openclaw多agent对接飞书机器人

        本文介绍了基于飞书的多Agent系统架构设计,通过OpenClaw Gateway实现飞书应用与AI Agent的对接。系统采用多Agent架构,每个飞书机器人对应独立的AI Agent,拥有专属的工作空间、知识库和模型配置。

        本文可以参考的内容:

  • 多agent对接单个飞书账号
  • openclaw多agent群聊
  • 飞书机器人群聊
  • 多agent数据隔离
  • 多agent单独安装skills

        隔离性说明:

  • 每个 Agent 的模型状态完全独立
  • 每个 agent 对应一个飞书机器人
  • 每个 agent 的技能单独安装维护
  • 模型切换仅对当前会话生效(持久化到 Agent 配置)
  • 严格隔离:每个 Agent 独立 workspace 和 data

添加新的 agent

# 添加agent openclaw agents add finance_agent #openclaw agents add code_agent # 设置身份 openclaw agents set-identity --agent code_agent --name "全栈开发专家" #openclaw agents set-identity --agent main --name "OpenClaw" --emoji "🦞" --avatar avatars/openclaw.png # 查看agents 列表 openclaw agents list 

安装过程

cobrew@DESKTOP-9449JCG:~$ openclaw agents add finance_agent ?? OpenClaw 2026.3.13 (61d171a) ? Your AI assistant, now without the $3,499 headset. ┌ Add OpenClaw agent │ ◇ Workspace directory │ /home/cobrew/.openclaw/workspace-finance_agent │ ◇ Copy auth profiles from "main"? │ Yes │ ◇ Auth profiles ─────────────────────? │ │ │ Copied auth profiles from "main". │ │ │ ├─────────────────────────────────────? │ ◇ Configure model/auth for this agent now? │ Yes │ ◇ Model/auth provider │ Xiaomi │ ◇ How do you want to provide this API key? │ Paste API key now │ ◇ Enter Xiaomi API key │ sk-cidvhi74xqwlq388the6i9ds0mfru4qn0llzpux1hx54idq8 │ ◇ Model configured ─────────────────────────────────────────────────────? │ │ │ Default model set to xiaomi/mimo-v2-flash for agent "finance_agent". │ │ │ ├────────────────────────────────────────────────────────────────────────? │ ◇ Model check ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────? │ │ │ Model not found: xiaomi/mimo-v2-flash. Update agents.defaults.model or run /models list. │ │ │ ├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────? │ ◇ Channel status ────────────────────────────? │ │ │ Telegram: needs token │ │ WhatsApp (default): not linked │ │ Discord: needs token │ │ Slack: needs tokens │ │ Signal: needs setup │ │ signal-cli: missing (signal-cli) │ │ iMessage: needs setup │ │ imsg: missing (imsg) │ │ IRC: not configured │ │ Google Chat: not configured │ │ LINE: not configured │ │ Feishu: install plugin to enable │ │ Google Chat: install plugin to enable │ │ Nostr: install plugin to enable │ │ Microsoft Teams: install plugin to enable │ │ Mattermost: install plugin to enable │ │ Nextcloud Talk: install plugin to enable │ │ Matrix: install plugin to enable │ │ BlueBubbles: install plugin to enable │ │ LINE: install plugin to enable │ │ Zalo: install plugin to enable │ │ Zalo Personal: install plugin to enable │ │ Synology Chat: install plugin to enable │ │ Tlon: install plugin to enable │ │ │ ├─────────────────────────────────────────────? │ ◇ Configure chat channels now? │ No Config overwrite: /home/cobrew/.openclaw/openclaw.json (sha256 4b6fcbb9743eb0a8611264043008a59e472a4763a3a9a0a6fc7d5814cbe385ff -> 96c54ca4424a3515bc743203fa8e6ef23580613b630be1f06dad8cdf09c6137b, backup=/home/cobrew/.openclaw/openclaw.json.bak) Updated ~/.openclaw/openclaw.json Workspace OK: ~/.openclaw/workspace-finance_agent Sessions OK: ~/.openclaw/agents/finance_agent/sessions │ └ Agent "finance_agent" ready. cobrew@DESKTOP-9449JCG:~$ 

配置过程

cobrew@DESKTOP-9449JCG:~$ openclaw agents add code_agent 🦞 OpenClaw 2026.3.13 (61d171a) — WhatsApp automation without the "please accept our new privacy policy". 11:32:30 [plugins] plugins.allow is empty; discovered non-bundled plugins may auto-load: feishu (/home/cobrew/.npm-global/lib/node_modules/openclaw/extensions/feishu/index.ts). Set plugins.allow to explicit trusted ids. 11:32:57 [plugins] feishu_doc: Registered feishu_doc, feishu_app_scopes 11:32:57 [plugins] feishu_chat: Registered feishu_chat tool 11:32:57 [plugins] feishu_wiki: Registered feishu_wiki tool 11:32:57 [plugins] feishu_drive: Registered feishu_drive tool 11:32:57 [plugin

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大家好,我是数据与算法架构提升之路,一个专注AI和机器人技术的博主。今天,我们来聊聊Google DeepMind在2023年推出的重磅模型——RT-2 (Robotic Transformer 2)。这个模型不是简单的聊天机器人,而是将互联网上的海量知识直接转化为机器人动作控制的“超级大脑”。想象一下,一个机器人能理解“捡起像锤子一样的东西”(比如石头),或者根据“我累了”自动递上能量饮料?这不是科幻,而是RT-2的真实能力! 如果你是AI爱好者、机器人工程师或科技投资者,这篇文章绝对值得一读。我们将从原理、架构、创新点到实验结果,一一拆解。文末还有视频和论文链接,帮你快速上手。走起! 1.为什么RT-2是机器人领域的游戏改变者? 传统机器人学习依赖于海量的演示数据:工程师手动操作机器人,记录动作,然后AI模仿。但这效率低下——要让机器人适应新物体、新环境,就得从头收集数据。RT-2的创新在于,它借力视觉-语言模型 (VLM) 的预训练知识,将网页上的常识(如物体识别、语义推理)直接迁移到机器人控制中。