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-v2flash
│ ◇ Channel status ────────────────────────── │ Feishu: install plugin enable
└ Agent "finance_agent" ready.