OpenClaw 多 Agent 架构与飞书机器人对接
在构建企业级 AI 应用时，我们往往需要为不同的业务场景分配独立的智能体。基于 OpenClaw Gateway，我们可以实现飞书应用与 AI Agent 的高效对接。系统采用多 Agent 架构设计，每个飞书机器人对应一个独立的 AI Agent，拥有专属的工作空间、知识库和模型配置。
核心架构特性
这种设计的核心优势在于严格的隔离性：
- 状态独立：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实例。
- 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，并持久化到 Agent 配置中。
- 数据隔离：严格隔离 workspace 和 data，确保不同业务线的数据安全。
添加新的 Agent 实例
首先，我们需要通过命令行工具初始化一个新的 Agent。这里以 finance_agent 为例，创建财务分析助手。
# 添加新 Agent
openclaw agents add finance_agent
# 设置 Agent 身份标识
openclaw agents set-identity --agent code_agent --name "全栈开发专家"
# 查看当前所有 Agent 列表
openclaw agents list
执行 add 命令后，系统会引导你完成工作空间目录选择、认证配置文件复制以及模型配置。注意，如果从主配置复制 auth profiles，请确保源账号权限正确。
终端交互示例
在实际操作中，你会看到类似以下的交互式配置过程。系统会自动检测环境并提示是否配置模型或插件。
$ openclaw agents add finance_agent
🦞 OpenClaw 2026.3.13 (61d171a)
┌ Add OpenClaw agent
│ ◇ Workspace directory │ /home/user/.openclaw/workspace-finance_agent
│ ◇ Copy auth profiles from "main"? │ Yes
│ ◇ Configure model/auth for this agent now? │ Yes
│ ◇ Model configured ──────────────────────── │ Default model set to xiaomi/mimo-v2-flash
│ ◇ Channel status ────────────────────────── │ Feishu: install plugin to enable
└ Agent "finance_agent" ready.
注意：日志中显示的 API Key 仅为演示，实际使用时请勿硬编码敏感信息，建议使用环境变量或密钥管理服务。
配置飞书插件与技能
Agent 创建完成后，需要启用飞书相关的插件才能进行消息收发。OpenClaw 支持多种飞书能力集成，包括文档、聊天、Wiki 和云盘等。
当你启动 Agent 时，控制台会加载非捆绑插件（non-bundled plugins）。例如，Feishu 插件注册过程如下：
[plugins] feishu_doc: Registered feishu_doc, feishu_app_scopes
[plugins] feishu_chat: Registered feishu_chat tool
[plugins] feishu_wiki: Registered feishu_wiki tool
[plugins] feishu_drive: Registered feishu_drive tool
这意味着该 Agent 已经具备了调用飞书文档查询、发起群聊、访问 Wiki 知识库以及操作云盘的能力。如果你发现某些通道显示 needs token 或 install plugin，只需按照提示安装对应的插件即可。
调试与维护
在多 Agent 环境下，建议定期检查各 Agent 的会话状态和模型配置。如果发现某个 Agent 无法响应，可以检查其 workspace 下的 sessions 目录是否正常，或者尝试重新运行 agents list 确认服务状态。
通过这种方式，你可以灵活地部署多个垂直领域的 AI 助手，同时保持它们之间的逻辑隔离，既满足了业务多样性需求，又保障了系统的稳定性。
