不想带人?那就带AI!大刘教你用 OpenClaw 攒出第一支 AI 员工团队

大家好，我是大刘。

这两年“一人公司”（OPC）的概念火得一塌糊涂。

其实说白了，这就是咱们老一代人说的“下海”或者“再就业”的 2.0 AI 增强版。

以前你是单枪匹马，现在你有了一群不拿工资、不交社保、24 小时待命的 AI 员工。

既然是公司，得有个样子

为了不让大家听晕，咱们先给技术名词“翻译翻译”：

OpenClaw 实例 = 你的办公大楼（硬件基础）。
Telegram 机器人 = 员工的办公电话（对外沟通窗口）。
独立 Agent = 你的各个部门员工（SEO、代码、策划）。
独立工作区 = 每个人的工位（防止文件弄混，各干各的）。

AI OPC本质上是：一个 OpenClaw 实例 + 多个 Telegram机器人+ 多个独立 Agent + 多套独立工作区

今天，大刘手把手教大家用 OpenClaw 组建你的第一支 AI 团队。

招人：去“人才市场”领员工

想让 AI 给你干活，得先去 Telegram 那里领几个“工号”。

找 BotFather 谈话：登录 Telegram 账号，并搜索 @BotFather，它是 Telegram 的“户籍警”。

按提示输入 Bot 名称和用户名（注意：用户名必须以 ’bot‘ 结尾）。

起个响亮的名字：比如 lq_SEO_Bot。注意，名称是给客户看的，要专业，有辨识度；用户名是给程序看的，必须以 bot 结尾。

拿走 Token：输入完成后会收到 Token，请妥善保存好勿对外泄露，这就是员工的“入职通知书”，藏好了，一会儿配置要用。

装修：给员工安排独立工位

当前OpenClaw目录下只有一个workspace，这个工作区有以下几个文件。

因为我们要新建多个agent角色，如果共用同一个目录，记忆、行为、文档必然会互相串扰。

不能让 SEO 专家和开发工程师共用一个文件夹，否则他们的记忆会“串台”，SEO 可能会跑去写代码，开发可能会去研究关键词。

直接复制目录，一人一个座儿： 别嫌麻烦，这是防止 AI 产生“人格分裂”的关键。

cp -rf workspace workspace_seocp -rf workspace workspace_cxtcp -rf workspace workspace_dev

配置公司的“内部通讯系统”

老规矩修改文件前，先备份

用 vscode 或 Cursor都可以远程连上云服务器，我们要修改 openclaw.json。

这一步是把电话线接入总机。

第一步：定义员式Agent 名单列表

在 agents.list 里给员工编号（master/dev/seo）

id 是你自己定义的，用来引用不同的 agent，只要对应上就可以。

大刘提示： 这个 ID 建议直接跟机器人名称对齐（比如机器人叫 lq_dev_bot，ID 就写 dev）。

虽然你可以乱取名，但相信我，OpenClaw 会记仇的——它可能会在记忆文件里跟你玩捉迷藏，咱们还是别给自己增加“人工降噪”的工作量了。

第二步：配置 Telegram 多账户通道

把刚才领到的 Token 填进 channels 里的 telegram 账户：定位如下：修改后：

注意：accounts 里的 key 要和 agents.list 的 id 保持一致（master / dev / cxt / seo），后面 bindings 靠这个 accountId 做路由。

第三步：核心路由（Bindings）

这一步是多 Agent 的核心，它决定：哪个 Telegram Bot 收到的消息，交给哪个 Agent 处理。

在openclaw.json的根节点，填充以下内容：

"bindings": [    { "agentId": "master",    "match": { "channel": "telegram", "accountId": "master" } },    { "agentId": "dev",     "match": { "channel": "telegram", "accountId": "dev" } },    { "agentId": "cxt", "match": { "channel": "telegram", "accountId": "cxt" } },    { "agentId": "seo",     "match": { "channel": "telegram", "accountId": "seo" } }   ]

