openclaw的多agent搭建
1. OpenClaw 标准部署流程
成功完成OpenClaw的基础部署是实现后续功能的前提。通常，您应该已经完成了这一步。接下来，我们将通过配置增强其功能，使其成为更强大的工作助手。
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2. 通过命令行添加专业Agent
若要提升OpenClaw在特定领域的处理能力，您可以通过命令行为其添加功能专精的Agent。例如，创建一个专门用于处理用户咨询的客服Agent，可以执行以下系列指令：
# 添加一个名为 “support” 的Agent，并指定其专属工作空间与AI模型
openclaw agents add support \
--workspace ~/.openclaw/workspace-support \
--model “anthropic/claude-sonnet-4-5”
# 为该Agent设置易于识别的显示名称与个性化标识
openclaw agents set-identity --agent support --name “客服专员”
命令执行成功后，新添加的Agent配置信息将自动保存至 openclaw.json 系统配置文件中。具体配置项可参考下图：
3. 接入飞书工作台详细教程
现在，我们将指导您如何将配置好的Agent接入飞书平台，使其能够在即时通讯环境中直接提供服务。整个过程类似于为机器人办理系统接入，请严格按照步骤操作以确保成功。
1）访问飞书开放平台
首先，登录并进入飞书开放平台的开发者后台界面。
2）创建企业自建应用
点击创建新应用，并为应用命名。此名称将作为该机器人在飞书客户端中的显示名称。
3）启用机器人能力
在应用的功能配置模块中，找到“机器人”功能选项并将其开启。
4）配置应用凭据并绑定Agent
这是核心环节：在应用详情的“凭证与基础信息”部分获取 App ID 与 App Secret，然后在OpenClaw系统中完成绑定，并指定对应的Agent（例如之前创建的 agent-support）。
5）配置事件订阅（注意顺序）
重要提示：请务必在完成上一步的Agent绑定后，再进行事件订阅配置，否则可能导致长连接初始化失败。
6）添加消息事件权限
进入“事件订阅”设置，添加事件。在权限搜索框中输入“im.”，会列出所有即时消息相关的权限，请全选并确认添加。
7）设置长连接回调模式
在回调配置区域，选择“长连接”作为事件推送方式。
8）进入应用权限管理
接下来，进入“权限管理”页面，为机器人申请必要的API接口调用权限。
9）批量导入权限配置（高效方法）
推荐使用批量操作：清空权限文本框，直接粘贴以下完整的JSON配置代码并确认。此配置涵盖了消息收发、通讯录读取、云文档操作等核心场景所需权限。
{
“scopes”: {
“tenant”: [
“im:message”,
“im:message.p2p_msg:readonly”,
“im:message.group_at_msg:readonly”,
“im:message:send_as_bot”,
“im:resource”,
“contact:user.employee_id:readonly”,
“contact:user.base:readonly”,
“im:message.group_msg”,
“im:message:readonly”,
“im:message:update”,
“im:message:recall”,
“im:message.reactions:read”,
“docx:document:readonly”,
“drive:drive:readonly”,
“wiki:wiki:readonly”,
“bitable:app:readonly”,
“task:task:read”,
“contact:contact.base:readonly”,
“docx:document”,
“docx:document.block:convert”,
“drive:drive”,
“wiki:wiki”,
“bitable:app”,
“task:task:write”
],
“user”: []
}
}
10）创建版本并发布应用
填写版本号与更新日志后保存创建。对于企业自建应用，通常提交后可直接发布生效，飞书客户端内会收到应用更新通知。
11）在飞书中测试与验证
在飞书客户端打开已发布的应用，尝试发送一条测试消息。系统通常会弹出要求完成安全验证的提示。
12）完成配对验证，启动服务
将飞书客户端收到的验证码复制到OpenClaw的Web管理界面发送，系统将自动完成最终配对。或者，您也可以在服务器命令行中执行类似 openclaw pairing approve feishu XXXXXX 的指令来完成验证。
13）构建多Agent协同系统
至此，单个Agent的飞书接入已全部完成。若需部署多Agent复杂系统，只需为每一个新的Agent重复执行上述所有配置步骤即可。每个Agent均可独立绑定至飞书，扮演不同角色。下一步，我们将探索如何实现这些智能体之间的任务协同与工作流编排。
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