OpenClaw多智能体路由实战:飞书多机器人配置指南

文章目录

目前我已经完成了OpenClaw的基本安装,但是在对话框只有一个,机器人也只绑定到主会话,一次只能处理一个消息。很多时候我在聊天窗口,说A任务,然后做了一半,又发了关于B任务的指令。一是每次发完消息,如果OpenClaw还在处理,剩下的消息要么进入队列、要么看不到(实际还在队列)。两个任务切来切去,感觉体验很不好。

要彻底解决这个问题,实现网上演示的那种对各Agent、每个对话机器人对应一个Agent,就需要用到多智能体路由技术。
实现的步骤如下:

  • 在飞书创建一个新的机器人
  • 通过控制台创建新的智能体
  • 按照指引将飞书配置上去
  • 根据需要创建多个Agent和机器人,并对应配置上去(略)

飞书重新安装问题

明明我已经安装好了飞书,系统还是会提示我安装,否则就跳过了添加飞书这步。应该是系统Bug。这次安装的飞书位置在~/.openclaw/extensions/feishu,其实和~/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/extensions/feishu/是一样的,安装的方法不同而已。建议把.npm-global的删除。

请添加图片描述

第二次配置的时候,会把第一次飞书Channel给覆盖掉,具体看channels.feishu下面的配置。因为我们要实现每个Agent对应一个机器人,就必须要有多个feishu的机器人配置,而这里只有一个。

请添加图片描述


以下为OpenClaw自己配置的:

请添加图片描述

正确的如下,将多个机器人配置放在了channels.feishu.accounts下面,没办法只能手工改:

 "channels": { "feishu": { "enabled": true, "domain": "feishu", "groupPolicy": "allowlist", "accounts": { "main": { "appId": "cli_1", "appSecret": "appSecret1", "botName": "主助手", "groupAllowFrom": [ "ou_id1" ] }, "feishu-work": { "appId": "cli_2", "appSecret": "appSecret2", "botName": "工作助手", "groupAllowFrom": [ "ou_id2" ] }, }, "dmPolicy": "pairing" } }, "bindings": [ { "agentId": "main", "match": { "channel": "feishu", "accountId": "main" } }, { "agentId": "work", "match": { "channel": "feishu", "accountId": "feishu-work" #要与前面配置对应 } } ], 

注意事项:

  • 名称一定要对应,agentId对应,accountId也要对应
  • ou_id可以是相同(同一个人名下建立多个机器人),也可以不同(我就是这么干的)
请添加图片描述

效果就是这样。

请添加图片描述

回到Gateway的聊天窗口,就可以切换聊天的对象,我这有2个。(应该也有相关的配置的,找到之后更新)

请添加图片描述

批量增加机器人

一次性申请了6个机器人,确定好Agent的名称,让OpenClaw帮我完成配置。

  • BandBusiness,业务Agent
  • BandProjectMgr,项目经理Agent
  • BandProductMgr,产品经理Agent
  • BandSysDesign,系统设计Agent
  • BandCoder,系统开发Agent,严格来说,还可以继续拆分为前端、后端、安卓、iOS、鸿蒙等

BandTester,系统测试Agent
检查了一下,配置是对的,Agent的职责还做了扩展。重启openclaw gateway restart没问题。接下来需要给每个机器人添加事件,添加配对。

请添加图片描述


请添加图片描述

提示应用未建立长链接。原因是手工修改openclaw.json增加飞书渠道,并没有通过openclaw channels add增加。
发现在~/.openclaw/feishu/dedup少了些内容,但这并没有什么影响。
实测的总结是:必须在控制台完成对飞书机器人添加,才能起作用。而OpenClaw生成的openclaw.json还是对的,能让我的新机器人与Agent对应上。加上之后,还需要调整一下openclaw.json,删除错误的配置。
于是放心把其他的机器人都通过控制台添加上去,任务完美完成。

接下来我就可以创建一批智能体和机器人,并且让他们协同起来了。

缺点

飞书创建机器人的过程比较复杂,流程繁琐。好在我操作一遍之后,就可以按照之前的路径一直这样做下去。

多个飞书机器人名称包含大小写的问题

多个飞书账号时,名称中如果包含大小写,会遇到无法找到的问题。原因时飞书在处理的时候都改成了小写。为了避免类似问题,我将所有飞书的accountId改为小写。

多个Agent名称包含大小写的问题

当多个Agent相互调用的时候,我发现第一个Agent调用第二个Agent失败,仔细看聊天记录,发现OpenClaw把Agent的id全改为了小写。同样,为了规避此类问题,建议所有的Agent名称都时小写。
还可以在Agent的workspace名称发现一些端倪。
比如我的Agent名称为BandBusiness,系统自动分配的workspace名称为~/.openclaw/bandbusiness,全改为小写了。