效果如图：

第四步：开启Agent串门功能

定位关键词“tools”，填充如下内容。

"agentToAgent": {"enabled": true,"allow": ["master", "dev", "cxt", "seo"]    }

效果如图：

大刘吐槽： 这一步必须点火！不开的话，你招的不是 6 个员工，而是 6 个老死不相往来的“办公室孤岛”。开了它，他们才会互相发消息、递话。

全员集结，准备开业！

检查配置是否正常

第一步：重启openclaw 网关

openclaw gateway restart

第二步：检查通道状态

openclaw channels status --probe

我们设置的Telegram Agent配置都算正常。

私聊

聊天窗口中@用户名，找到我们创建的机器人。

点“start”。

复制 openclaw pairing approve telegram xxxxx 到服务器执行。

点对点对话没有问题！

拉群开会

建群拉人

第一步：新建群组

先不要加人，我先起个名称是“大刘OPC”。

第二步：添加成员

双击左上角

第三步. add机器人

全部添加成功！

群聊配置

痛点：为什么我 @ 机器人，它装死？

很多同学配置到这儿发现：机器人进群了，但像个木头人。这时候你需要给它开“天眼”：

1. 关掉 Privacy Mode（群聊必做）

把多个 Bot 拉进同一个 Telegram 群之后，你会注意到每个 Bot 旁边有一行状态说明：has no access to messages

意思是Bot 虽然已经在群里，但无法读取群消息——人在群里，眼睛是瞎的。

具体步骤如下：

点开每个机器人的详情后，再打开“Bot Setting”。

Telegram 的 bot 默认开 Privacy Mode，在群里只能看到 /命令 和 @自己的消息。

这是 Telegram 的“防骚扰保护”，但在咱公司，这就是“上班摸鱼”。

必须关掉，它才能读到群消息。

2. 打开 Bot to Bot Communication Mode

这个开关的作用是：允许这个 Bot 与其他 Bot 在群组中通信，让它们在特定场景下能互相看到、响应彼此的消息。对”多 Agent 同群协作”来说，这一项非常关键。

依次将每个机器人的配置，都修改完成后。

踢了重拉：这是玄学，也是科学。Telegram 只在机器人进门那一刻读配置。改完不重拉，等于白改

可以看到重新拉到群里的机器人的状态没有问题了，接下来，测试在群里@机器人情况。

3. Telegram用户能@机器人

发现我@机器人还是没有响应，此时需要在 channels.telegram.allowFrom 里写上 Telegram 用户数字 ID。

如果你想让机器人也能@其它机器人，可以加上其它机器人的用户数字id，机器人的用户数字ID就是先前保存的tokent的前半截数字。

原理是：当群里，只有你或少数管理员在群里和机器人说话时，只用配置allowFrom就够用了。

用户数字 ID 怎么找？最简单的办法是搜一个叫 @userinfobot 的机器人，给它发条消息，它会像查户口一样告诉你你的数字身份证。

检查下效果，OK，至少@机器人没有问题了。

4. 会话可见性

现在我@机器人可以了，但现在依然不能让主Agent@其它机器人。

我们要的是公开透明！所以要在 openclaw.json 里加一行 visibility: "all"。这就相当于给办公室安了透明玻璃，大家互相能看见在干啥，协作效率直接起飞。

原理：在列出/选择会话、向指定会话发消息时，不局限于当前智能体自己那条线，能看到系统里其它 agent 的 session，

和 agentToAgent 一起用时，更容易从当前会话定位并写入其它 agent 的会话。

总算有回应了，但他回复了主agent，并没有直接回复我，原理是主agent通过sessions_send 发消息给其它机器人，其它机器人推送给主agent，主agent再转发给我。

明显这不是我想要的！

5. subagents.allowAgents 双向授权

每个 agent 都声明了能跟谁通信，比如：

"subagents": {"allowAgents": ["dev","master","cxt"]}

重启网关后，在Telegram群里，还是依然在采用sessions_send的方式，回复我。

6. 修改SOUL.md

修改主Agent的SOUL.md文件，追加下面的调度规则。

再看看效果，基本满足要求，剩下的，继续微调每个agent的调性了。

结业致辞：你的 AI 商业帝国已起航

恭喜你，现在你也是有团队的人了。

这种玩法有两种爽法：

私聊单练：适合让他安安静静帮你改 Bug、审合同。
群聊协作：适合你当甩手掌柜。你在群里发个需求，看他们几个 AI 自己在那讨论、干活、出结果，那种感觉……真的比带 20 个真人还要爽！

赶紧动手试试吧，别让你的 AI 员工在后台吃灰了！

如果你在配置过程中遇到了“报错红字”，别慌，评论区留言，大刘帮你远程“人工降噪”。