折腾 OpenClaw 后,我把 3 个 AI 助手组成了虚拟项目组,加班时间直接砍半

大家好，我是 kman，15 年互联网老兵，做过开发，带过团队，现在专注研究一件事：怎么用 AI 工程化地干掉加班和内耗。

上周五下午，产品的小王来找我，一脸崩溃：

“老 K，救命。临时派活，周一要给老板汇报，手里 20 篇竞品资料，明天必须整完……”

我瞄了一眼——20 篇，将近 10 万字。

这种活最折磨人的地方，不是不会做，而是太耗神：要一篇篇看，一条条摘重点，再自己归类，最后拼成一份能拿去汇报的结构。正常情况下，周末基本别想安生。

我跟他说：“别慌，让我的’虚拟项目组’来。”

30 分钟后：

• 一个 AI 助手，提炼了 20 篇资料的核心观点

• 一个 AI 助手，输出了 3 套汇报框架

• 另一个 AI 助手，基于选定框架，生成了第一版初稿

小王最后只做了两件事：补业务判断 + 调表达顺序。

当天下午 6 点前，活交了。

事后他问我：”老哥，你是不是雇了外包？”

我说：”没有，OpenClaw 搭的多 Agent 系统。”

然后我就看到了膜拜的眼神。😄

今天就来聊聊：怎么用 OpenClaw 搭一套真正能干活的 AI 团队。

一、为什么我要折腾 OpenClaw？     

在接触 OpenClaw 之前，我用过不少 AI 工具：ChatGPT、Claude、各种国产大模型。

都好用，但有三个问题始终绕不过去。

问题 1：只能聊天，进不了工作流

得守着网页，打开浏览器、登录、找对话框…… 这叫”工具”，不叫”助手”。真正的助手是随叫随到，不是你去找它。

问题 2：记性太差，聊久了就失忆

你说过的偏好、项目背景、上下文，过几天全忘。每次都得重新交代一遍，比不用 AI 还累。

问题 3：单打独斗，啥都做，啥都做不精

一个 AI 又要出创意，又要写文案，还要做技术支持。 就像一个人同时兼产品、设计、开发——累，但没效率。

✅ OpenClaw 把这三个问题都解决了

它不是 ChatGPT 的替代品，是一个 AI 协作平台：

更关键的一点：完全开源，按需定制。

门槛略高，但换来的是更强的可塑性和更大的上限。

二、10 分钟快速上手（新手也能跑通）

如果你是第一次接触 OpenClaw ，别被那些复杂的配置吓到。我用最精简的步骤，带你 10 分钟跑通基础流程。

Step 1 ：环境准备

确保你的电脑上有这两个基础依赖：

 – Node.js（建议版本 ≥ 22 ），这是运行所有JavaScript 工具，下载地址：https://nodejs.org/zh-cn，进入官网，点击download，下载到本地后安装，一直点击next就行

这两个软件的安装过程都非常直接，您只需访问我提供的官方下载链接，获取最新稳定版本，然后按照安装向导的提示一步步操作即可。如果在安装中遇到特殊情况，也可以自行搜索相关教程或查阅官方文档。

