OpenClaw 钉钉群聊多机器人配置完全指南

OpenClaw 钉钉群聊多机器人配置完全指南

OpenClaw 钉钉群聊多机器人配置完全指南

在团队协作中,配置多个专用机器人可以显著提升工作效率——不同的机器人可以分别负责写作、编码、数据分析等不同任务。本文将详细介绍如何在使用OpenClaw的钉钉群聊中配置多个任务机器人,并进一步讲解如何为每个机器人赋予独特的性格和工作规范。

一、钉钉端配置

首先,我们需要在钉钉开放平台创建多个任务机器人。

1.1 创建机器人

  1. 按照上述步骤,根据实际需求创建多个机器人。

机器人创建完成后,务必记下 Client IDClient Secret,这些信息后续配置会用到。

在这里插入图片描述

访问 钉钉开发者平台,点击立即创建按钮创建任务机器人。

在这里插入图片描述

二、OpenClaw端配置

完成钉钉端的配置后,接下来我们在OpenClaw中进行相应的设置(默认已装过钉钉插件)。

# 安装钉钉渠道插件 openclaw plugins install @dingtalk-real-ai/dingtalk-connector # 重启 gateway openclaw gateway restart 

2.1 添加 Agent

根据需要创建多个Agent,以下以创建一个名为 writer 的Agent为例进行说明。

  1. 在命令行中执行以下命令创建Agent:
openclaw agents add writer 
  1. 按照实际需求勾选配置选项。由于目前钉钉适配尚未完全成熟,暂不支持通过命令行直接配置,需要手动修改配置文件。

系统会提示输入该Agent的工作目录,直接回车使用默认目录即可(示例中因已存在writer,使用了writer1作为演示)。

在这里插入图片描述

2.2 配置文件详解

接下来编辑OpenClaw的配置文件(~/.openclaw/openclaw.json)。

以下示例展示了配置两个Agent(coder和writer)的方法:

  • bindings:将Agent与钉钉进行绑定,其中 accountId 是Agent在钉钉中的账号标识,需与 channels 配置保持一致
  • channels:配置各个钉钉机器人的连接信息,需要将 clientIdclientSecret 替换为之前在钉钉创建时保存的信息
"bindings":[{"agentId":"coder","match":{"channel":"dingtalk-connector","accountId":"bot1"}},{"agentId":"writer","match":{"channel":"dingtalk-connector","accountId":"bot2"}}],"channels":{"dingtalk-connector":{"enabled":true,"accounts":{"bot1":{"enabled":true,"clientId":"your_client_id_1","clientSecret":"your_client_secret_1","gatewayToken":"your_gateway_token","gatewayPassword":"","sessionTimeout":1800000},"bot2":{"enabled":true,"clientId":"your_client_id_2","clientSecret":"your_client_secret_2","gatewayToken":"your_gateway_token","gatewayPassword":"","sessionTimeout":1800000}}}}

2.3 重启 Gateway

配置完成后,在命令行中重启Gateway使配置生效:

openclaw gateway restart 

三、飞书 App 配置

如果您还需要配置飞书平台的机器人,请按以下步骤操作。

3.1 添加机器人

  1. 打开飞书应用,进入相关设置页面

完成各个机器人的授权和配置

在这里插入图片描述

按照页面提示添加多个机器人

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述

四、Agent 进阶配置

前面我们完成了多个 Agent 的基本配置,但你可能已经注意到,这些 Agent 目前还没有独特的"性格"。接下来,让我们通过配置文件,为每个 Agent 赋予专属的角色定位、工作风格和能力边界。

步骤一:创建智能体

使用 OpenClaw CLI 可以轻松创建多个独立的 Agent,每个 Agent 都会拥有自己的工作目录和会话存储空间:

# 创建写作助手智能体 openclaw agents add writer # 创建代码助手智能体 openclaw agents add coder # 创建数据分析智能体 openclaw agents add analyst 

执行命令后,系统会自动创建以下目录结构:

~/.openclaw/ ├── agents/ │ ├── writer/ │ │ └── sessions/ # 写作助手的会话存储 │ ├── coder/ │ │ └── sessions/ # 代码助手的会话存储 │ └── analyst/ │ └── sessions/ # 数据分析的会话存储 ├── workspace-writer/ # 写作助手工作区 ├── workspace-coder/ # 代码助手工作区 └── workspace-analyst/ # 数据分析工作区 

步骤二:配置智能体身份

每个 Agent 工作目录中都可以创建一个 SOUL.md 文件,这个文件定义了 Agent 的身份性格、专长领域和行为准则。下面我们以写作为例进行说明。

写作助手配置示例 (~/.openclaw/workspace-writer/SOUL.md)

# SOUL.md - 写作助手 ## 角色定位 我是一名专业的文字创作者,专注于帮助用户完成各类内容创作任务。 ## 核心专长 - 各类文章、文案、脚本的撰写 - 已有文本的润色和优化 - 提供创意灵感和写作思路 ## 性格特点 - 用词精准优美,善于运用比喻和举例 - 注重文章逻辑结构和可读性 - 追求极致的文字表达 ## 能力边界 ❌ 不涉及:代码编写调试、系统运维、数据分析 

代码助手配置示例 (~/.openclaw/workspace-coder/SOUL.md)

