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。

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访问 钉钉开发者平台,点击立即创建按钮创建任务机器人。

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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)。

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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

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按照页面提示添加多个机器人

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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。

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具身机器人VLA算法入门及实战(一):具身智能系统及VLA * 一、常见具身智能系统 * 二、具身智能数据获取方式 * 三、具身智能-感知系统 * 四、具身智能学习方式 * 五、工业机器人及应用需求 * 六、VLA架构及开源项目 * 6.1 VLA架构 * 6.2 开源项目 * 七、机器人操作案例 一、常见具身智能系统 二、具身智能数据获取方式 数据获取平台: Isaac Sim, Isaac Gym, Mujoco, 桃园 2.0 数据增强平台: RoboVerse, Genie Studio, DexMimicGen 三、具身智能-感知系统 四、具身智能学习方式 五、工业机器人及应用需求 六、VLA架构及开源项目 6.

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问题现象: 与驱动联调:驱动无法扫描到Xilinx的PCIE设备 通过ila抓取pcie_link_up信号:发现link up一直为低 问题分析:         出现这种情况,在FPGA中搭建测试环境,使用XDMA+BRAM的形式,减少其它模块的影响,框架如下: 1 检查PCIE的时钟 时钟,必须使用原理图上的GT Ref 差分时钟,通过IBUFDSGTE转为单端时钟 2 检查PCIE 复位 复位:PCIE复位信号有要求--上电后,PCIE_RESTN信号需在电源稳定后延迟一段时间再释放,通常是100ms以上 而这100ms的时间,系统主要做以下的事情: * 电源稳定时间 * 参考时钟稳定时间 * PCIe IP核的复位和初始化时间 * 链路训练时间 // 典型的100ms时间分配: 0-10ms   : 电源稳定 (Power Stable) 10-20ms  : 参考时钟稳定 (Refclk Stable)   20-30ms  : 复位释放和PLL锁定 (Reset Release

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注意 1. 这个不需要工作流 2. 这个不需要开放外网 具体方法: 1.check代码https://github.com/DingTalk-Real-AI/dingtalk-moltbot-connector 2.package.json增加如下代码 "moltbot": { "extensions": ["./plugin.ts"], "channels": ["dingtalk-connector"], "installDependencies": true } 3.安装插件 moltbot plugins install dingtalk-moltbot-connector 4.增加钉钉配置~/.moltbot/moltbot.json;如果有了进行提花 { "channels"