关键词:OpenClaw 多智能体路由,飞书多机器人配置,OpenClaw bindings 绑定

Read more

LLaMA-Factory合并LoRA适配器完整指南

LLaMA-Factory 合并 LoRA 适配器完整指南 在大模型落地的实战中,一个常见的痛点是:明明只微调了少量参数,部署时却还得背负整个基础模型 + LoRA 插件的双重重担。启动慢、依赖多、运维复杂——这些问题让原本轻量高效的 PEFT 方法显得有些“名不副实”。 而真正的生产级解决方案,应该是把训练成果固化下来:将 LoRA 的增量更新永久融合进原始模型,生成一个独立、自包含、开箱即用的新模型。这不仅是工程上的简化,更是从实验走向服务的关键一步。 LLaMA-Factory 提供了一条极为简洁的路径来实现这一目标——通过一条 export 命令和一个 YAML 配置文件,就能完成跨架构、跨模态、安全可靠的 LoRA 合并。本文将带你深入这个过程的每一个细节,避开常见陷阱,并分享一些提升效率的实用技巧。 核心命令:一键导出合并模型 整个流程的核心就是这条命令: llamafactory-cli export examples/merge_lora/

好用的AI写作软件推荐(2026最新版)

好用的AI写作软件推荐(2026最新版)

按学术、职场、创意、英文四大场景,整理2026年最实用的AI写作软件,覆盖免费/付费、全流程/专项工具,直接按需求选👇 一、学术论文专用(写论文/降重/文献) 1. PaperRed(中文论文全流程首选) * 核心优势:选题→大纲→初稿→文献→查重→降重一站式;对接知网/万方,自动生成真实可溯源参考文献(GB/T 7714);AIGC检测率低,降重可至10%以下。 * 价格:基础功能免费,学生特惠1.2元/千字,进阶版9.9元/月。 * 适合:本科/硕博中文论文、期刊投稿、毕业季赶稿。 2. DeepSeek学术版(理工/

Copilot、Codeium 软件开发领域的代表性工具背后的技术

Copilot、Codeium 软件开发领域的代表性工具背后的技术

早期, Claude、Copilot、Codeium新兴的AI代码助手,模型的温度、切片的效果、检索方式、提示词的约束、AI 回复的约束、最终数据处理;整个环节,任何一个地方都可能造成最终效果不理想。 旨在通过代码生成、代码补全、代码解释和调试等多种功能,帮助开发者减少重复劳动,提高开发效率。尽管Codeium已经取得了显著的成果,但在处理复杂的代码任务、跨文件的修改以及支持定制化库和框架方面仍面临一定的局限性。 2020 年,OpenAI发布的GPT-3模型使AI生成代码的能力得以广泛应用,标志着AI代码助手的转型。2021年,GitHub 推出基于OpenAI Codex的 Copilot,提供实时代码补全和生成能力,提升开发效率,支持跨文件复杂任务。 其痛点,在大规模代码生成、跨文件任务处理以及定制化框架支持方面的局限性仍然限制了其在复杂项目中的应用。 2023年,Claude 3.5等新一代大型语言模型陆续出世,有效提升了自然语言理解与代码生成的能力。这类模型集成了代码生成、调试和文档自动生成等多项功能,能够帮助开发者快速编写高质量代码、优化程序性能并自动修复错误。随着

AIGC创作平台怎么设计?高保真案例拆解+AI生成原型实测

AIGC创作平台怎么设计?高保真案例拆解+AI生成原型实测

引言 到了2026年,我发现AIGC创作类产品明显进入了“第二阶段”。第一阶段解决的是能不能生成,而现在,越来越多产品开始认真解决好不好用、是不是一个真正的创作工具。 尤其在音乐、视频这类复杂创作领域,单纯把一个输入框丢给用户,已经远远不够。在实际使用中,真正拉开差距的,反而是页面结构、参数怎么摆,以及生成结果能不能被反复利用。 本文基于墨刀素材广场中的一个高保真AI音乐创作平台原型案例,对核心页面做详细拆解,分析结构层面的设计要点。同时结合AI生成原型图的方式,实测了3个不同场景的AIGC产品案例,希望为正在做AI产品、原型或交互设计的同学,提供一些可复用的思路。 一、高保真AI音乐创作平台原型拆解 这是一个完整的一站式AI音乐创作系统,覆盖从创意构思、内容生成、资产管理、二次创作的全音乐生产链路。这个原型给我最大的感受,是它很克制地把复杂流程拆散了,让非专业用户也能一步步跟着走,同时又保留足够的专业深度,满足专业级用户需求。 1. 首页 首页同时承担了「快速开始创作」和「激发灵感」两种职责,因此在结构上做了明显区分。 * 左侧导航:固定核心功能入口(音乐、歌词、