用 OpenClaw + 飞书，快速搭建 5 个可协作的 AI 助理团队-171主机测评

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。

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 IDApp 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
EOF

3.2 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="…")
EOF

3.3 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
EOF

3.4 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***"
}
}
}
}
}