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OpenClaw 多 Agent 配置实战指南
OpenClaw多Agent配置实战指南简介：本文详解OpenClaw多Agent架构的完整配置流程。 如果你想为OpenClaw配置多个"员工"，让不同Agent承担不同角色、拥有独立性格、工作目录和工具权限，那么多Agent架构是你的必由之路。 ├──AGENTS.md#多智能体路由表：把任务分配个哪些agent├──BOOTSTRAP.md#点火自举：启动时该初始化哪些文件├──HEARTBEAT.md#心跳守护：定义后台轮询任务├──IDENTITY.md 的可视化界面也可也对这个Agent单独配置。 按本文步骤操作，你能快速搭建出分工明确、安全可控的多智能体系统。配置完成后，记得用openclawagentslist--bindings验证连接状态，祝你部署顺利！
4.7K33编辑于 2026-03-07 OpenClaw配置白山智算GLM-5
获取api和key配置OpenClaw如果已经已经配置过其他模型api，则使用下面命令进行重新配置。 /openclaw.json | grep primary "primary": "baishan-minimax-m2-5/MiniMax-M2.5" primary后重新gateway /models 配置contextWindow和maxTokens参考智谱的参数进行配置修改 ~/ .openclaw/openclaw.json文件使用命令openclaw gateway restart重启使用命令openclaw logs --follow观察日志问题⚠️ Agent failed Logs: openclaw logs --follow就是因为没有配置contextWindows导致的，按文档操作解决。
2.5K40编辑于 2026-03-09- 来自专栏OpenClaw系列笔记
OpenClaw 多智能体路由方案实现不同业务处理
解决方案：配置多智能体路由（Multi-AgentRouting）在一个OpenClaw网关（Gateway）下，创建三个独立的智能体，并通过飞书的不同对话场景（私聊、群聊）将任务路由给对应的智能体。 下面上实操，直接开始配置。前提是你已经走通了小龙虾和飞书的对话，没有安装部署的可以看我前面发的内容。二、创建群聊在飞书App中，手动创建三个群聊，并为其命名以区分用途。 三、修改配置文件找到openClaw在你电脑上的配置文件openclaw.json，mac电脑的路径是这个~/.openclaw/openclaw.json，打开找到agents节点下的list节点，修改为下面这样 四、总结上面的配置已经实现了多智能体路由核心功能，但没有做个性化配置，比如我公众号写作群想用Geminiapi来写，日常交流群用deepseek就足够了；还希望不同群我对小龙虾的称呼不同，也就是我可以给不同的智能体起一个特定的名字 就看你的业务多不多了，多的话区分出来是最好的，下篇就写这个。下篇：OpenClaw多智能体配置不同的模型和个性化设置大家好，我是小生，从程序员转行做自媒体，每天学习一点AI技术。
1.1K40编辑于 2026-03-25 openclaw 配置详解
真正原因是openclaw是一个黑盒，它到底能干啥，如何限制它权限，都不是很清楚，本篇就想想介绍下openclaw如何配置。 熟悉完claude code的配置后，迁移到openclaw是非常容易的，但是两者之间也有一定的差别。 对应CLAUDE.md openclaw 对应的配置文件是SOUL.md命名更加直观易于理解。 OpenClaw的所有用户数据默认存储在 ~/.openclaw/ 目录下。 # 最多同时执行5个任务 timeout_seconds: 300 # 单个任务最长5分钟 max_file_size_mb: 100 # 处理文件最大 的Skill开发 - 2026-03-05：配置了飞书渠道，实现远程控制 熟练掌握这3个核心的配置文件后，可以掌握openclaw的活动大方向，不再盲目，当然还得注意安装的skill，如果skill
2.5K10编辑于 2026-03-18- 来自专栏AI进修生
企鹅终于跟进了：OpenClaw 接入企微，一个企微群，我管住了 Win、Mac、手机，还能@不同AI 专家
企微接入OpenClaw很简单。和接入Telegram逻辑是一致的。比早期那些接入飞书机器人的简单的多。 拉了两个朋友进来。 还有"主动性通知"——这是OpenClaw机器人比纯粹聊天窗口多的一个能力，它可以主动发消息，不只是被动等你问。 文章的后面有企业微信怎么接入 Openclaw保姆教程，接入很简单。 你可以： - 多Bot群聊 → 不同专家在同一个群讨论 - 跨设备控制 → Windows控制Mac，电脑控制手机 - 场景隔离 → 写作bot vs 主力bot 分布式Agent网络。 管理一堆设备，现在仅仅需要一只手机，一个群聊，绝了。。 使用 OpenCLaw 的时候，有些任务可以让他创建子 agent 跑。 另外，也可以在Telegram或者企微中多创建几个bot。 ： 为了上下文区分，我为每个具体任务新建群聊，并将 OpenCLaw 拉入该群聊，确保该群聊仅用于该特定领域的事宜。
56510编辑于 2026-03-31 - 来自专栏coding for love
5-13 多页面打包配置
简介 前面的配置基本上是基于 spa，不过如果细心的同学可能会发现，之前在 5-5 webapck-dev-server 解决单页应用路由问题 一文中已经用到了多页面打包。 其实，多页应用很简单，不过是指定多个入口，多个对应输出，以及将输出正确放到 html 中即可。 2. 配置多页面 const HtmlWebpackPlugin = require('html-webpack-plugin'); const { CleanWebpackPlugin } = require 3. chunks 和 excludeChunks 我们使用如下配置： plugins: [ new HtmlWebpackPlugin({ template: '.
