单实例运行N个AI助手:OpenClaw多Agent配置深度指南

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在AI Agent的开发实践中，很多开发者可能只使用了OpenClaw默认的单个Agent。但你是否知道——同一个OpenClaw实例，可以同时运行多个独立Agent，每个Agent绑定不同的飞书Bot，承担不同任务？

今天这篇实战指南，将详细拆解如何在单实例下配置多Agent、多飞书Bot，实现「一个平台，N个专属助手」的高效协作模式。

想象一个真实场景：

• • 你的团队有客服机器人，负责回答用户咨询
• • 同时有运维机器人，负责服务器监控和故障排查
• • 还有知识库助手，负责内部文档问答

如果只用单个Agent，所有请求都混在一起，既难以维护，也不利于精准服务。而OpenClaw的多Agent支持，让这一切成为可能。

核心优势

完整配置流程

步骤一：创建飞书应用（机器人）

1. 1. 打开 飞书开放平台^[1]，进入「应用开发」→ 创建应用
2. 2. 在「应用能力」中添加「机器人」能力
3. 3. 获取 App ID 和 App Secret（在「凭证与权限」页面）
4. 4. 添加回调地址：开发管理 → 事件回调 → 选择长链接
5. 5. 订阅事件：事件订阅 → 添加事件 → im.message → 接收消息
6. 6. 发布应用

💡 Tip：需要多个Bot？重复以上步骤即可。

步骤二：配置OpenClaw多账号

编辑 ~/.openclaw/openclaw.json，在 channels.feishu.accounts 中添加多个Bot配置：

"channels": {  "feishu": {    "enabled":true,    "defaultAccount": "default",    "connectionMode": "websocket",    "accounts": {      "default": {        "appId": "你的第一个飞书Bot AppID",        "appSecret": "你的第一个飞书Bot AppSecret",        "enabled":true      },      "ops": {        "appId": "你的第二个飞书Bot AppID",        "appSecret": "你的第二个飞书Bot AppSecret",        "enabled":true      },      "service": {        "appId": "你的第三个飞书Bot AppID",        "appSecret": "你的第三个飞书Bot AppSecret",        "enabled":true      }    }  }}

步骤三：创建多个Agent

方式一：使用命令

openclaw agents add ops      # 创建运维Agentopenclaw agents add service  # 创建客服Agent

方式二：直接编辑配置

"agents": {  "list": [    { "id": "main" },    { "id": "ops", "model": "dashscope-coding/glm-5" },    { "id": "service", "model": "dashscope-coding/qwen3.5-plus" }  ]}

下面图片是已经完成上述步骤后，OpenClaw配置界面的展示

步骤四：差异化配置Agent身份

每个Agent可以有独立的角色定义。以 workspace-ops 为例：

cd ~/.openclaw/workspace-opscat > SOUL.md << &#x27;EOF&#x27;# SOUL.md - 运维助手你是**运维助手**，擅长服务器监控、故障排查、日志分析。## 专长- 服务器状态监控- 报错分析诊断- 故障快速定位## 回答风格- 快速、专业、直接- 给出具体解决步骤EOF

同样地为service Agent创建 workspace-service/SOUL.md，定义其知识问答助手的角色。

步骤五：配置路由规则（关键！）

这是最重要的一步——决定哪个飞书Bot对应哪个Agent。

在 ~/.openclaw/openclaw.json 根级添加 bindings：

"bindings": [  {    "agentId": "main",    "match": {      "channel": "feishu",      "accountId": "default"    }  },  {    "agentId": "ops",    "match": {      "channel": "feishu",      "accountId": "ops"    }  },  {    "agentId": "service",    "match": {      "channel": "feishu",      "accountId": "service"    }  }]

⚠️ 注意：bindings 必须在根级，不能放在 agents 下；accountId 必须和 channels.feishu.accounts 里的键一致。

步骤六：会话隔离配置

确保不同Bot的对话分开处理：

"session": {  "dmScope": "per-account-channel-peer"}

步骤七：重启生效

openclaw gateway restart

验证配置：

cat ~/.openclaw/openclaw.json | python3 -c "import json,sysd = json.load(sys.stdin)print('=== Agents ===')for a in d.get('agents',{}).get('list',[]):    print(f\"{a['id']}: {a.get('model','默认')}\")print()print('=== Bindings ===')for b in d.get('bindings',[]):    m = b.get('match',{})    print(f\"{b['agentId']} -> {m.get('channel')}/{m.get('accountId')}\")"

常见问题

Q1: 修改配置后无效？

• • 检查JSON格式是否正确
• • 执行 openclaw gateway restart 重启

Q2: 消息收不到？

• • 确认飞书回调URL可访问
• • 检查AppSecret是否正确
• • 确认已订阅 im.message 事件

Q3: 两个Bot都由main响应？

• • 检查bindings是否正确配置
• • 确认accountId和accounts里的键一致

总结

按以下步骤落地多Agent：

1. 1. 部署：完成OpenClaw安装
2. 2. 配置：获取百炼API-Key
3. 3. 飞书Bot：创建所需数量的Bot
4. 4. 多账号：在accounts中添加
5. 5. Agent创建：定义多个Agent
6. 6. 路由绑定：配置bindings
7. 7. 重启生效

建议从 2个Agent 开始测试，成功后再扩展。多个Agent并行运行，各司其职——这才是AI助手该有的样子。

🚀 进阶提示：如果需要更复杂的路由逻辑（如关键词触发、用户分组），可以结合OpenClaw的规则引擎进行定制开发。

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