OpenClaw 多 Agent 对接飞书机器人实战
通过 OpenClaw Gateway 将飞书应用与 AI Agent 对接，关键在于构建多 Agent 架构。每个飞书机器人对应独立的 AI Agent，拥有专属的工作空间、知识库和模型配置。这种设计确保了数据隔离与权限独立，非常适合企业级场景。
架构设计要点
在实施前，我们需要明确几个核心原则，这决定了系统的稳定性和安全性：
- 状态隔离：每个 Agent 的模型状态完全独立，互不干扰。
- 身份绑定：每个 Agent 对应一个飞书机器人，避免账号混淆。
- 技能管理：每个 Agent 的技能单独安装维护，便于按需扩展。
- 会话持久化：模型切换仅对当前会话生效，配置会持久化到 Agent 设置中。
- 数据严格隔离：每个 Agent 拥有独立的 Workspace 和数据存储。
添加新的 Agent
接下来我们动手添加一个新的 Agent。以 finance_agent 为例，执行以下命令：
openclaw agents add finance_agent
系统会进入交互式配置向导。你需要确认工作目录路径，并选择是否从主账号复制认证配置文件。通常建议复制，这样能复用现有的鉴权环境。
设置身份标识
为了让 Agent 在飞书中更易于识别，可以设置其名称和头像：
# 设置全栈开发专家身份
openclaw agents set-identity --agent code_agent --name "全栈开发专家"
# 设置主 Agent 信息
openclaw agents set-identity --agent main --name "OpenClaw" --emoji "🦞" --avatar avatars/openclaw.png
查看当前所有 Agent 列表，确认创建成功：
openclaw agents list
安装与配置流程
实际运行中，你会看到类似以下的交互过程。这里以 code_agent 的安装日志为例，注意观察插件加载的部分。
cobrew@DESKTOP-9449JCG:~$ openclaw agents add code_agent
🦞 OpenClaw 2026.3.13 (61d171a) — WhatsApp automation without the "please accept our new privacy policy".
11:32:30 [plugins] plugins.allow is empty; discovered non-bundled plugins may auto-load: feishu (/home/cobrew/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/extensions/feishu/index.ts). Set plugins.allow to explicit trusted ids.
11:32:57 [plugins] feishu_doc: Registered feishu_doc, feishu_app_scopes
11:32:57 [plugins] feishu_chat: Registered feishu_chat tool
11:32:57 [plugins] feishu_wiki: Registered feishu_wiki tool
11:32:57 [plugins] feishu_drive: Registered feishu_drive tool
11:32:57 [plugin] ... (Plugin loading complete)
关键配置项
在配置过程中，最需要注意的是 API Key 的输入。示例中使用了小米模型的密钥，生产环境中请务必替换为有效的密钥，切勿直接提交包含真实密钥的代码或日志。
◇ Enter Xiaomi API key │ sk-cidvhi74xqwlq388the6i9ds0mfru4qn0llzpux1hx54idq8
