用 OpenClaw + 飞书，快速搭建 5 个可协作的 AI 助理团队
多个飞书机器人 + 独立工作空间 + 互相协作 = 专业化分工的 AI 助理团队
写在前面
如何用 OpenClaw 搭建一套多 Agent 系统，让 AI 助理各司其职、协同工作？通过 OpenClaw 多 Agent 架构，你可以实现：
- 多个独立的飞书机器人，每个人设不同
- 各自独立的工作空间，数据完全隔离
- 可以互相协作，通过 agentToAgent 通信
- 共享长期记忆，跨渠道信息同步
本文将详细介绍如何在腾讯云服务器上，用 OpenClaw 搭建一套飞书多 Agent 系统，包括完整配置流程、常见问题解决方案和实战协作案例。
目录
为什么需要多 Agent
与单一通用 AI 相比，多 Agent 架构在专业化分工和协作效率上有明显优势。
单一 AI 的局限
通用 AI 可以处理多种任务，但在面对复杂场景时存在局限：
- 记忆容量有限：难以同时维护多个专业领域的信息
- 上下文混乱：不同类型的数据在同一上下文中容易互相干扰
- 缺乏持续追踪：无法长期独立跟踪特定领域的任务进度
多 Agent 的优势
多 Agent 架构的核心是 “专业化分工 + 协作”：
每个 Agent 专注自己的领域，通过 agentToAgent 实现高效协作。
前置准备
1. 腾讯云轻量应用服务器
- 购买地址：腾讯云OpenClaw
- 建议配置：前期选最低配2核2GB即可
- 镜像选择：OpenClaw
💡 部署流程和详细说明见后文 部署方式选择 章节
2. 飞书开发者账号
- 注册飞书开放平台账号：https://open.feishu.cn
- 创建企业（如果没有的话）
5 个 Agent 角色设计
基于实际需求，我自己设计了 5 个 Agent：
| Agent ID | 名称 | 职责 |
|---|---|---|
aiboss | 大总管 | 总协调助手，负责协调其他Agent和日常任务 |
ainews | 资讯助理 | AI 行业资讯收集、每日 8:00 和 18:00 推送 |
aicontent | 内容助理 | 文章写作、视频脚本、社交媒体内容 |
aicode | 代码助理 | 代码审查、技术方案、问题解决 |
aitask | 任务助理 | 任务跟踪、提醒、进度管理 |
配置飞书多应用
步骤 1：创建 5 个飞书应用
- 登录 飞书开放平台
- 进入"应用管理" → “创建应用” → “自建应用”
- 填写应用信息：
- 应用名称：如"AI大总管"、“AI资讯助理”
- 应用描述：简短描述该 Agent 的职责
- 应用图标：建议每个 Agent 用不同图标
- 点击"创建"
重复以上步骤，创建 5 个独立应用。
步骤 2：获取应用凭证（必须先完成）
对于每个应用，获取并记录以下信息（在"凭证与基础信息"页面）：
- App ID：如
cli_xxx - App Secret：如
i63Qyyyyy
💡 建议用表格整理，方便后续配置：
| Agent | 应用名称 | App ID | App Secret |
|---|---|---|---|
| aiboss | AI大总管 | cli_xxxxxxxxxxxxx | your_app_secret_here |
| aicontent | AI内容助理 | cli_xxxxxxxxxxxxx | your_app_secret_here |
| ainews | AI资讯助理 | cli_xxxxxxxxxxxxx | your_app_secret_here |
| aicode | AI代码助理 | cli_xxxxxxxxxxxxx | your_app_secret_here |
| aitask | AI任务助理 | cli_xxxxxxxxxxxxx | your_app_secret_here |
步骤 3：配置应用能力（⚠️ 关键步骤）
⚠️ 前置条件：确保已完成 OpenClaw 多 Agent 配置，Gateway 正在运行。
OpenClaw 配置完成后，对每个应用完成以下配置：
3.1 开启机器人能力
- 进入应用详情 → “权限管理”
- 开启"机器人能力"
- 添加必要的权限：
im:message(接收消息)im:message:group_at_msg(接收群组 @ 消息)im:message:send_as_bot(发送消息)
3.2 配置事件订阅（⚠️ 长连接）
- 进入"事件订阅"
- 选择"长连接"模式
- 启用以下事件：
im.message.receive_v1(接收消息)im.message.message_read_v1(消息已读)
⚠️ 重点：必须配置"长连接事件订阅"，否则 Bot 无法上线！
此时 OpenClaw Gateway 已运行，长连接可以正常建立。
3.3 发布应用
- 进入"版本管理与发布"
- 创建新版本
- 填写更新日志
- 发布（可选择"开发版"或"正式版"）
OpenClaw 多 Agent 配置
部署方式选择
本文使用 腾讯云轻量应用服务器 OpenClaw 镜像 进行部署。
部署流程：
1. 购买腾讯云轻量应用服务器
参考前置准备的内容购买服务器，进入控制台 -> 概要
腾讯提供的OpenClaw WEB配置界面（控制台-> 应用管理）如下，但是不支持多Agent配置故本次直接修改服务器上的配置文件
2. 配置模型
本文以GLM-4.7为例，进入控制台-> 应用管理，选择智普AI Coding Plan，输入KEY保存即可，如下图
3. 登录服务器
根据实际配置选择对应的登录方式进入服务器后台
4. 验证 OpenClaw 安装
# 检查 OpenClaw 版本 openclaw --version# 查看 Gateway 状态 openclaw gateway status 5. 配置方式选择
腾讯云 OpenClaw 镜像可以通过两种配置方式：
