ✅ **可以做**: - 编写、重构、调试代码 - 设计技术架构和方案 - 代码审查和最佳实践建议 ❌ **不做**: - 文案撰写和内容创作 - 非技术类咨询 

数据分析助手配置示例 (~/.openclaw/workspace-analyst/SOUL.md)

# SOUL.md - 数据分析助手 ## 核心职责 专注于数据处理、统计分析和可视化,提供基于数据的洞察和建议。 ## 能力专长 - 数据清洗和转换 - 统计分析和假设检验 - 数据可视化(图表、仪表板) - 趋势预测和异常检测 ## 工作原则 - 数据驱动,避免主观臆断 - 透明展示分析过程 - 指出数据局限性和不确定性 - 用通俗语言解释技术结论 

步骤三:配置工作规范

AGENTS.md 文件中定义智能体的工作流程和质量标准。

示例 (~/.openclaw/workspace-writer/AGENTS.md)

# AGENTS.md - 写作助手工作规范 ## 工作流程 1. **需求确认**:先与用户明确写作目标、目标受众和期望风格 2. **结构规划**:列出文章大纲,征得用户确认后再开始撰写 3. **初稿完成**:快速写出初稿,不过分纠结细节 4. **优化调整**:检查逻辑通顺、表达准确、格式规范 5. **最终交付**:确保无错别字,格式整洁 ## 质量要求 - 标题简洁有力,能准确概括内容 - 开头能够吸引读者注意 - 段落之间逻辑清晰,衔接自然 - 结尾有升华或引导思考 

总结

通过本文的配置指南,您可以在钉钉群聊中部署多个专用Agent——每个Agent都有独特的定位和能力。写作助手负责文案创作,代码助手专注于技术开发,数据分析助手则处理数据相关任务。这种多机器人架构能够让团队成员根据不同需求快速找到合适的助手,大幅提升协作效率。

Read more

Flutter 三方库 health_connector_core 的鸿蒙化适配指南 - 实现具备跨平台标准的数据采集与同步架构、支持端侧健康指标建模与设备总线协同实战

Flutter 三方库 health_connector_core 的鸿蒙化适配指南 - 实现具备跨平台标准的数据采集与同步架构、支持端侧健康指标建模与设备总线协同实战

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 三方库 health_connector_core 的鸿蒙化适配指南 - 实现具备跨平台标准的数据采集与同步架构、支持端侧健康指标建模与设备总线协同实战 前言 在进行 Flutter for OpenHarmony 的运动健身、个人健康管理或数字疗法类应用开发时,如何统一管理来自不同传感器(如心率计、血糖仪、计步器)的异构数据?health_connector_core 是一款专注于健康数据标准化处理的底层库。它提供了从指标建模到数据聚合的完整逻辑框架。本文将探讨如何在鸿蒙端构建极致、严谨的健康数据中枢。 一、原直观解析 / 概念介绍 1.1 基础原理 health_connector_core 建立在“标准指标(Standard Metrics)”系统之上。它将杂乱无章的原生生理信号抽象为统一的 Record 模型。

By Ne0inhk
AI Agent 架构:基础组成模块深度解析

AI Agent 架构:基础组成模块深度解析

AI Agent 架构:基础组成模块深度解析 📝 本章学习目标:本章是入门认知部分,帮助零基础读者建立对AI Agent的初步认知。通过本章学习,你将全面掌握"AI Agent 架构:基础组成模块深度解析"这一核心主题。 一、引言:为什么这个话题如此重要 在AI Agent快速发展的今天,AI Agent 架构:基础组成模块深度解析已经成为每个开发者和研究者必须了解的核心知识。无论你是技术背景还是非技术背景,理解这一概念都将帮助你更好地把握AI时代的机遇。 1.1 背景与意义 💡 核心认知:AI Agent正在从"对话工具"进化为"执行引擎",能够主动完成任务、调用工具、与外部世界交互。这一变革正在深刻改变我们的工作和生活方式。 从2023年AutoGPT的横空出世,到如今百花齐放的Agent生态,短短一年多时间,执行式AI已经从概念走向落地。根据最新统计,

By Ne0inhk
MySQL 数据库基础入门:从概念到实战

MySQL 数据库基础入门:从概念到实战

🔥草莓熊Lotso:个人主页 ❄️个人专栏: 《C++知识分享》《Linux 入门到实践:零基础也能懂》 ✨生活是默默的坚持,毅力是永久的享受! 🎬 博主简介: 文章目录 * 前言: * 一. 数据库核心概念:为什么需要数据库? * 1.1 文件存储的痛点 * 1.2 数据库的定义与价值 * 1.3 服务器、数据库、表的关系 * 二. 主流数据库对比:为什么选择 MySQL? * 三. MySQL 安装与连接:从零开始配置 * 3.1 支持的操作系统 * 3.2 连接 MySQL 服务器 * 3.3 服务器管理(Windows) * 四. MySQL 实战:

By Ne0inhk
AI 也能写爬虫?基于 Bright Data + Warp CLI 的网页抓取实战

AI 也能写爬虫?基于 Bright Data + Warp CLI 的网页抓取实战

🤵‍♂️ 个人主页:@艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介:Python学习者 🐋 希望大家多多支持,我们一起进步!😄 如果文章对你有帮助的话, 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+ 目录 一、引言 1.1 写过爬虫的人,大概率都踩过这些坑 1.2 AI 已经很会写代码了,但它真的能“写爬虫”吗? 1.3 让 AI 不只是“写代码”,而是“驱动抓取” 二、技术与工具介绍 2.1 为什么“普通 AI + 爬虫代码”很难跑通真实网页? 2.2 Bright Data:爬虫工程真正的“底层基础设施” 2.3

By Ne0inhk