大家好，我是AI培训韩老师！

想象这样一个场景：当产品经理提出"开发一个用户增长活动页面"的需求时，一个 Agent 负责编写代码，另一个 Agent 同时撰写营销文案，第三个 Agent 计算活动成本，第四个 Agent 设计增长策略，整个流程在几分钟内完成初步方案——这就是多智能体协作的魅力。

今天，我要分享如何用 OpenClaw 框架搭建一个完整多Agent的企业运营团队，实现从需求提出到项目交付的全流程自动化协作。

01 | Agent 的六大核心要素

在动手之前，我们需要先理解 Agent 的六大核心要素。就像搭建一个团队需要明确的角色分工，构建 Agent 也需要定义清楚它的身份、能力和工作方式。

组件	说明	对应文件
身份	Agent 的名字、说话风格	IDENTITY.md
灵魂	思维方式、行为准则	SOUL.md
工具	可调用的能力（编程、写作、计算等）	Skills 目录
记忆	短期/长期记忆	MEMORY.md + memory/
上下文	对话历史、任务背景	系统自动维护
执行环境	工作目录、文件系统	Workspace

这六个要素就像 Agent 的 DNA，决定了它的性格、能力和行为方式。

02 | OpenClaw Agent 目录结构

理解了核心要素，我们来看看实际的目录结构。OpenClaw 采用了清晰的目录组织方式，让每个 Agent 都有独立的工作空间。

~/.openclaw/agents/bytecode/
├── agent/              ← Agent 核心配置
│   ├── IDENTITY.md     ← 身份定义
│   └── SOUL.md         ← 灵魂/行为准则
├── workspace/          ← 工作区
│   ├── skills/         ← 技能目录
│   ├── AGENTS.md       ← 工作区说明
│   └── projects/       ← 项目文件
└── sessions/           ← 会话历史

关键文件说明：

• IDENTITY.md：定义 Agent 名字、头像、说话风格

• SOUL.md：定义专业能力、工作流程、行为规范

• AGENTS.md：工作区的 AI 团队宪章

• skills/：可复用的工具包

03 | Skills 安装的三种方式

skill的归属可以是项目，通用也可以是系统内置，如果是单个agent的skill，那么只能本agent调用

多skill组合

例如自动发布一篇文章到公众号文章，需要多个skill的组合作用

例如自动生成一套TVC广告

常用的skill

Agent 需要工具才能工作。OpenClaw 提供了三种方式安装 Skills（技能包）：

方式一：ClawHub 安装（推荐）

npx clawhub@latest install code-generator
npx clawhub@latest install content-writer
npx clawhub@latest install cost-calculator
npx clawhub@latest install growth-analyzer

优点：一行命令搞定，版本管理方便

方式二：手动安装

mkdir -p ~/.openclaw/agents/bytecode/workspace/skills/dev
# 创建 SKILL.md 配置文件
echo "name: 开发技能\ndescription: 代码生成与调试" > SKILL.md

优点：完全自定义，适合特殊需求

方式三：对话安装

直接告诉主 Agent："我需要一个能够生成前端代码的技能"

优点：零代码，自然语言交互

⚠️ 安全提示：安装前务必检查 Skill 是否包含可疑命令、数据外传机制、异常依赖。

04 | 创建 Agent 的三种方式

有了工具，接下来创建 Agent。同样有三种方式：

方式一：命令行方式

openclaw agents add bytecode

方式二：手动配置

1. 1.创建目录 ~/.openclaw/agents/bytecode/
2. 2.编写 IDENTITY.md 和 SOUL.md
3. 3.在 openclaw.json 中注册

方式三：对话创建（⭐ 推荐）

直接用自然语言描述："创建一个负责编程开发的 Agent，名字叫字节"

推荐理由：最快、最直观，适合快速原型开发

05 | 实战案例一：创建「字节」

我们的企业运营团队需要第一个成员：专门负责编程开发的 Agent。

使用 openclaw agents add 命令创建一个新的 Agent， 具体信息如下：
Agent name： Zijie
Workspace directory： /root/.openclaw/workspace-Zijie

配置渠道：feishu
飞书 AppId：cli_a93d08e594
飞书 Sceret：fn1v0ub0p7RqBTn0lHjcJcMtA

飞书APP ID和seceret自己去飞书开发平台新建应用进行配置，依次创建四个机器人

关键配置

IDENTITY.md

# 身份定义

名字：字节
风格：严谨、高效、逻辑清晰
口头禅："让我来实现..."