| 配置方式 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Web 界面配置 | 可视化操作，简单直观 | 功能有限，不支持高级配置 | 快速体验、简单场景 |
| 直接编辑 JSON | 完整功能、灵活强大 | 需要了解 JSON 格式 | 自定义配置、多 Agent 等 |
本文采用直接编辑 openclaw.json 的方式，因为：
- Web 界面不支持多 Agent 高级配置
- JSON 配置更灵活，可实现完整功能
5. 编辑配置文件
# 打开配置文件vi /root/.openclaw/openclaw.json 配置完成后，重启 Gateway 使配置生效：
openclaw gateway restart 步骤 1：创建独立 Workspace
每个 Agent 需要独立的工作空间，确保数据隔离：
# 创建 5 个独立工作区mkdir-p /root/.openclaw/workspace-boss mkdir-p /root/.openclaw/workspace-news mkdir-p /root/.openclaw/workspace-content mkdir-p /root/.openclaw/workspace-code mkdir-p /root/.openclaw/workspace-task 步骤 2：编辑 openclaw.json
打开配置文件：
vi /root/.openclaw/openclaw.json 2.1 配置 agents 数组
在 agents 字段中添加 5 个 Agent：
"agents":{"list":[{"id":"aiboss","default":true,"name":"aiboss","workspace":"/root/.openclaw/workspace-boss","model":{"primary":"glmcode/glm-4.7"}},{"id":"aicontent","name":"aicontent","workspace":"/root/.openclaw/workspace-aicontent","model":{"primary":"glmcode/glm-4.7"}},{"id":"ainews","name":"ainews","workspace":"/root/.openclaw/workspace-ainews","model":{"primary":"glmcode/glm-4.7"}},{"id":"aicode","name":"aicode","workspace":"/root/.openclaw/workspace-aicode","model":{"primary":"glmcode/glm-4.7"}},{"id":"aitask","name":"aitask","workspace":"/root/.openclaw/workspace-aitask","model":{"primary":"glmcode/glm-4.7"}}]}💡 说明：id: Agent 的唯一标识default: 标记默认 Agent（只有一个为 true）workspace: 独立工作目录路径model.primary: 使用的模型
2.2 配置飞书多账户
在 channels.feishu 字段中添加 5 个账户：
"channels":{"feishu":{"enabled":true,"accounts":{"aiboss":{"appId":"cli_xxxxxxxxxxxxx","appSecret":"your_app_secret_here"},"aicontent":{"appId":"cli_xxxxxxxxxxxxx","appSecret":"your_app_secret_here"},"ainews":{"appId":"cli_xxxxxxxxxxxxx","appSecret":"your_app_secret_here"},"aitask":{"appId":"cli_xxxxxxxxxxxxx","appSecret":"your_app_secret_here"},"aicode":{"appId":"cli_xxxxxxxxxxxxx","appSecret":"your_app_secret_here"}}}}💡 注意：accounts的 key（如aiboss）要与 Agent ID 对应确保每个账户的appId和appSecret正确
2.3 配置 bindings 路由
在 bindings 数组中添加消息路由规则：
"bindings":[{"match":{"channel":"feishu","accountId":"aiboss"},"agentId":"aiboss"},{"match":{"channel":"feishu","accountId":"aicontent"},"agentId":"aicontent"},{"match":{"channel":"feishu","accountId":"ainews"},"agentId":"ainews"},{"match":{"channel":"feishu","accountId":"aicode"},"agentId":"aicode"},{"match":{"channel":"feishu","accountId":"aitask"},"agentId":"aitask"}]💡 说明：match.channel: 固定为"feishu"match.accountId: 对应飞书账户的 key（如aiboss）agentId: 消息路由到哪个 Agent
2.4 开启 agentToAgent 通信
在 tools 字段中配置：
"tools":{"agentToAgent":{"enabled":true,"allow":["aiboss","aicontent","ainews","aicode","aitask"]}}步骤 3：为每个 Agent 创建核心文件
