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

OpenClaw本地部署指南:nanobot镜像中Chainlit前端WebSocket连接稳定性优化

OpenClaw本地部署指南:nanobot镜像中Chainlit前端WebSocket连接稳定性优化 1. 项目概述与核心价值 nanobot是一个受OpenClaw启发的超轻量级个人人工智能助手,仅需约4000行代码就能提供核心代理功能,相比传统方案的数十万行代码,体积缩小了99%。这个镜像内置了vllm部署的Qwen3-4B-Instruct-2507模型,使用chainlit作为前端界面进行推理交互,同时还支持自行配置QQ聊天机器人。 在实际使用中,很多用户反映Chainlit前端的WebSocket连接存在稳定性问题,经常出现连接中断、响应超时等情况。本文将重点介绍如何优化WebSocket连接稳定性,确保nanobot能够提供流畅的对话体验。 2. 环境准备与快速部署 2.1 系统要求与依赖检查 确保你的系统满足以下基本要求: * Ubuntu 20.04或更高版本 * 至少16GB内存 * NVIDIA显卡(建议RTX 3080或更高) * Python 3.8+ 安装必要的依赖包: # 更新系统包 sudo apt update && su

C++ 方向 Web 自动化测试实战:以博客系统为例,从用例到报告全流程解析

C++ 方向 Web 自动化测试实战:以博客系统为例,从用例到报告全流程解析

🔥草莓熊Lotso:个人主页 ❄️个人专栏: 《C++知识分享》《Linux 入门到实践:零基础也能懂》 ✨生活是默默的坚持,毅力是永久的享受! 🎬 博主简介: 文章目录 * 前言: * 一. 自动化测试前置:明确测试范围与测试用例设计 * 二. 自动化测试脚本开发:Python+Selenium 实现 * 2.1 通用工具类:common/Utils.py * 2.2. 登录模块测试:cases/BlogLogin.py * 2.3. 博客列表与详情页测试:cases/BlogList.py & BlogDetail.py * 2.3.1. 列表页测试(BlogList.py) * 2.3.

如何利用简单的浏览器插件Web Scraper爬取知乎评论数据

如何利用简单的浏览器插件Web Scraper爬取知乎评论数据

一、简单介绍: Web Scraper 的优点就是对新手友好,在最初抓取数据时,把底层的编程知识和网页知识都屏蔽了,可以非常快的入门,只需要鼠标点选几下,几分钟就可以搭建一个自定义的爬虫。 我在过去的半年里,写了很多篇关于 Web Scraper 的教程,本文类似于一篇导航文章,把爬虫的注意要点和我的教程连接起来。最快一个小时,最多一个下午,就可以掌握 Web Scraper 的使用,轻松应对日常生活中的数据爬取需求。 像这样的网页数据,想要通过网页爬虫的方式获取数据,可以下载web scraper进行爬虫 这是常见的网页类型: 1.单页 单页是最常见的网页类型。 我们日常阅读的文章,推文的详情页都可以归于这种类型。作为网页里最简单最常见的类型,Web Scraper 教程里就拿豆瓣电影作为案例,入门 Web Scraper 的基础使用。 2.分页列表 分页列表也是非常常见的网页类型。 互联网的资源可以说是无限的,当我们访问一个网站时,不可能一次性把所有的资源都加载到浏览器里。现在的主流做法是先加载一部分数据,随着用户的交互操作(