62210发布于 2020-06-02 - 来自专栏神奇的程序员的专栏
Vue合理配置WebSocket并实现群聊
，用其实现群聊功能。 安装依赖 本文中对于vue-native-websocket库的讲解，项目中配置了vuex，对其不了解的开发者请移步官方文档，如果选择继续阅读本篇文章会比较吃力。 接收使用使用json格式 format: "json", // 开启自动重连 reconnection: true, // 尝试重连的次数 reconnectionAttempts: 5, ，如需了解更多配置方法，请移步npm仓库 使用插件并实现群聊 在消息发送接收组件中添加onmessage监听(mounted生命周期中) // 监听消息接收 this. 消息内容-->
OpenClaw快速集成QQ —— 构建企业级AI智能客服与自动化助手
2.2 企业级目标功能24 小时智能客服：自动应答咨询、多轮对话、知识库检索自动化助手：群通知、定时任务、数据查询、工单处理企业级能力：权限分级、会话隔离、数据加密、日志审计多场景适配：单聊、群聊、频道消息统一处理三 @sliverp/qqbot 即为成功4.2 配置 QQ 机器人凭证方式一：命令行配置（推荐）openclaw channels add --channel qqbot --token "123456789 :abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"openclaw gateway restart方式二：手动编辑配置文件（精细控制）// ~/.openclaw/openclaw.json{ 4.3 沙箱测试与上线在 QQ 开放平台「沙箱配置」添加测试群/成员生成机器人二维码，在测试 QQ 中添加测试私聊（直接提问）与群聊（@机器人提问）提交「上线审核」，通过后正式对外服务4.4 个人 QQ 告警规则：错误率 >5% 或延迟 >5s 时企业微信通知6.2 性能与成本基准（2核4G Ubuntu）场景QPS平均延迟日均成本（Claude 3 Sonnet）简单问答（<100 token）8-101.2s
OpenClaw Agent Send：30+ 平台消息自动化，从手动发消息到命令行一键投递
OpenClaw 支持配置多个隔离的 Agent,每个有自己的工作空间和配置。 以飞书为例,配置好 Channel 后,Agent 就能通过 WebSocket 长连接接收消息,也能把回复发回飞书群聊或私聊。 方法二：CLI 配置 openclaw channels add # 选择 Feishu 4.2 手动配置步骤 如果需要更精细的控制,可以手动配置。 : 5, }, }, } 多 Agent 路由配置 { agents: { list: [ { id: "main" }, { id: Agent 向飞书群聊主动发送消息。
补充：企业微信-openclaw多智能体关键配置文件
小龙虾挺注意隐私，没有贴出实际配置，这里补充一下。 下述配置是在openclaw中配置了三个agent：main，agent1，agent2在企业微信里配置了一个智能机器人：bot_app，三个企业微信应用：main_app、agent1_app和agent2 /workspace-agent1", "agentDir": "/root/.openclaw/agents/agent1/agent" }, { "id": "agent2", "name": "agent2", "workspace": "/root/.openclaw/workspace-agent2", "agentDir": "/root/.openclaw/agents/agent2/agent" } ] }, "bindings": [
OpenClaw 配置体系和配置技巧
配置系统分为两个层级：全局系统配置（位于 ~/.openclaw/openclaw.json）和工作空间引导文件（存放于 ~/.openclaw/workspace）。 配置项功能推荐配置启动流程会话初始化强制读取SOUL.md、USER.md及最近两天记忆日志红线规定安全约束禁止未经许可运行破坏性命令，优先使用trash而非rm群聊规则多人场景定义”何时发言”逻辑，避免干扰 6.6 openclaw.json 系统配置openclaw.json 是系统级配置文件，控制模型选择、内存搜索和全局行为。 USER.md 中的偏好设定 5. openclaw.json 中的默认值若发现配置冲突，建议在 AGENTS.md 中明确声明优先级规则，例如 When conflicts arise, AGENTS.md OpenClaw配置文件详解. https://raw.githubusercontent.com/openclaw/openclaw/main/docs