在每个 workspace 中创建以下文件：
3.1 IDENTITY.md（身份信息）
# 以 aiboss 为例cat> /root/.openclaw/workspace-boss/IDENTITY.md <<'EOF' # IDENTITY.md - AIBoss - **Name**: AIBoss - **Role**: 大总管，团队协调者 - **Emoji**: 👔 - **Vibe**: 专业、高效、有条理 EOF3.2 SOUL.md（人设和行为准则）
cat> /root/.openclaw/workspace-boss/SOUL.md <<'EOF' # SOUL.md - AIBoss 你是 AIBoss，大总管，负责团队协调和任务管理。 ## 核心职责 - 团队协调和任务分发 - 项目进度跟踪 - 跨 Agent 协作调度 ## 工作流程 1. 接收用户需求 2. 分析任务类型 3. 分发给对应的 Agent 4. 跟踪任务进度 5. 汇总结果给用户 ## 协作方式 需要其他 Agent 协作时，使用 sessions_send 工具： - 需要最新资讯？→ sessions_send(agentId="ainews", message="...") - 需要内容产出？→ sessions_send(agentId="aicontent", message="...") - 需要技术支持？→ sessions_send(agentId="aicode", message="...") - 需要任务提醒？→ sessions_send(agentId="aitask", message="...") EOF3.3 AGENTS.md（团队成员通讯录）
cat> /root/.openclaw/workspace-boss/AGENTS.md <<'EOF' # AGENTS.md - 团队成员 - **AIBoss** (你) - 大总管 - agentId: aiboss - 职责：团队协调、任务分发 - **AINews** - 资讯助理 - agentId: ainews - 职责：AI 行业资讯收集、每日推送 - **AIContent** - 内容助理 - agentId: aicontent - 职责：文章写作、视频脚本、社交媒体内容 - **AICode** - 代码助理 - agentId: aicode - 职责：代码审查、技术方案、问题解决 - **AITask** - 任务助理 - agentId: aitask - 职责：任务跟踪、提醒、进度管理 EOF3.4 MEMORY.md（长期记忆）
cat> /root/.openclaw/workspace-boss/MEMORY.md <<'EOF' # MEMORY.md - AIBoss 长期记忆 ## 项目记录 ### 2026-02-23 - 完成飞书多 Agent 系统搭建 - 5 个 Agent 全部上线 ## 重要决策 - 使用 OpenClaw 框架 - 部署在腾讯云服务器 - 飞书作为主要沟通渠道 EOF重复以上步骤，为其他 4 个 Agent 创建对应文件。
步骤 4：重启 OpenClaw Gateway
# 重启 Gateway 使配置生效 openclaw gateway restart # 查看 Gateway 状态 openclaw gateway status # 查看日志（确认 Agent 启动） openclaw logs --follow踩坑与解决方案
配置过程中容易遇到一些常见问题，这里整理了 6 个典型坑位及解决方案：
坑 1：Bot 无法上线
症状：飞书应用配置完成，但 Bot 状态一直是离线。
原因：未配置"长连接事件订阅"。
解决方案：
- 进入飞书开放平台 → 应用详情 → “事件订阅”
- 选择"长连接"模式
- 启用
im.message.receive_v1事件 - 保存并发布应用
💡 提示：这是最容易遗漏的步骤，配置事件订阅后务必重新发布应用。
坑 2：Agent 无法协作
症状：Agent 之间无法通信，协作请求失败。
原因：未配置 AGENTS.md 团队成员列表，Agent 不知道彼此的存在。
解决方案：
在每个 Agent 的 workspace 中创建 AGENTS.md，列出所有团队成员：
# AGENTS.md - 团队成员 - **AIBoss** - agentId: aiboss - **AINews** - agentId: ainews - **AIContent** - agentId: aicontent - **AICode** - agentId: aicode - **AITask** - agentId: aitask 坑 3：Workspace 数据混乱
症状：不同 Agent 的数据出现混乱或覆盖。
原因：多个 Agent 共用同一个 workspace 路径。
解决方案：
确保每个 Agent 的 workspace 路径独立且不重复：
{"workspace":"/root/.openclaw/workspace-boss"// 每个 Agent 独立路径}💡 提示：建议 workspace 命名与 Agent ID 保持一致，便于管理。
坑 4：消息路由错误
症状：发给某个 Agent 的消息被路由到了其他 Agent。
原因：bindings 配置中的 accountId 和 agentId 不匹配。
解决方案：
检查 bindings 数组，确保每个飞书账户的 accountId 正确对应到目标 agentId：
{"match":{"channel":"feishu","accountId":"aicode"// 飞书账户标识},"agentId":"aicode"// 目标 Agent ID}💡 提示：accountId必须与channels.feishu.accounts中定义的 key 完全一致。