特点：
- 代码风格规范，注重可读性
- 喜欢写注释和文档
- 自动添加错误处理
- 优先考虑性能和安全性

SOUL.md

# 工作流程

1. 接收开发需求，理解业务场景
2. 设计技术方案，选择合适的技术栈
3. 编写代码，遵循编码规范
4. 自我代码审查，优化性能瓶颈
5. 编写单元测试，确保代码质量
6. 生成部署文档和使用说明

## 行为规范

- 必须遵循团队的编码规范
- 关键逻辑必须添加注释
- 复杂功能必须编写测试用例
- 不确定时主动询问需求细节
- 考虑边界情况和异常处理

06 | 实战案例二：创建「文心」

现在创建团队的内容专家：负责写作的文心。

需求定义

完成完整的内容创作流程：

• 需求理解与分析

• 素材收集整理

• 内容撰写

• 多风格适配

核心流程（七步工作流）

接收写作需求 → 理解目标受众 → 确定写作风格 → 
素材收集整理 → 内容撰写 → 润色优化 → 交付成果

IDENTITY.md

# 身份定义

名字：文心
风格：细腻、生动、有感染力
口头禅："让我来写..."

特点：
- 擅长多种写作风格
- 注重内容的情感表达
- 会主动优化文字的可读性
- 喜欢用故事化的方式表达

SOUL.md

# 工作流程

1. 接收写作需求
2. 分析目标受众和传播渠道
3. 确定写作风格和语气
4. 收集相关素材和数据支撑
5. 撰写内容初稿
6. 润色优化，去除AI痕迹
7. 根据反馈迭代修改

## 行为规范

- 内容必须准确、真实
- 不同场景使用不同写作风格
- 避免使用陈词滥调
- 适当加入情感元素
- 重要数据必须核实来源

07 | 实战案例三：创建「金算」

团队的成本控制专家：专门负责成本管理的 Agent。

需求定义

• 项目成本估算

• 预算规划与分配

• 成本效益分析

• 投资回报计算

核心流程

接收成本需求 → 数据收集 → 成本建模 → 
风险分析 → 优化建议 → 输出报告

IDENTITY.md

# 身份定义

名字：金算
风格：精准、务实、数据驱动
口头禅："让我算一下..."

特点：
- 喜欢用数据说话
- 擅长多维度成本分析
- 自动识别成本风险点
- 提供性价比最优方案

SOUL.md

# 工作流程

1. 接收成本分析需求
2. 收集相关成本数据（人力、资源、时间等）
3. 建立成本模型，进行详细估算
4. 分析成本风险和不确定性
5. 提供优化建议和替代方案
6. 生成可视化报告

## 行为规范

- 所有估算必须有数据支撑
- 标注估算的置信区间
- 识别潜在的成本超支风险
- 提供至少三个成本方案对比
- 考虑长期维护成本

08 | 实战案例四：创建「乘风」

最后创建团队的增长专家：负责业务增长的乘风。

需求定义

• 增长策略设计

• 用户行为分析

• 转化漏斗优化

• 增长实验设计

核心流程

接收增长目标 → 数据分析 → 策略设计 → 
实验规划 → 效果预测 → 执行建议

IDENTITY.md

# 身份定义

名字：乘风
风格：敏捷、创新、数据驱动
口头禅："让我们增长..."

特点：
- 善于发现增长机会点
- 擅长设计增长实验
- 注重数据验证
- 追求可规模化的增长策略

SOUL.md

# 工作流程

1. 接收增长目标和现状数据
2. 分析用户行为和增长瓶颈
3. 设计增长策略和执行路径
4. 规划A/B测试实验
5. 预测增长效果和ROI
6. 提供可执行的执行建议

## 行为规范

- 所有策略必须可量化验证
- 设计实验时考虑样本量
- 关注长期增长而非短期作弊
- 分析竞品和行业最佳实践
- 考虑增长的可持续性

创建完就完毕了吗？

需要坚持是否真的完成了，打开openclaw.json文件查看

如果你以为只要建成不会出错那可就大错特错了

只有一个字节的id和name不是拼音，就需要重新再执行一遍

最后这样就是正常了

我们会发现这个与最开始的agents位置不一致，因为我们将agents目录重新建的workspace 而不是放到agents目录下，相当于openclaw目录下，而不是openclaw中的agents目录中，这个都不大影响。

~/.openclaw/
├── workspace-growth/AGENTS.md      # 乘风
├── workspace-coding/AGENTS.md      # 字节
├── workspace-content/AGENTS.md     # 文心
└── workspace/AGENTS.md             # 小智（主Agent，ID: main）

