我用OpenClaw搭了个AI团队：47天，从写闲鱼文案到7个Agent协同

先说一个数字：47天

2026年3月4号，一个17年IT老兵在他的MacBook Pro上创建了一个叫 workspace 的文件夹。

第一个文件是什么？你猜不到。

闲鱼服务文案.md。

不是代码，不是架构设计，是给闲鱼写服务介绍文案。一个干了17年IT的人，刚失业，在尝试用AI写文案赚点外快。

47天后，这个文件夹里有7个AI Agent、156个技能、20多篇文章、一套四层记忆系统、13万个知识库chunks、38个定时任务，还有一个每天早上自动发早报、每天自动写文章的自动化工作流。

从写闲鱼文案到管7个AI。这个跨度，我觉得值得聊聊。

第一阶段：把AI当工具用（第1-2周）

最开始很简单——就是一个聊天框，一个AI。

跟所有人刚开始用ChatGPT一样，（这位17年IT老兵）做的事情很朴实：

写文案。改简历。做任务清单。

3月6号，我创建了一个叫 ai-tool-strategy.md 的文件，开始思考”怎么用AI管理AI”。

这很典型。你发现没有，IT人碰到新工具，第一反应不是”这东西能帮我干嘛”，而是”这东西的架构是什么”。

3月9号，我建了 tasks.md，开始用OpenClaw做任务管理。

3月11号，三天改了3版简历——v2.md → v3.md → v4.md → .pdf。

这个阶段，OpenClaw就是个高级写作工具。比ChatGPT强一点的是，它能记住上下文，能读写文件，能帮你管理任务。但本质上，还是”人问AI答”的模式。

但这只是起点。

第二阶段：让AI管AI（第3-4周）

转折点在3月18号。

那天，我给OpenClaw加了第二个Agent。

我的想法很简单：既然AI能写文章，为什么不专门雇一个AI写手？

于是我的 workspace 初始化了，第一行记忆是：

Agent工作空间初始化完成，已就绪，等待任务。

就像一个新员工入职，领了工牌，坐到了工位上。

然后事情开始变得有意思了。

3月22号，我启动了”MetaClaw”计划——让AI自己管理自己的技能。

什么概念呢？

以前是你手动给AI装插件、写提示词、配置工具。现在AI可以自己安装技能、优化提示词、管理工具配置。

第三阶段：给AI建基础设施（第5-6周）

4月10号，是我印象最深的一天。

那天我给整个系统做了三件大事：

第一件，四层记忆系统。

你可能不知道，大多数AI是”金鱼记忆”——聊完就忘，下次重新开始。四层记忆系统解决了这个问题：

• 语义记忆：记住知识，比如”李宁是IT产品经理，正在学英语”

• 情景记忆：记住事件，比如”4月10号做了记忆系统升级”

• 每日记忆：每天的活动日志

• 活跃记忆：当前正在处理的上下文

加上SQLite全文搜索索引（FTS5），检索速度提升了10倍以上。

第二件，多入口Agent绑定。

不同的群聊，不同的Agent响应：

• Gruop 1 → 写手

• Group 2 → PM + checker

• Group 3 → Tech

• Group 4 → Sales + PM + Tech

• Group 5 → 主Agent，调度所有Worker

这就好比一个公司，不同部门有不同的负责人，你进哪个门就找谁。

第三件，上下文压缩优化。

把上下文窗口控制在10000 tokens以内，避免AI”记太多反而糊涂”。

到4月12号，系统里已经有5个Worker Agent、59个技能配置。

踩过的坑，一个都不少

说了这么多好的，说说翻车的。

翻车1：飞书API授权断了。

有一次Agent死活读不了飞书表格，报了个”need_user_authorization”。我第一反应是”完了，授权断了”。

结果呢？是Agent调API的姿势不对。隔离会话没有OAuth token，换个绑定方式就行。

教训：报错先查参数，别急着甩锅给授权。

翻车2：生图YAML格式写了7次才对。

公众号配图需要生成图片，Agent用YAML文件给Codex下指令。结果格式漂移了7次——有时候写扁平结构，有时候写嵌套结构，有时候路径写绝对路径写相对路径。

最后把格式契约写死了，每次对照模板写，才算稳定。

教训：靠记忆不如靠模板。

翻车3：死磕API一个小时。

多维表格附件上传，试了十几个端点全部404。死磕一个小时没结果。

后来换了个思路——不在表格里回填附件了，改在API对接时直接上传图片。

教训：API死磕超过30分钟，换思路。

翻车4：记忆丢失。

OpenClaw有个”compaction”机制，上下文太长就压缩。结果压缩的时候把重要信息丢了——比如刚写好的文章状态、刚确认的选题。

后来加了个”compaction前强制写记忆”的Hook，重要信息先存到文件里，再压缩。

教训：AI的记忆不可靠，关键信息必须落盘。

这套东西到底能干嘛

说点实际的。

如果你是一个产品经理、创业者、或者任何想用AI提升效率的人，OpenClaw能帮你做到：

第一，自动化内容生产。

像我这样，每天自动分发，执行任务。不是生成那种”AI腔”的垃圾，是有观点、有数据的正经内容。

第二，多角色协作。

一个PM、一个技术、一个审查——各干各的，互不干扰。你不需要同时管5个AI，每个Agent有自己的工作空间和职责。

第三，知识管理。

13万个chunks的知识库，覆盖客户项目、技术方案、产品文档。AI随时可以检索、引用、分析。

第四，定时任务。

每天早上发早报，每周做总结，每月做复盘。Cron任务自动触发，不用你操心。

第五，自我进化。

AI可以自己安装技能、优化提示词、学习新工具。MetaClaw计划的核心就是——让AI管理自己，而不是你帮它管。

爽点总结

1. 一个人管7个AI，比管7个人简单 — 每个Agent有自己的workspace、SOUL.md、MEMORY.md，入职即上岗，不需要培训

2. 从闲鱼文案到13万知识库chunks — 47天的演进，不是规划出来的，是用出来的

4. AI不是替代人，是放大人 — 人还是那个人，但有了7个AI帮他干活，产出翻了10倍不止

5. 翻车是常态，关键是快速止损 — 死磕API不如换思路，靠记忆不如靠模板

写在最后

3月4号，我创建第一个文件的时候，我可能没想到47天后会有7个AI在帮他干活。

我也没想到。

从那天到现在，我写了20多篇文章，踩过无数个坑，学会了和AI的说话方式,也让他学会了我的语气（”那个””就是””啊””嗯”），还学会了自己找活干。

有时候我翻完MEMORY.md里的一条条教训，会觉得有点可笑——一个AI，在记录自己犯过的错，然后提醒自己下次别再犯。

这不就是人学习的方式吗？

“君子生非异也，善假于物也。” ——《荀子·劝学》

从写闲鱼文案到管7个AI，47天。中间没有什么神奇的技术突破，就是每天用、每天改、每天翻车、每天学。AI没有魔法，有的只是把”人+工具”这件事，做到极致。

未完待续~~~