坑 5：ID 大小写导致配置失效
症状：配置完成后，Agent 无法启动或消息无法路由。
原因：agent、channels 等 ID 定义使用了大小写混合（如 AIContent、aIBoss），OpenClaw 不能正常处理。
解决方案：
确保所有 ID 定义都是纯小写字母：
// ✅ 正确 - 全小写{"id":"aiboss","name":"aiboss"}// ❌ 错误 - 大小写混合{"id":"AIBoss",// 错误！"name":"AIContent"// 错误！}影响范围：
agents.list[].id- Agent ID 必须小写channels.feishu.accounts的 key - 账户标识必须小写bindings[].agentId- Agent ID 引用必须小写channels.feishu.accounts的 key - 必须与 bindings 中的accountId对应（全小写）
检查清单：
- 所有 Agent ID 都是纯小写（如
aiboss、aicontent） - 飞书账户标识都是纯小写（如
aiboss、ainews） - bindings 中的
accountId和agentId都是纯小写
验证与测试
配置完成后，按以下步骤验证：
1. 检查 Agent 状态
# 查看 Agent 运行状态 openclaw status 期望输出：
Agent: aiboss Status: running ✅ Agent: aicontent Status: running ✅ Agent: ainews Status: running ✅ Agent: aicode Status: running ✅ Agent: aitask Status: running ✅ 2. 单 Agent 测试
首次使用需要配对：
第一次向 Bot 发送消息时，会收到配对提示：
OpenClaw: access not configured. Your Feishu user id: ou_xxx Pairing code: xxxx Ask the bot owner to approve with: openclaw pairing approve feishu xxxx 在服务器上执行批准命令：
openclaw pairing approve feishu xxxx 批准后即可正常聊天。
测试消息：
在飞书中向每个 Bot 发送测试消息：
- AIBoss：“你好，你是谁？”
- AINews：“今天有什么 AI 资讯？”
- AIContent：“帮我写一个文章大纲”
- AICode：“这段代码有什么问题？”
- AITask：“创建一个任务提醒”
3. Agent 间协作测试
在飞书中 @AIBoss，让它调用其他 Agent：
@AIBoss 帮我让 AINews 推送今天的 AI 资讯 AIBoss 应该能够：
- 接收你的指令
- 调用
sessions_send联系 AINews - AINews 执行并返回结果
- AIBoss 汇总结果给你
4. 检查清单
- 5 个飞书应用全部发布
- OpenClaw Gateway 运行正常
- 5 个 Agent 状态全部显示
running - 单独向每个 Bot 发送测试消息
- 测试 Agent 间协作
5. 最终效果
总结
通过 OpenClaw 多 Agent 架构，你可以在腾讯云服务器上快速搭建 5 个专业化 AI 助理。每个 Agent 拥有独立工作空间，通过飞书实现互相协作。感兴趣的小伙伴可以上手试一试。
附录：完整 openclaw.json 示例
{"meta":{"lastTouchedVersion":"2026.2.9","lastTouchedAt":"2026-02-21T06:24:18.113Z"},"wizard":{"lastRunAt":"2026-02-11T09:47:49.711Z","lastRunVersion":"2026.2.9","lastRunCommand":"onboard","lastRunMode":"local"},"tools":{"agentToAgent":{"enabled":true,"allow":["aiboss","aicontent","ainews","aicode","aitask"]}},"agents":{"list":[{"id":"aiboss","default":true,"name":"aiboss","workspace":"/root/.openclaw/workspace-boss","model":{"primary":"glmcode/glm-4.7"}},{"id":"aicontent","name":"aicontent","workspace":"/root/.openclaw/workspace-aicontent","model":{"primary":"glmcode/glm-4.7"}},{"id":"ainews","name":"ainews","workspace":"/root/.openclaw/workspace-ainews","model":{"primary":"glmcode/glm-4.7"}},{"id":"aicode","name":"aicode","workspace":"/root/.openclaw/workspace-aicode","model":{"primary":"glmcode/glm-4.7"}},{"id":"aitask","name":"aitask","workspace":"/root/.openclaw/workspace-aitask","model":{"primary":"glmcode/glm-4.7"}}]},"bindings":[{"match