然后打开终端，检查一下：

node -v npm -v git --version

如果这三条命令都能正常返回版本号，说明环境没问题。

Step 2 ：安装 OpenClaw

国内用户建议先切换 npm 镜像（避免下载慢或超时）：

npm config set registry https://registry.npmmirror.com

然后全局安装 OpenClaw ：

npm install -g openclaw@latest

安装完成后，执行初始化：

openclaw onboard --install-daemon

这一步会帮你完成： 

– ✅ 安装守护进程 

– ✅ 创建基本工作目录 

– ✅ 启动 Web UI

初始化向导怎么选？

Step 3 ：验证可用性

初始化完成后，会自动打开一个本地 Web 管理界面。

做两个基础测试： 

1. 发一句”你好”，验证模型链路通了 

2. 发一个简单文件操作指令（比如”列出当前目录的文件”），验证本地执行权限

如果这两步都能走通，恭喜你， OpenClaw 已经进入可用状态了。

三、接入飞书：让 AI 真正进入你的日常工作

很多人装完 OpenClaw 后，会停在 Web UI 里试几句对话。但真正让它有存在感的关键，是接入 IM 工具，尤其是飞书。

一旦接通飞书，你就不再需要守着本地网页，可以直接在手机或桌面端给 Agent 发消息。

它不再是”装在电脑里的一套系统”，而变成了”你随时可唤起的数字员工”。

为什么推荐飞书？

•🏢 国内企业主流办公工具，开放平台能力强

•🔌 支持消息、群聊、文档、日历等丰富接口

•🌐 WebSocket 长连接模式，不需要公网 IP 和内网穿透

推荐方案：一个机器人 + 多个群 + 每群绑定一个 Agent

这是最稳、最适合个人和小团队的方案。

核心思路：

好处：

 – ✅ 不需要维护多个飞书应用，统一管理成本低 

– ✅ 不同群就是不同角色空间，天然隔离，不容易串台 

– ✅ 同一个人可以在不同群里分别和不同 Agent 沟通，体验很清晰

手动配置（通用方案）

步骤 1：创建飞书应用

登录飞书开放平台（https://open.feishu.cn/），点击 创建企业自建应用，填写应用名称、描述，上传一个图标（随便找个图就行）。

步骤 2：添加机器人能力

在应用管理页左侧导航栏点击 添加应用能力，选择 机器人 → 点击添加。

步骤 3：获取凭证

进入 凭证与基础信息 页面，复制保存：

• App ID（通常以 cli_ 开头）
• App Secret（注意保密，别泄露）

步骤 4：配置权限

进入 权限管理 → 点击 批量导入权限，粘贴以下 JSON：

{  "scopes": {    "tenant": [      "im:message",      "im:message.p2p_msg:readonly",      "im:message.group_at_msg:readonly",      "im:message:send_as_bot",      "im:resource",      "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": []  }}

点击 申请开通，等待权限生效。

步骤 5：配置事件订阅

进入 事件与回调 页面：

• 订阅方式选择 使用长连接接收事件 → 保存
• 点击 添加事件，搜索并添加 接收消息（im.message.receive_v1）可选：如果你想在群聊里用，继续添加：消息已读、机器人进群、机器人被移出群。⚠️ 如果提示”应用未建立长连接”，请检查 App ID 和 App Secret 是否正确配置，或重启 OpenClaw 网关服务。

第 2 步：在 OpenClaw 中配置 Feishu Channel

在 OpenClaw Web UI 中找到 Channels ，配置 Feishu ：

保存配置。

第 3 步：建群 + 绑定 Agent

1.在飞书中创建几个群（比如”主助手””创意助手””写作助手”）

2.把同一个飞书 Bot 拉进这几个群

3.获取每个群的会话 ID（群设置 → 会话 ID ，格式为 oc_xxx）

4.编辑 OpenClaw 配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json，添加 bindings

{  "bindings": [    {      "agentId": "main",      "match": {        "channel": "feishu",        "peer": {          "kind": "group",          "id": "oc_xxxxxx"        }      }    },    {      "agentId": "brainstorm",      "match": {        "channel": "feishu",        "peer": {          "kind": "group",          "id": "oc_yyyyyy"        }      }    },    {      "agentId": "writer",      "match": {        "channel": "feishu",        "peer": {          "kind": "group",          "id": "oc_zzzzzz"        }      }    }  ]}

保存后重启 OpenClaw ：

openclaw gateway restart

现在，你在不同群里发消息，就会自动路由到对应的 Agent 。

四、核心配置：让 AI 真正”懂你”

安装和飞书接通，只能解决”能运行”；真正决定 OpenClaw 是否长期好用的，是配置层。

可以把 OpenClaw 理解成一个四层结构：

┌─────────────────────────────────────┐│  SOUL  → 原则和人格                  │├─────────────────────────────────────┤│  TOOLS → 能力和外部工具              │├─────────────────────────────────────┤│  USER  → 对用户的理解                │├─────────────────────────────────────┤│  Session → 当前会话上下文            │└─────────────────────────────────────┘

围绕这套结构，有三个核心文件最值得配置。

1. SOUL.md ：定义 AI 的人格和行为准则

SOUL 决定这个 Agent 的基本人格、边界和输出风格。

新手常见错误： 写得太简单，或者照搬网上的模板。

社区最佳实践： 正面约束 + 负面约束都要写。

示例（主 Agent 的 SOUL ）：

# SOUL.md：首席助手（主 Agent）## 身份定位你是我的主助手，核心职责是"接单 - 派单 - 串联"，不直接执行具体任务，专注于协调其他 Agent 完成复杂需求。## 核心能力1. 需求分析：精准判断用户需求类型（创意、写作、编码等）2. Agent 调度：根据需求类型，调用对应 Agent3. 结果整合：收集各 Agent 输出结果，整理后统一反馈## 行为准则1. 对用户需求的响应时间不超过 3 秒2. 定期询问用户对结果的满意度，持续优化调度逻辑## 禁止行为- 不编造数据或引用来源- 不在没有用户授权的情况下发布内容- 不修改已发布的在线文章

