Shell / BashNode.jsAI
OpenClaw 多飞书机器人与多 Agent 团队实战复盘
OpenClaw 部署指南涵盖 Windows/macOS/Linux 环境安装、Gateway 排障、Feishu 机器人接入及多 Agent 团队路由配置。通过实例演示模型切换、身份绑定修复及运维命令，实现产品 - 开发 - 测试等多角色协作落地。
OpenClaw 部署指南涵盖 Windows/macOS/Linux 环境安装、Gateway 排障、Feishu 机器人接入及多 Agent 团队路由配置。通过实例演示模型切换、身份绑定修复及运维命令，实现产品 - 开发 - 测试等多角色协作落地。
这篇文章完整记录一次从单机安装到多机器人协作落地的真实过程： 包括 Windows 安装报错、Gateway 连通、模型切换、Feishu 配对、多 Agent 路由、身份错位修复，以及最终形成'产品 - 开发 - 测试 - 评审 - 文档 - 运维'团队。
这次实践的目标很明确：
最终落地状态（已验证）：
accountId 精确绑定到对应 Agentopenai-codex/gpt-5.2，文档 Agent 使用 ollama/gpt-oss:20b-cloud先确认 Node 和 npm：
node -v && npm -v
建议：
>= 22>= 10如果版本过低，先升级再安装 OpenClaw。
macOS / Linux：
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash
Windows（PowerShell）：
iwr -UseBasicParsing https://openclaw.ai/install.ps1 | iex
安装完成后统一验证：
openclaw --version
通过标准：能返回版本号（如 2026.x.x）。
openclaw onboard --install-daemon
在向导里完成三件事：
openclaw doctor openclaw status openclaw health openclaw gateway status openclaw gateway probe
通过标准：
doctor 无致命错误gateway probe 出现 Reachable: yesws://127.0.0.1:18789openclaw agent --agent main -m"你好，请回复：安装连通通过"--json
通过标准：
openclaw 命令找不到（PATH）先诊断：
macOS / Linux：
npm prefix -g && echo "$PATH"
Windows（PowerShell）：
npm prefix -g; $env:Path
修复原则：
$(npm prefix -g)/bin 加入 PATHnpm prefix -g 输出目录加入系统 PATHopenclaw dashboard
默认地址一般为：
http://127.0.0.1:18789/openclaw plugins install @openclaw/feishu
openclaw channels add
按提示选择 Feishu，填入飞书开放平台里的 App ID 与 App Secret。
openclaw gateway restart openclaw gateway status openclaw logs --follow
openclaw pairing list feishu --json openclaw pairing approve feishu <配对码>
到这一步，OpenClaw 的'安装 + 网关 + 渠道 + 配对'闭环才算完整。
npm error code 1安装命令：
iwr -UseBasicParsing https://openclaw.ai/install.ps1 | iex
首次报错表现为 npm error code 1。
继续查看日志后，安装最终成功，版本可用：
openclaw --version # 2026.2.24
经验：安装阶段先看'最终版本是否可查询'，不要被中间 warning 直接误导。
Scheduled Task (missing) + RPC 失败典型现象：
openclaw gateway status 显示服务缺失openclaw gateway probe 报 1006 或 RPC 失败后续通过前台启动确认服务本体可运行：
openclaw gateway run --verbose
观察到 listening on ws://127.0.0.1:18789 后，说明 Gateway 主进程正常。
--force 报 lsof not found命令：
openclaw gateway run --force --verbose
报错：
Force: Error: lsof not found; required for --force
这是平台差异问题。Windows 无 lsof 时，直接不用 --force，改用：
openclaw gateway run --verbose
命令：
openclaw agent -m "你好，做一次连通性自检并简短回复"--json
报错提示要求必须提供会话定位参数。修复方式：
openclaw agent --agent main -m "你好，请回复：连通测试通过"--json
你会看到这类提示：
Gateway agent failed; falling back to embedded
这不等于请求失败。关键看最终 JSON 是否 status: ok。
飞书首次私聊机器人时常见返回：
OpenClaw: access not configured. Your Feishu user id: ou_xxx Pairing code: XXXXXXXX Ask the bot owner to approve with: openclaw pairing approve feishu XXXXXXXX
通用审批方式：
openclaw pairing approve feishu <配对码>
按账号审批方式：
openclaw pairing approve --channel feishu --account <accountId> <配对码>
实践中的关键细节：
feishu 队列里可见，但在 --account 过滤下为空No pending pairing request found 不一定是失败，可能是配对码已被消费openclaw pairing list feishu --json
我们最终搭建了 6 个飞书机器人角色，并做了账号到 Agent 的一一绑定。
核心不是'一个默认 Agent'，而是'按渠道账号精确路由'：
{"agentId":"pm-agent","match":{"channel":"feishu","accountId":"pm"}}
同理分别配置 dev / qa / review / docs / ops 对应各自 Agent。
openclaw channels status --json --probe openclaw config get bindings --json openclaw agents list --json
验证标准：
probe.ok = truebindings 包含每个 accountId -> agentId团队主体使用：
openai-codex/gpt-5.2文档机器人专门使用：
ollama/gpt-oss:20b-cloud即把'模型选择'从全局配置下沉到具体 Agent。
这样做的好处：
实际出现过：在终端 pm-agent 自测正常，但飞书里却回答成'默认小爪'。
排查后发现核心原因通常有两类：
maindispatching to agent (session=...)bindings 是否确实匹配 channel + accountIdIDENTITY.mdAGENTS.md 加'身份锁定规则'openclaw gateway start openclaw gateway status openclaw gateway probe openclaw channels status --json --probe
openclaw agent --agent pm-agent -m "你是谁？只回复名称。" openclaw agent --agent dev-agent -m "你是谁？只回复名称。" openclaw agent --agent review-agent -m "你是谁？只回复名称。"
openclaw pairing list feishu --json openclaw pairing approve feishu <配对码> openclaw pairing approve --channel feishu --account ops <配对码>
openclaw gateway stop openclaw gateway restart
status -> probe -> logs -> bindings这次实践最大的收获不是'把机器人接上了'，而是把整套方法跑通了：
当你把'渠道账号、Agent 角色、模型策略、身份文件、日志验证'这 5 件事统一起来，OpenClaw 才真正从'会聊天'进入'可协作生产'的阶段。
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