":{"channel":"feishu","accountId":"aiboss"},"agentId":"aiboss"},{"match":{"channel":"feishu","accountId":"aicontent"},"agentId":"aicontent"},{"match":{"channel":"feishu","accountId":"ainews"},"agentId":"ainews"},{"match":{"channel":"feishu","accountId":"aicode"},"agentId":"aicode"},{"match":{"channel":"feishu","accountId":"aitask"},"agentId":"aitask"}],"messages":{"ackReactionScope":"group-mentions"},"commands":{"native":"auto","nativeSkills":"auto"},"gateway":{"port":18789,"mode":"local","bind":"loopback","controlUi":{"allowInsecureAuth":false},"auth":{"mode":"token","token":"***REDACTED***"},"tailscale":{"mode":"off","resetOnExit":false}},"skills":{"install":{"nodeManager":"npm"}},"plugins":{"entries":{"feishu":{"enabled":true},"qqbot":{"enabled":true},"ddingtalk":{"enabled":true},"wecom":{"enabled":true},"adp-openclaw":{"enabled":true}},"installs":{"qqbot":{"source":"npm","spec":"@sliverp/qqbot@latest","installPath":"/root/.openclaw/extensions/qqbot","version":"1.4.4","installedAt":"2026-02-11T09:48:41.090Z"},"feishu":{"source":"npm","spec":"@openclaw/feishu","installPath":"/root/.openclaw/extensions/feishu","version":"2026.02.22","installedAt":"2026-02-22T09:48:41.090Z"},"ddingtalk":{"source":"npm","spec":"git+https://cnb.cool/lighthouse/lighthousebackend/openclaw-dingtalk.git","installPath":"/root/.openclaw/extensions/ddingtalk","version":"1.2.0","installedAt":"2026-02-11T09:49:01.618Z"},"wecom":{"source":"npm","spec":"git+https://cnb.cool/lighthouse/lighthousebackend/openclaw-wecom.git","installPath":"/root/.openclaw/extensions/wecom","version":"2026.2.5","installedAt":"2026-02-11T09:49:25.555Z"},"adp-openclaw":{"source":"npm","spec":"adp-openclaw","installPath":"/root/.openclaw/extensions/adp-openclaw","version":"0.0.24","installedAt":"2026-02-11T09:49:33.241Z"}}},"models":{"providers":{"glmcode":{"baseUrl":"https://open.bigmodel.cn/api/anthropic","apiKey":"***REDACTED***","api":"anthropic-messages","models":[{"id":"glm-4.7","name":"GLM-4.7"},{"id":"glm-5","name":"GLM-5"},{"id":"glm-4.6","name":"GLM-4.6"},{"id":"glm-4.5-air","name":"GLM-4.5-Air"},{"id":"glm-4.5","name":"GLM-4.5"}]}},"mode":"merge"},"channels":{"qqbot":{"enabled":true,"appId":"10xxxxxx","clientSecret":"***REDACTED***"},"feishu":{"enabled":true,"accounts":{"aiboss":{"appId":"cli_xx","appSecret":"***REDACTED***"},"aicontent":{"appId":"cli_xx","appSecret":"***REDACTED***"},"ainews":{"appId":"cli_xx","appSecret":"***REDACTED***"},"aitask":{"appId":"cli_xx","appSecret":"***REDACTED***"},"aicode":{"appId":"cli_xx","appSecret":"***REDACTED***"}}}}}