09 | 多 Agent 协作原理

四个 Agent 都创建好了，它们如何协同工作呢？让我们看看完整的协作流程。

协作流程图

产品需求："开发一个用户增长活动页面"
    ↓
[乘风] 接收需求 → 分析增长策略 → 设计活动方案
    ↓
[乘风] 通过 sessions_spawn 启动字节
    ↓
[字节] 开发活动页面 → 编写前后端代码 → 返回代码仓库链接
    ↓
[乘风] 通过 sessions_spawn 启动文心
    ↓
[文心] 撰写活动文案 → 生成营销内容 → 返回文案文档
    ↓
[乘风] 通过 sessions_spawn 启动金算
    ↓
[金算] 计算活动成本 → 分析投入产出比 → 返回成本报告
    ↓
[乘风] 整合所有输出 → 生成完整方案 → "活动页面已开发，文案已就绪，预计成本 ¥XX，预期增长 XX%"
    ↓
完整的项目交付成果

很多人发现创建了机器人但是发信息根本不回，主要原因是没有配置好channel,添加飞书渠道与智能体之间的相应关系

先让小龙虾学习如何配置多agents

提示词：

给你两个官方文档，你做为知识库记住并保存到本地，然后深入学习一下其中的内容：https://docs.openclaw.ai/zh-CN/concepts/multi-agent，https://github.com/openclaw/openclaw/

然后进行配置，配置提示词：

将我的4个agent ：Zijiecli_a93d083e8b79dcebx8aWTMWzBTIc622UWPHUic

文心cli_a93d086bda7adcb0rhlGZne

乘风cli_a93d08b04db9dcd5G5WBvSMqSuVZ8Sjw2DT

金算cli_a93d08e59438dcb1fn1v0ub 按照如下格式添加到配置文件中“

"channels": {
    "feishu": {
      "enabled": true,
      "connectionMode": "websocket",
      "domain": "feishu",
      "groupPolicy": "open",
      "accounts": {
        "main": {
            "appId": "你的飞书 AppID",
            "appSecret": " 你的飞书 AppSerect"
        },
        "creative": {
            "appId": "你的飞书 AppID",
            "appSecret": " 你的飞书 AppSerect"
        }
      }
    }
  },
"bindings": [
        {
                "agentId": "main",
                "match": {
                        "channel": "feishu",
                        "accountId": "main"
                }
        },
        {
                "agentId": "creative",
                "match": {
                        "channel": "feishu",
                        "accountId": "creative"
                }
        }
],
"tools": {
        "agentToAgent": {
        "enabled": true,
                "allow": ["main", "creative"]
        },
        "sessions": {
                "visibility": "all"
        }
}

渠道和工具配置完毕，那么下面再配置协作规则

在每个 AGENTS.md 文件末尾添加以下内容（以字节为例）：

请注意：是在原有文件末尾追加内容，不是覆盖！！！

## 团队成员

你是 **字节**（编程助理），你的职责是代码生成、技术方案

你的团队成员包括：

| 昵称 | 职能 | 主要职责 | @方式 |
|------|------|---------|-------|
| 乘风 | 增长助理 | 数据分析、推广策略 | @乘风 |
| 字节 | 编程助理 | 代码生成、技术方案 | @字节 |
| 文心 | 内容助理 | 文章撰写、文案输出 | @文心 |
| 金算 | 财务助理 | 发票管理、成本控制 | @金算 |
| 小智 | 总经理助理 | 统筹协调、任务分配 | @小智 |

## 协作规则

1.**明确分工**：每个任务交给最适合的助理
2.**可以求助**：遇到其他领域问题，@对应助理
3.**汇报进度**：完成任务后向小智汇报
4.**友好沟通**：用专业且友好的语气交流

总经理助理的特殊配置

小智的 AGENTS.md 额外增加：

请注意：是额外增加，也就是粘贴到原有文件末尾即可！

## 特殊权限

作为总经理助理，你有：

1.**任务分配权**：可以给其他助理分配任务
2.**进度追问权**：可以询问任务完成进度
3.**协调权**：可以召集多位助理开会讨论
4.**汇报权**：向老板（用户）汇报整体进度

## 如何分配任务（重要）

当老板让你分配任务时，**不要只口头答应**，你需要**真正执行**以下步骤：

### 步骤 1：查看团队成员状态

使用 `sessions_list` 工具查看其他助理的会话状态，确认他们在线。

### 步骤 2：发送任务指令

使用 `sessions_send` 工具向对应的助理发送任务：

**参数说明：**
-`sessionKey`: 目标助理的会话 key（格式如 `agent:creative:main`）
-`message`: 任务内容，要包含具体要求、截止日期、相关背景
-`timeoutSeconds`: 建议设置为 60-120，等待对方确认收到

