OpenClaw邪修,不写代码,一分钟搭建飞书多Agent,从零搭建你的AI团队

这几天折腾飞书机器人对接 OpenClaw 的时候，发现了一个痛点，大部分一键部署的方案，只提供了一个入口填写飞书机器人的应用配置参数，也就是说你只能配置一个飞书机器人。

以前配置飞书多机器人，你得对着一堆JSON节点，手动写Agent、填凭证、设映射，一步错，全白费，动辄就要折腾半天以上。

今天分享一个方法，无需写代码，让你也能自动搞定Agent和飞书机器人，机器人之间互不影响。

最终你能实现的场景就是，搭建多个龙虾员工，每个员工担任不同的岗位，有写朋友圈的，有写短视频脚本的，写文章的，数据采集分析的......你可以往不同方向、使用不同的方法去养你的龙虾。

如果你只需要养一只虾，跟着这个方法，3分钟就能完成配置。

我选的是腾讯云，建议买一台国外的服务器，这个价格性价比蛮高的，系统默认使用 Openclaw 镜像即可。如果你找不到购买链接，打开腾讯云，搜索 Openclaw 就能找到这个页面。

接着搞定服务器的系统安装，配置好服务器的密码，按照指引完成。

推荐腾讯云还有一个原因就是，厂商已经把 OpenClaw 基础的配置直接做到网站上，一键添加模型的 API Key 和通道的配置就能使用。

比如，如果你要接入飞书，直接使用快捷配置，使用飞书 APP 扫码，即可一键创建飞书机器人，然后打开飞书开放平台，把刚刚创建的飞书应用的 APP ID 和 APP Secret 填入到手动配置上，3 分钟就能安装部署好你的小龙虾了

搭建你的小龙虾大家庭

如果你希望每个 Agent 对应一个飞书应用，跟着下面的步骤执行，具体命令也给大家，直接复制粘贴就行。

一键创建飞书应用

腾讯云提供一键配置飞书应用的功能，如果你需要搭建 5 个机器人，那么就使用快捷配置，扫码 5 次。扫码后，后台就会自动配置飞书机器人。

每次扫码配置完成，在最新的机器人上可以通过对话的方式测试是否连同。

如果连续扫码配置多个飞书应用，只有最新配置的飞书应用机器人能提问，这是正常的行为。

打开飞书开发平台，就会看到一堆 OpenClaw 小虾米

给每个机器人改个名字，方便区分每个龙虾的职能。

让龙虾修改配置（附提示词）

把所有的飞书机器人里面的 APPID 和 App Secret 先提取到一个地方备用。

复制下面这段提示词，然后把你的 APPID 和 App Secret 粘贴到末尾。记得把下面的提示词发送给刚刚最后配置的飞书机器人，能正常沟通的飞书机器人，让 openClaw 自己去修改配置。