OpenClaw 多智能体配置不同的模型和个性化设置
OpenClaw多智能体配置不同的模型和个性化设置一、前情回顾到这里，前面的内容已经实现了本地部署和多智能体路由方案，现在在此基础上进一步给每个智能体设置不同的文本模型和生图模型，最后再给每个智能体配置不同的 models":{//初始化openClaw的时候默认配置的"custom-wanqing-streamlakeapi-com/模型ID":{"alias":"glm-5"},//配置自己后来申请的模型 3.4熟悉多智能体的工作空间在开始之前，先熟悉一下多个智能体的工作空间结构：根目录.openclaw我们前面到现在一直改的就是图上这个openclaw.json它是作用于全局的，也推荐在这里改配置。 下面三个工作空间，第一个是默认的，后面两个就是我们上一篇配置多智能体后自动生成的工作空间。我们打开其中一个看看都有啥？ 下一篇：OpenClaw多智能体配置不同的图片生成模型大家好，我是小生，从程序员转行做自媒体，每天学习一点AI技术。
群聊比单聊，凭什么复杂这么多？
群聊是多人社交的基本诉求，一个群友在群内发了一条消息，期望做到： (1)在线的群友能第一时间收到消息； (2)离线的群友能在登陆后收到消息； 群消息的实时性、可达性、离线消息的复杂度，要远高于单对单消息 业务场景举例： (1)假设一个群中有x,A,B,C,D共5个成员，成员x发了一个消息； (2)成员A与B在线，期望实时收到消息； (3)成员C与D离线，期望未来拉取到离线消息； 典型群消息投递流程 2：server去db中查询群中有多少用户(x,A,B,C,D)； 步骤3：server去cache中查询这些用户的在线状态； 步骤4：对于群中在线的用户A与B，群消息server进行实时推送； 步骤5： 只存储msg_id，而不用为每个用户存储msg_detail； 拉取离线消息时也做了响应的修改： 步骤1：先拉取所有的离线消息msg_id； 步骤3：再根据msg_id拉取msg_detail； 步骤5： 来标识消息到达； 步骤7：在线的用户A和B在应用层ACK后，将他们的离线消息msg_id删除掉； 对应到群离线消息的拉取也一样： 步骤1：先拉取msg_id； 步骤3：再拉取msg_detail； 步骤5：
OpenClaw 深度指南：打造你的私人 AI 助手(ECS服务器版本)
核心特点 特性 说明 自托管 运行在你的硬件上，数据完全可控 多通道 一个网关服务所有聊天应用 Agent 原生 支持工具调用、会话记忆、多 Agent 路由 开源 MIT 许可，社区驱动 完成上述配置后，脚本会自动完成以下操作： 看到配置完成的总结框后，请保存脚本输出的Gateway Token，后续维护可能需要使用。 ✓ x.y.z (最新) [clawdbot-dingtalk] 服务状态 └─ Gateway ✓ 运行中 配置文件 └─ 配置文件 ✓ ~/.openclaw/openclaw.json 在钉钉群聊中添加并测试机器人： 与机器人私聊： 群聊中需@机器人才能收到回复，直接发送消息无法收到回复。 多 Agent 路由 支持为不同用户/通道分配独立的 Agent： 隔离的会话历史 独立的工作区 自定义的技能配置 4.
OpenClaw插件实战：深度集成钉钉机器人 —— largezhouddingtalk 全指南
而OpenClaw（“龙虾”）凭借其插件化、多通道、轻量级的架构，正成为连接大模型与钉钉生态的关键桥梁。 ddingtalk是一个基于OpenClaw框架开发的第三方通道插件，用于将OpenClaw智能体网关接入钉钉群聊。 6.2多机器人支持（实验性）若需监听多个钉钉群，可配置多个通道（需插件支持命名实例）：openclawconfigsetchannels.ddingtalk_teamA.webhookUrl"..." ⚠️当前多数版本仅支持单实例，多群需部署多个OpenClaw实例。 通过OpenClaw的统一网关，你不仅能部署钉钉AI助手，还可同时支持QQ、微信、飞书等多平台，实现“一次开发，多端分发”。
OpenClaw搭建24小时帮你干活的AI员工,支持本地云服务并打通飞书TelegramDiscord