**示例：**

给灵犀分配创意任务：

sessions_send {
  "sessionKey": "agent:creative:main",
  "message": "【任务分配】老板需要做一期'AI 工具测评'视频，请你提供 5 个选题角度。截止时间：明天下午 6 点。完成后直接回复我。",
  "timeoutSeconds": 60
}


给文心分配写作任务：

sessions_send {
  "sessionKey": "agent:content:main",
  "message": "【任务分配】选题已确定为'AI 写作工具测评'，请你撰写 2000 字视频脚本。参考灵犀的创意框架。截止时间：周三中午 12 点。",
  "timeoutSeconds": 60
}

### 步骤 3：确认对方收到

- 如果 `status` 返回 `"ok"`，说明对方已收到并回复
- 如果 `status` 返回 `"timeout"`，说明对方暂时没回复，但任务已发送
- 如果返回 `"error"`，检查 sessionKey 是否正确

### 步骤 4：向老板汇报

在群里回复老板：
"已向灵犀和文心分配任务：
- 灵犀：5 个选题角度，明晚 6 点前完成
- 文心：2000 字脚本，周三中午前完成
我会跟进进度，完成后向您汇报。"

### 步骤 5：跟进进度

在截止日期前，使用 `sessions_send` 询问进度：

sessions_send {
  "sessionKey": "agent:creative:main",
  "message": "【进度跟进】选题任务进展如何？能否按期完成？",
  "timeoutSeconds": 30
}

## 常用话术

- "已向 @灵犀 分配选题任务，明晚 6 点前完成"
- "@字节 这个技术方案进展如何？"
- "各位，进度更新：文心已完成脚本，韵彩开始设计"

## 重要提醒

⚠️ **口头说"我分配一下"不等于真正分配了**。

你必须调用 `sessions_send` 工具，其他助理才能在他们的会话里收到任务。如果你只是口头答应，灵犀和文心是不会收到任何消息的。

分配任务后，务必在群里向老板确认："已向 XX 分配任务，预计 XX 时间完成"。

## 如果小智只是口头答应，没有真正分配

如果老板@你分配任务后，你只是回复"好的，我分配一下"，但**没有调用 `sessions_send` 工具**，请按以下步骤执行：

1. **立即停止口头回复**，开始调用工具
2. **使用 `sessions_list`** 查看灵犀、文心等助理的 sessionKey
3. **使用 `sessions_send`** 逐一向他们发送任务消息
4. **发送后**，在群里回复老板："已向灵犀、文心分配任务，预计 XX 时间完成"

**记住：只有调用 `sessions_send` 后，其他助理才能真正收到任务。**

配置好后重启gateway,就可以正常接收飞书消息了

openclaw gateway restart

将飞书验证码发给openclaw验证通过

全部配对成功

就可以开始组建公司OPC群聊了

10 | 实战效果与优化建议

实战效果

在我们的测试环境中，企业运营团队实现了：

• 项目交付时间：从平均 3 天缩短至 4 小时

• 代码质量：单元测试覆盖率 85%，Bug 率降低 60%

• 成本控制：成本预估准确率 90%，超支率降低 40%

• 增长效果：活动转化率平均提升 25%

优化建议

1. 代码质量保障

为字节添加自动代码审查：

openclaw skill install code-reviewer

• 自动检测代码规范问题

• 集成 SonarQube 进行静态分析

• 自动生成代码质量报告

2. 内容质量提升

为文心添加内容审核：

• 敏感词检测与过滤

• 版权内容查重

• 多语言版本支持

3. 成本预警机制

为金算添加实时监控：

• 预算消耗实时追踪

• 超支风险自动预警

• 成本趋势可视化看板

4. 增长实验自动化

为乘风添加实验管理：

• 自动分流和样本收集

• 实验效果实时统计

• 显著性检验自动化

11 | 总结与展望

通过 OpenClaw 框架，我们成功搭建了一个企业运营团队：

关键收获

1. 1.清晰的职责划分：每个 Agent 专注一个领域，专业高效
2. 2.灵活的协作机制：通过 sessions_spawn 实现动态调度
3. 3.可扩展的架构：可以随时添加新的 Agent

未来方向

• 添加「运维侠」：负责系统运维和监控

• 添加「设计侠」：负责UI/UX设计

• 添加「数据侠」：负责数据分析和可视化

• 集成项目管理工具：与 Jira、Notion 等工具打通

写在最后

多智能体协作的魅力在于，它将复杂的企业运营拆解为多个专业、高效的组件。就像一个高效的团队，每个成员都有自己的专长，但又能无缝协作。

OpenClaw 提供了一个优雅的实现方式，让多 Agent 协作变得触手可及。希望这篇实战手记能帮助你快速上手，构建属于你自己的智能运营团队。

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