2. USER.md ：让 AI 认识你

USER.md 用来写用户画像和长期偏好。

最佳实践：

# USER.md - 关于我- **Name:** 老码 kman- **职业:** 技术团队负责人- **Timezone:** Asia/Shanghai- **工作习惯:**  - 喜欢简洁的输出格式，避免冗长的铺垫  - 对数据敏感，需要引用来源  - 偏好结构化的文档（带小标题、加粗重点、列表）- **沟通风格:**  - 口语化但有深度，避免堆砌专业术语  - 重视实战案例，少讲理论- **当前项目:**  - 公众号「老码的 AI 手记」运营  - OpenClaw 多 Agent 系统搭建

3. MEMORY.md ：长期记忆系统

MEMORY.md 是跨会话记住重要信息的关键。

新手常见错误： 把所有对话都往里塞，结果 Token 爆炸。

社区最佳实践： – ✅ 只记录可复用的信息（项目背景、决策、教训） – ✅ 按主题分类，方便检索 – ✅ 定期清理过期信息

推荐结构：

# MEMORY.md - 长期记忆## 项目背景- 公众号定位：面向想用 AI 省时间，而不是被 AI 卷职场打工人的 AI 提效方法论- 目标读者：重度办公人群，追求实战价值而非理论## 工作偏好- 文章风格：口语化 + 场景引入 + 实战步骤- 配图要求：简洁、清晰、契合主题## 重要决策- 2025-04-10：确定多 Agent 系统架构（主 Agent + 创意 Agent + 写作 Agent + 技术 Agent）- 2025-04-12：飞书接入采用"一个机器人 + 多个群"方案## 踩过的坑- 飞书权限配置后必须发布版本，否则不生效- WebSocket 模式下不需要公网 IP，比 Webhook 更稳定

五、多 Agent 协作：从”单打独斗”到”团队作战”

当任务变复杂时，单 Agent 的问题会越来越明显： – 角色容易混 – 提示词越来越长 – 同时兼顾创意、执行、写作、技术时容易顾此失彼

所以，多 Agent 的本质不是”炫技”，而是专业分工。

你可以把它类比成团队组织方式：

推荐配置：主 Agent + 3 个职能 Agent

我自己的配置是这样的：

创建 Agent 的命令

 # 创建主 Agentopenclaw agents add main \  --model claude/sonnet-4.6 \  --workspace ~/.openclaw/workspace-main# 创建创意 Agentopenclaw agents add brainstorm \  --model kimi/kimi-k2.5 \  --workspace ~/.openclaw/workspace-brainstorm# 创建写作 Agentopenclaw agents add writer \  --model deepseek/deepseek-chat \  --workspace ~/.openclaw/workspace-writer# 创建技术 Agentopenclaw agents add coder \  --model qwen/qwen3-coder-plus \  --workspace ~/.openclaw/workspace-coder# 验证 Agent 创建结果openclaw agents list

典型协作模式：线性流水线

适合有明确先后顺序的任务。

例如写一篇公众号文章：

用户体验： 你只需要在”主助手”群里说一句”帮我写一篇关于 OpenClaw 的公众号文章”，剩下的事情就自动流转了。

六、 真实场景：产品经理 & 办公人群实战

场景 1：竞品分析资料整理

场景 2：周报 / 汇报文档

场景 3：会议纪要 & 任务拆解

七、 OpenClaw 适合谁？

先说句实话：它不是那种谁上手都喜欢的工具。

如果你只是偶尔问问 AI，想开箱即用、不想折腾配置——托管型产品更省事。

但如果你是产品、运营、开发，或者有大量写作、整理、分析、协作类工作，那 OpenClaw 值得花时间试试。

尤其是当你已经不满足于”问一句、答一句”，而是希望 AI 真正接进工作流，帮你分担重复、机械、耗时的事情时——它的价值才会慢慢显现。

门槛高一点，但换来的不是一时新鲜，而是越用越顺手的上限。

八、我现在对 AI 最真实的看法

最大的感受不是”我又多了一个厉害的 AI 工具”。

而是我开始清楚：哪些事交给 AI，哪些事必须自己判断；哪些任务一个 Agent 就够，哪些必须分工；哪些是临时上下文，哪些值得沉淀成长期记忆。

这个变化，比学会一个新工具更重要。

关注我，一起用 AI 提效，把时间留给真正重要的事。

参考链接

[1] 飞书开放平台: https://open.feishu.cn/

[2] Node.js下载地址：https://nodejs.org/zh-cn

[3] Git下载地址：https://git-scm.com/