OpenClaw并集成MiniMaxM2.1模型打通飞书、Telegram、Discord三大即时通讯渠道配置多Agent团队，实现分工协作Skill技能扩展使用方法云服务器部署完整流程导语在AI时代， ：TXTAI代码解释openclawpluginslist然后使用openclawchannelsadd配置channel按提示输入APPID、APPSecret群聊策略选择Open：允许响应所有的群聊 多Agent团队配置理解Agent架构在OpenClaw中，一个Agent不只是一个名字，它是一个独立的"虚拟员工"，拥有自己的各个组成部分，包括：Workspace（工作区）：它的个人办公室（"灵魂三件套 请认真按照上面的步骤，创建6个飞书机器人，6套独立的AppID+AppSecret第二步：OpenClaw多Agent配置每个飞书机器人可以绑定一个独立的OpenClawAgent。 openclaw/agents/finance/agent","model":"minimax-cn/MiniMax-M2.5"}]},每个Agent有自己的工作目录，这是隔离的基础第三步：配置飞书多账户通道使用
Hermes Agent 接入微信（实战）
下面跳过的部分，应该是它支持的多Agent，记忆，Discord 之类的国外社交平台等等，我的 OpenClaw 没设置。 导入和跳过的信息列表展示完后，执行了合并操作。 接着设置大模型，我选择的是智谱GLM-5。 主要担心平台发现参与了群聊，封号就不合适了。 快速安装完成，显示成功界面： 对话开始前，需要一次配对过程。 配置选项 # ~/.hermes/.env WEIXIN_ACCOUNT_ID=your-account-id # 必填 WEIXIN_TOKEN=your-bot-token 这次因为 OpenClaw 的带动，适配腾讯推出的 QClaw 官方公布了iLink Bot API 这套协议，配置中还有群聊的设置。 看得出来，AI 时代改变了帝国的封闭。 欢迎评论区留言！
全流程实操--OpenClaw一键接入QQ机器人
模型配置（必需，机器人能说话的关键）OpenClaw本身不具备生成回复的能力，需绑定大模型API Key才能实现对话功能，配置步骤如下：在OpenClaw可视化配置面板中，找到“模型配置”模块（通常在左侧导航栏 小贴士：OpenClaw支持多通道共存，除了QQ，还可同时接入飞书、企业微信等平台，各通道互不冲突，可根据需求灵活配置。 重要提醒：当前QQ官方对AI机器人有风控限制，不建议将机器人拉入QQ群聊，仅支持单聊使用，否则可能导致机器人账号被限制功能。 附表格说明）接入完成后，机器人不仅能收发基础文本消息，还支持多种丰富的消息格式，具体支持情况如下（取决于绑定的大模型能力）：消息类型支持状态补充说明文本消息支持基础对话、指令下发均支持图片收发支持需绑定具备多模态能力的大模型文件收发 群聊无法使用、提示“服务异常”核心原因：QQ官方风控限制，AI机器人暂未开放群聊权限；解决方法：暂时仅使用单聊功能，等待QQ官方后续开放群聊权限。
不会群发的龙虾不是好秘书——ADP Claw配置企微群发指南
龙虾化身专属群消息管理员，多群一键群发、定时精准推送、内容统一同步，不用再逐个戳群聊，不用再卡点守消息前言上回说到，ADP联动企微文档实现在群里收集用户反馈并自动化生成企微文档https://cloud.tencent.com 虾哥人狠话不多：准备工作环境要求●OpenClaw已安装并运行（免安装一键部署OpenClaw腾讯云智能体开发平台一键部署OpenClaw_腾讯云）真的免安装，真的一键●参考上述链接将ADP版本OpenClaw 真的就这么简单，不用额外装复杂插件，不用写一行代码第一步：找到不同群id要实现不同群之间的区分和指定，首先我们要获取不同群聊的唯一标识，这样龙虾才能在发消息时精确找到准确的群聊。 扩展玩法多群通知开会效果：每天定时群发资讯效果：业务监控告警群发效果：写在最后其实ADPClaw配置企微群发功能，核心从来不是“多一个发消息的渠道”，而是把运营、行政、管理岗从机械重复的群消息操作中彻底解放出来 小小的群发配置，带来的是工作效率的翻倍和时间精力的高效利用。
OpenClaw 配置指南：DeepSeek 与 飞书 集成
一、系统基础要求OpenClaw 运行需满足以下环境条件，跨平台兼容主流操作系统，核心依赖 Node.js 环境：Node.js：版本 22+（推荐使用 nvm 进行多版本管理，避免依赖冲突）网络环境： gateway restart 等待 3-5 秒让服务完全重启，确保配置加载成功。 DeepSeek 模型配置后，集成飞书渠道实现 OpenClaw 与飞书的消息互通，支持单聊 / 群聊交互，需先在飞书开放平台创建企业自建应用，再完成 OpenClaw 端配置。 4.5.2 权限配置：批量导入所需权限OpenClaw 飞书机器人需开通消息、群聊、用户基础信息等权限，通过批量导入快速配置，避免手动逐个添加：应用管理页左侧导航栏，进入「权限管理」栏目；点击「批量 / OpenClaw 应用；点击应用进入单聊界面，发送测试消息（如「你好」）；若收到 OpenClaw 的回复，即表示飞书渠道集成成功；若需开启群聊交互，可返回 OpenClaw 重新配置群聊策略，或在飞书应用中调整权限