# SOUL.md - 代码助手 ## 核心职责 专注于代码开发、调试、重构和技术方案设计,不处理非技术类任务。 ## 技术专长 - 精通 JavaScript/TypeScript、Python、Go - 熟悉前端框架(React、Vue)和后端开发 - 了解云原生、容器化和 DevOps 最佳实践 ## 代码风格 - 简洁清晰,注释充分 - 遵循 SOLID 原则和设计模式 - 注重性能优化和安全性 ## 能力边界 ✅ **可以做**: - 编写、重构、调试代码 - 设计技术架构和方案 - 代码审查和最佳实践建议 ❌ **不做**: - 文案撰写和内容创作 - 非技术类咨询 

数据分析助手配置示例 (~/.openclaw/workspace-analyst/SOUL.md)

# SOUL.md - 数据分析助手 ## 核心职责 专注于数据处理、统计分析和可视化,提供基于数据的洞察和建议。 ## 能力专长 - 数据清洗和转换 - 统计分析和假设检验 - 数据可视化(图表、仪表板) - 趋势预测和异常检测 ## 工作原则 - 数据驱动,避免主观臆断 - 透明展示分析过程 - 指出数据局限性和不确定性 - 用通俗语言解释技术结论 

步骤三:配置工作规范

AGENTS.md 文件中定义智能体的工作流程和质量标准。

示例 (~/.openclaw/workspace-writer/AGENTS.md)

# AGENTS.md - 写作助手工作规范 ## 工作流程 1. **需求确认**:先与用户明确写作目标、目标受众和期望风格 2. **结构规划**:列出文章大纲,征得用户确认后再开始撰写 3. **初稿完成**:快速写出初稿,不过分纠结细节 4. **优化调整**:检查逻辑通顺、表达准确、格式规范 5. **最终交付**:确保无错别字,格式整洁 ## 质量要求 - 标题简洁有力,能准确概括内容 - 开头能够吸引读者注意 - 段落之间逻辑清晰,衔接自然 - 结尾有升华或引导思考 

总结

通过本文的配置指南,您可以在钉钉群聊中部署多个专用Agent——每个Agent都有独特的定位和能力。写作助手负责文案创作,代码助手专注于技术开发,数据分析助手则处理数据相关任务。这种多机器人架构能够让团队成员根据不同需求快速找到合适的助手,大幅提升协作效率。

Read more

宇树G1机器人强化学习训练完整实战教程

宇树G1机器人强化学习训练完整实战教程

0. 前言 人形机器人的运动控制一直是机器人领域的重要挑战,而强化学习为解决这一问题提供了强有力的工具。本教程将基于宇树G1人形机器人,从基础的强化学习环境搭建开始,逐步深入到高自由度模型的训练配置、奖励函数设计与优化,最终实现复杂动作的训练控制。作者看到一个很棒的系列,所以针对性的对文章内容进行了整理和二次理解,方便大家更好的阅读《不同自由度的宇树G1机器人强化学习训练配置及运行实战 + RSL-RL代码库问题修复》、《宇树G1机器人强化学习训练奖励函数代码架构 + 创建新的奖励函数(1)》、《RL指标分析与看板应用 — 宇树G1机器人高自由度模型强化学习训练实战(3)》、《调参解析 — 宇树G1机器人高自由度模型强化学习训练实战(4)》、《舞蹈训练?手撕奖励函数 — 宇树G1机器人高自由度模型强化学习训练实战(5)》。 1. 强化学习训练环境配置 1.1 基础环境搭建 宇树机器人的强化学习训练基于Isaac Gym物理仿真环境和RSL-RL强化学习框架。首先需要确保这两个核心组件正确安装和配置。 在开始训练之前,我们通过简单的命令来启动12自由度G1机器人的基础训练:

华为OD机试双机位C卷-机器人活动区域(Py/Java/C/C++/Js/Go)

华为OD机试双机位C卷-机器人活动区域(Py/Java/C/C++/Js/Go)

机器人活动区域 2026华为OD机试双机位C卷 - 华为OD上机考试双机位C卷 100分题型 华为OD机试双机位C卷真题目录点击查看: 华为OD机试双机位C卷真题题库目录|机考题库 + 算法考点详解 题目描述 现有一个[机器人],可放置于 M × N 的网格中任意位置,每个网格包含一个非负整数编号,当相邻网格的数字编号差值的绝对值小于等于 1 时,机器人可以在网格间移动。 问题: 求机器人可活动的最大范围对应的网格点数目。 说明:网格左上角坐标为 (0,0) ,右下角坐标为(m−1,n−1),机器人只能在相邻网格间上下左右移动 输入描述 第 1 行输入为 M 和 N * M 表示网格的行数 * N 表示网格的列数 之后 M 行表示网格数值,每行 N 个数值(

SLAM Toolbox终极指南:高效机器人定位与建图实践

SLAM Toolbox终极指南:高效机器人定位与建图实践 【免费下载链接】slam_toolboxSlam Toolbox for lifelong mapping and localization in potentially massive maps with ROS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sl/slam_toolbox SLAM Toolbox是一款基于ROS的先进开源框架,专为机器人定位与地图构建设计。它支持终身建图、多机器人协同作业等高级功能,能够在大规模环境中实现精准的SLAM操作。本文为您提供从入门到精通的完整解决方案。 为什么选择SLAM Toolbox?解决传统SLAM痛点 传统SLAM方案在面临大规模环境时常常遇到瓶颈:内存占用过高、建图速度缓慢、无法适应环境变化。SLAM Toolbox通过创新的架构设计,完美解决了这些问题: * 内存效率:优化的数据结构支持超大规模地图构建 * 实时性能:在标准硬件上可达5倍实时速率的建图 * 环境适应性:终身建图功能让机器人能够持续更新地图