团队架构设计

我们要搭建的团队由四个 Agent 组成：

  • 小智（boss）：总指挥，负责任务拆解和分发
  • 探探（researcher）：情报专家，负责信息调研
  • 文文（writer）：内容创作者，负责文字输出
  • 极客（coder）：技术担当，负责代码开发

每个 Agent 拥有独立的工作区（Workspace）、身份认证（agentDir）和对话记录（Sessions），彼此互不干扰。

一、环境准备与初始化

以 Mac 为例，打开终端依次安装所需依赖。看到版本号即安装成功。

执行初始化命令后，按向导操作：

  1. 选择 yes 开始配置
  2. 选择 QuickStart 快速模式
  3. 选择 AI 模型（推荐 OpenAI / Claude / Gemini）
  4. 跳过高级选项（后续可调）

完成后即拥有第一个可用的 Agent。

二、创建 Agent 员工

Agent 的核心组成

每个 Agent 本质是一位独立员工，配备：

  • Workspace（办公桌）：存放工作规范 AGENTS.md、人设 SOUL.md、老板资料 USER.md 和工作笔记 memory/
  • agentDir（员工卡）：保存身份认证和登录凭据
  • Sessions（对话记录）：与不同对象的沟通历史，各自独立

两种创建方式

方式一：命令行向导

通过 openclaw agent create 向导自动完成所有配置——建工位、发工牌、设权限。

方式二：手动编辑配置文件

直接修改 ~/.openclaw/openclaw.json，手动添加 Agent 配置。

重要提醒

  • 身份认证不可共享：每个 Agent 必须有独立的 auth-profiles.json
  • 工作区不可复用：不同 Agent 使用相同 agentDir 会引发认证冲突
  • 技能库分层管理：工作区内的 skills/ 是个人专属，~/.openclaw/skills/ 是全员共享

三、创建飞书 Bot

创建步骤

  1. 登录飞书开放平台（open.feishu.cn），创建企业自建应用
  2. 为每个 Agent 创建独立应用（小智 Bot、探探 Bot、文文 Bot、极客 Bot）
  3. 获取每个 Bot 的关键信息：App ID、App Secret、Verification Token、Encrypt Key
  4. 开启机器人能力，配置以下权限：
    • 获取用户基本信息
    • 获取与更新群组消息
    • 查看群消息、更新群消息
    • 获取与发送单聊、群组消息
    • 接收群聊中 @机器人消息事件
    • 读取用户发给机器人的单聊消息
    • 以应用身份发消息
    • 获取与上传图片或文件资源
  5. 修改订阅方式为「使用长链接接收事件」，添加「接收消息」事件
  6. 在「版本管理与发布」中创建版本并发布

配置飞书通道

在 OpenClaw 中为每个 Agent 执行飞书认证配置，按提示输入各自的 App ID、App Secret 等信息。

创建飞书群组

  • 主工作群：创建群聊，只拉入小智 Bot——这是你发布任务的主界面
  • 内部协作群：创建另一个群聊，拉入全部四个 Bot，你也可以加入旁观或插话
  • 通过飞书开放平台 API 或 OpenClaw 的 sessions_list 命令获取群组 ID

四、配置消息路由（Bindings）

Bindings 是消息分发规则，决定来自不同来源的消息交给哪个 Agent 处理。匹配优先级从高到低：

  1. 精准匹配：指定具体的用户 ID 或群组 ID
  2. 群组匹配：匹配特定群聊
  3. 账号匹配：匹配特定 Bot 账号
  4. 通道匹配：匹配整个通道的所有消息
  5. 默认兜底：以上都不匹配时，交给默认 Agent

实际配置中，我们通过群组和账号来区分各 Agent 的职责范围。

五、开启 Agent 间通信

团队就位后，需要打通内部沟通。

激活通信功能

Agent 间通信默认关闭，需手动开启 agentToAgent.enabled 配置。

设置会话可见性

默认情况下每个 Agent 只能看到自己的对话。可见性选项：

  • "self"：只看自己的会话（完全隔离）
  • "tree"：看自己及派生的子任务（默认）
  • "agent"：看同一 Agent 的所有会话
  • "all"：看所有 Agent 的所有会话（完全开放）

两种任务派发方式

方式 适用场景 特点
sessions_send Agent 已在线，有活跃会话 给同事发消息，让他立即处理
sessions_spawn 一次性任务、需要隔离的任务 临时雇外包，干完走人。支持 mode="run"（一次性）和 mode="session"（永久）

六、建立共享知识库

内部通讯打通后，还需解决信息孤岛问题。小智安排给探探的任务，文文和极客并不知情；探探的调研报告得等小智转发。解决方案是建立共享目录。

创建共享目录结构

建立 shared/ 目录，包含 notes/research/、notes/drafts/、notes/code/、tasks.md、board.md 等子目录和文件。

配置共享目录索引

让每个 Agent 的 memory_search 覆盖到共享目录。实际效果：探探把调研报告保存到 shared/notes/research/，文文用 memory_search 就能搜到，也可以直接用绝对路径读取。

定义团队协作规范

在每个 Agent 的 AGENTS.md 中写入具体工作守则：

  • 小智：接收任务 → 拆解子任务 → 通过 sessions_send 分配 → 更新 shared/tasks.md → 收到反馈后汇报
  • 探探：收到任务 → 执行调研 → 报告存入 shared/notes/research/ → 更新任务状态 → 回复小智
  • 文文：收到任务 → 查阅 shared/notes/ → 草稿存入 shared/notes/drafts/ → 更新状态 → 需要补充资料时协调探探
  • 极客：收到任务 → 查阅技术文档 → 代码存入 shared/notes/code/ → 更新状态 → 需要调研时协调探探

七、实战：完整任务流转

以「撰写一篇 AI Agent 技术文章并配套演示脚本」为例：

老板只说一句话，后续全由团队自主完成：

  1. 任务拆解：小智将复杂任务分解为可执行的子任务
  2. 并行协作：各专员在各自领域独立工作
  3. 信息共享：通过 shared/ 目录传递成果
  4. 进度追踪：tasks.md 实时反映任务状态
  5. 自动协调：小智负责流转和监控

持续优化建议

搭建完成只是起点，持续优化才是关键：

  • 从简单任务入手，逐步增加复杂度，让团队磨合
  • 持续调整人设，根据实际表现迭代 SOUL.md 和 AGENTS.md
  • 建立工作规范，在 shared/board.md 中明确协作标准
  • 定期复盘，让小智总结协作问题和改进点
  • 沉淀知识资产，将有价值信息持续积累到 shared/ 目录

多 Agent 协作的核心不是技术配置本身，而是清晰的职责划分和规范的信息流转。把这套架构跑通后，你可以根据自己的业务场景灵活扩展角色，真正实现一个人指挥一支 AI 团队。