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使用 OpenClaw 构建多机器人协作团队

综述由AI生成针对单机器人会话过长导致遗忘的问题,本文演示了如何利用 OpenClaw 配合飞书平台部署多个独立机器人。通过创建新应用、修改配置文件绑定多账号、配置订阅权限及配对流程,实现不同角色的机器人分工协作,有效扩展了 AI 助手的能力边界与工作负载。

颠三倒四发布于 2026/4/7更新于 2026/5/197 浏览
使用 OpenClaw 构建多机器人协作团队

在成功搭建 OpenClaw 并运行日常服务后,我发现担心长对话会导致上下文遗忘。尽管配置了 QMD 记忆增强,但任何技术都有上限。

面对同样的情况,比如在 DeepSeek 或豆包等对话窗口中,我们通常会新建一个对话。那么,是否可以为 OpenClaw 创建多个机器人,让它们各司其职,形成一个相互配合的团队呢?接下来我们开始实践。

创建新的飞书应用

登录飞书开发者后台,新建一个应用。这里我们以短视频剪辑脚本应用为例。

文章配图

创建完成后,由于当前的 OpenClaw 绑定的是之前的飞书渠道,尚未链接到新应用的 APP ID,因此暂时不做其他操作,只需记录 APP ID 和 APP Secret。

文章配图

配置 OpenClaw

如果按照命令行安装流程操作,每一步都需谨慎,毕竟之前已经配置过一次,需避免覆盖旧配置。为了稳妥起见,我们直接修改配置文件。

在 WSL2 终端中进入 openclaw 目录:

cd .openclaw/

操作前建议先备份配置文件,以防误操作影响现有环境:

cp openclaw.json openclaw.json.backup

使用你喜欢的编辑器打开 openclaw.json,这里以 nano 为例:

nano openclaw.json

找到 channels 版块:

文章配图

你的 JSON 结构可能与图示不同,因为此前我已创建了两个机器人。以下是完整的配置示例,请根据新应用的 APP ID 和 Secret 进行填写:

"channels": {
  "feishu": {
    "enabled": true,
    "domain": "feishu",
     
     
       
         
         
         
      
       
         
         
         
      
    
     
  

 
  
     
     
       
       
    
  
  
     
     
       
       
    
  

"groupPolicy"
:
"allowlist"
,
"accounts"
:
{
"main"
:
{
"appId"
:
"【cli_ID1】"
,
"appSecret"
:
"【Secret1】"
,
"botname"
:
"【机器人名 1】"
}
,
"feishu-work"
:
{
"appId"
:
"【cli_ID2】"
,
"appSecret"
:
"【Secret2】"
,
"botName"
:
"【机器人名 2】"
}
}
,
"dmPolicy"
:
"pairing"
}
}
,
"bindings"
:
[
{
"agentId"
:
"main"
,
"match"
:
{
"channel"
:
"feishu"
,
"accountId"
:
"main"
}
}
,
{
"agentId"
:
"work"
,
"match"
:
{
"channel"
:
"feishu"
,
"accountId"
:
"feishu-work"
}
}
]

保存后回到终端,执行网关检查命令:

openclaw-cn gateway

若配置有误,终端将返回报错信息:

文章配图

请根据指引修正错误。若配置正确,网关将正常启动:

文章配图

启动新员工

回到飞书后台,将订阅方式设置为长连接:

文章配图

若未配置 OpenClaw 就开启长连接,会提示'没有会话对象':

文章配图

订阅消息接收事件 im.message.receive_v1:

文章配图

此处可添加消息已读事件,后续可按需调整。根据引导开启机器人功能即可。

下一步是授予权限。除了批量导入的权限外,建议开通文档相关权限,避免生成文档时出错:

{
  "scopes": {
    "tenant": [
      "aily:file:read",
      "aily:file:write",
      "application:application.app_message_stats.overview:readonly",
      "application:application.self_manage",
      "application:bot.menu:write",
      "cardkit:card:write",
      "contact:contact.base:readonly",
      "contact:user.employee_id:readonly",
      "corehr:file:download",
      "docs:document.content:read",
      "event:ip_list",
      "im:chat",
      "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read",
      "im:chat.members:bot_access",
      "im:message",
      "im:message.group_at_msg:readonly",
      "im:message.group_msg",
      "im:message.p2p_msg:readonly",
      "im:message:readonly",
      "im:message:send_as_bot",
      "im:resource",
      "sheets:spreadsheet",
      "wiki:wiki:readonly"
    ],
    "user": [
      "aily:file:read",
      "aily:file:write",
      "im:chat.access_event.bot_p2p_chat:read"
    ]
  }
}

完成授权后发布版本:

文章配图

发布完成后,可在飞书消息栏中打开应用:

文章配图

向新建的应用发送一句'你好'。飞书响应可能存在延迟,此时可访问本机 18789 端口(默认)查看后台日志。根据消息在命令行执行配对命令:

文章配图

再次发送问候语即可验证连接状态:

文章配图

测试效果

我为该机器人定义了身份,专门用于输出短视频剪辑脚本。我将另一个机器人生成的每日资讯作为输入,让其生成脚本文件,效果令人惊喜。

文章配图

它不仅建立了独立的工作空间,还创建了完整版和快速版两种模式,十分高效。

总结

至此,我们成功创建了多个机器人员工。后续可进一步探索多机器人间的任务联动,形成整体协作体系。

目录

  1. 创建新的飞书应用
  2. 配置 OpenClaw
  3. 启动新员工
  4. 测试效果
  5. 总结
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