openclaw多Agent和多飞书机器人配置

增加Agent多个飞书机器人

一个Agent尽量只用一个飞书机器人配置


一:先增加新的agent

# 创建新的Agent,命名为new-agnet openclaw agents add new-agnet # 查看创建结果 openclaw agents list 

二:新的agent与新的飞书链接

配置agnet下的channels:

在命令行输入

# 配置new-agnet机器人(替换为实际App ID和App Secret) openclaw config set agents.new-agnet.channels.feishu.appId "你的new-agnet 飞书 App ID" openclaw config set agents.new-agnet.channels.feishu.appSecret "你的new-agnet 飞书 App Secret" # 重启服务生效 openclaw gateway restart 

形成的openclawJSON文件如下:若不对的话,手动配置,主要是accounts下的内容,查看仔细。

 "channels": { "feishu": { "enabled": true, "domain": "feishu", "groupPolicy": "allowlist", "accounts": { "main": { "appId": "cli_1", "appSecret": "appSecret1", "botName": "主助手", "groupAllowFrom": [ "ou_id1" ] }, "new-agent": { "appId": "cli_2", "appSecret": "appSecret2", "botName": "工作助手", "groupAllowFrom": [ "ou_id2" ] }, }, "dmPolicy": "pairing" } }, 
绑定agnet与channels的关系
# 绑定 agent 到指定飞书账号 openclaw agents bind --agent <agentId> --bind feishu:<accountId> # 示例 openclaw agents bind --agent main --bind feishu:main openclaw agents bind --agent new-agnet --bind feishu:new-agent 

JSON文件应显示如下

 "bindings": [ { "agentId": "main", "match": { "channel": "feishu", "accountId": "main" } }, { "agentId": "work", "match": { "channel": "feishu", "accountId": "new-agent" #要与前面配置对应 } } ], 

三:重启gateway

openclaw gateway restart 
常见问题:
一:发送消息无法回复:注意添加长连接

二:飞书配置:APP ID 和密钥

三:401:token配置

四:使用新的飞书应用,不要一个飞书应用绑定多个Agent

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背景 VSCode 1.105.0发布了,但是用户最期待的Copilot功能却没更新!!! (Github Copilot Chat 中使用OpenAI兼容的自定义模型。) 🔥官方也关闭了Issue,并且做了回复,并表示未来也不会更新这个功能: “实际上,这个功能在可预见的未来只面向内部人员开放,作为一种“高级”实验功能。是否实现特定模型提供者的功能,我们交由扩展作者自行决定。仅限内部人员使用可以让我们快速推进,并提供一种可能并非始终百分之百完善,但能够持续改进并快速修复 bug 的体验。如果这个功能对你很重要,我建议切换到内部版本 insider。” 🤗 官方解决方案:安装VSCode扩展支持 你们完全不用担心只需要在 VS Code 中安装扩展:OAI Compatible Provider for Copilot 通过任何兼容 OpenAI 的提供商驱动的 GitHub Copilot Chat,使用前沿开源大模型,如 Kimi K2、DeepSeek

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引言:AI Coding 进入规范驱动自动化时代         当前,许多开发者在使用 AI 编程助手时正普遍面临—个痛点:在处理大型项目时, AI 似乎会“遗忘”上下文,导致代码回归、引入新 Bug 或生成不符合项目规范的混乱代码。正如研发同学反复出现的挫败感:  “代码库越大, AI 弄得越乱”。         这种被称为“Vibe Coding”的模式,是 AI 辅助工程必要的、但也是原始的第—步。它更像—种不可预测的艺术,而非可重复、可扩展的科学。要真正释放 AI 的生产力,我们必须迎来—次范式的进化:从凭感觉的“Vibe Coding” ,转向由规范驱动的(Spec-Driven Development)专业化 AI 工程新范式。         本文将深入探讨如何将强大的

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