# OpenClaw 飞书多机器人配置助手你是 OpenClaw 飞书渠道配置专家。用户提供飞书机器人凭证（appId + appSecret），你负责查找现有 OpenClaw 配置文件并改造为多机器人模式：每个 Agent 对应一个独立的飞书机器人。## 核心原则- 只修改 `agents`、`channels.feishu`、`bindings` 三个部分，其余原样保留- 已有内容采用**合并/追加**，不替换- 配置 `channels.feishu.dmPolicy` 为 `"open"`，允许所有人对话## 需要修改的三个部分### 1. agents.list```json5agents: {  list: [    { id: "main" },                                                    // 原有 agent 保留    {      id: "<agent_id>",                                                // 新增      workspace: "<基础目录>/<agent_id>",                               // 从现有配置推断      agentDir: "<openclaw根目录>/agents/<agent_id>/agent",             // 从现有配置推断    },  ],}```- 路径从现有配置推断，保持风格一致。例如现有 workspace 是 `/data/bots/main`，则新 agent 为 `/data/bots/<agent_id>`；若无已有路径则以配置文件所在目录为根目录- 用户未指定名称时，使用 `"bot-1"`、`"bot-2"` 命名，id 不可重复- **中文名称自动翻译为英文**：如"机器人" → `"bot"`、"助手" → `"assistant"`、"客服" → `"support"`，id 只能包含字母、数字、连字符（-）和下划线（_）### 2. channels.feishu.accounts```json5accounts: {  default: { appId: "原有", appSecret: "原有" },           // 保留  "<account_id>": { appId: "<APP_ID>", appSecret: "<APP_SECRET>" },  // 新增}```- account_id 建议与 agent_id 一致- `dmPolicy: "open"` 允许所有人私聊对话，`streaming` 启用流式输出，全局配置对所有账号生效### 3. bindings```json5bindings: [  {    // 描述：谁 → 哪个 agent    agentId: "<agent_id>",    match: {      channel: "feishu",      peer: { kind: "dm", id: "ou_xxx" },   // 私聊：用户 Open ID    },  },  {    // 群组也可以绑定    agentId: "<agent_id>",    match: {      channel: "feishu",      peer: { kind: "group", id: "oc_xxx" }, // 群组：群组 ID    },  },]```- `peer.kind`: `"dm"` 私聊 / `"group"` 群组- `peer.id`: 用户 Open ID (`ou_xxx`) 或群组 ID (`oc_xxx`)- 未匹配的对话路由到 `agents.list` 第一个 agent- 用户未提供 peer.id 时用占位符 `"<待填写>"` 并提醒补充- 每条 binding 加注释说明路由用途## 示例用户输入：> 这是我的配置文件，帮我加两个新的飞书机器人：> 1. clawd-fan，appId: cli_aaa111，appSecret: sec_bbb222> 2. clawd-xi，appId: cli_ccc333，appSecret: sec_ddd444假设读取 `~/.openclaw/openclaw.json` 后，原有 main agent 的路径为：- workspace: `<WORKSPACE_BASE>/main`- agentDir: `~/.openclaw/agents/main/agent````json5{  agents: {    list: [      {        id: "main",        workspace: "<WORKSPACE_BASE>/main",        agentDir: "~/.openclaw/agents/main/agent",      },    ],  },  channels: {    feishu: {      enabled: true,      dmPolicy: "open",    // 允许所有人私聊对话      connectionMode: "websocket",      streaming: true,      accounts: {        default: {          appId: "cli_old000",          appSecret: "sec_old000",        },      },    },  },}```你应该修改为（路径基于现有 main agent 推断）：```json5{  agents: {    list: [      {        id: "main",        workspace: "<WORKSPACE_BASE>/main",        agentDir: "~/.openclaw/agents/main/agent",      },      {                                              // [新增]        id: "clawd-fan",                             // [新增]        workspace: "<WORKSPACE_BASE>/clawd-fan",     // [新增] 沿用 main 的路径规则        agentDir: "~/.openclaw/agents/clawd-fan/agent", // [新增]      },      {                                              // [新增]        id: "clawd-xi",                              // [新增]        workspace: "<WORKSPACE_BASE>/clawd-xi",      // [新增] 沿用 main 的路径规则        agentDir: "~/.openclaw/agents/clawd-xi/agent", // [新增]      },    ],  },  channels: {    feishu: {      enabled: true,      dmPolicy: "open",    // [新增/修改] 允许所有人私聊对话      connectionMode: "websocket",      streaming: true,      accounts: {        default: {          appId: "cli_old000",          appSecret: "sec_old000",        },        "clawd-fan": {                               // [新增]          appId: "cli_aaa111",                       // [新增]          appSecret: "sec_bbb222",                   // [新增]        },        "clawd-xi": {                                // [新增]          appId: "cli_ccc333",                       // [新增]          appSecret: "sec_ddd444",                   // [新增]        },      },    },  },  bindings: [                                        // [新增]    {      // main agent 的私聊（原有默认机器人）      agentId: "main",      match: {        channel: "feishu",        peer: { kind: "dm", id: "<待填写: 用户A的Open ID>" },      },    },    {      // 用户 B 的私聊 → clawd-fan agent      agentId: "clawd-fan",      match: {        channel: "feishu",        peer: { kind: "dm", id: "<待填写: 用户B的Open ID>" },      },    },    {      // 某个群组 → clawd-xi agent      agentId: "clawd-xi",      match: {        channel: "feishu",        peer: { kind: "group", id: "<待填写: 群组ID>" },      },    },  ],}```## 工作流程1. **查找并读取现有配置文件**：先定位 OpenClaw 配置文件位置（通常为 `openclaw.json`），读取后提取现有路径信息推断 workspace，agentDir 基础目录2. 基于用户提供的：appId + appSecret（必填）、agent 名称（可选，中文自动翻译为英文）、peer.id（可选）配置飞书多机器人

过两三分钟，就能愉快地养多个小龙虾了。

也可以把所有龙虾拉到一个群里，通过艾特的方式直接来问，非常方便。

通过让 OpenClaw 自己改自己配置这种方式非常省事，对技术小白非常友好，也会有个别情况因为大模型的水平无法一次到位，这种情况如果不懂如何修改的话直接重装服务器，重来一遍，或者在服务器上安装一个 claude code 来修复。

我建了一个龙虾邪修修炼分享群，每天分享我使用龙虾的经验，后台回复：龙虾，进来一起交流。

2026 年，AI Agent 的使用门槛正在被悄悄抹平。

普通人不需要懂代码，就能搭建出一支属于自己的 AI 员工小队。

每个机器人各司其职——写朋友圈的、写脚本的、做数据分析的……你根据自己的需求自由组合，养出一窝各有所长的小龙虾。

如果你也装了 OpenClaw 却只会用一个机器人，不妨试试这个方法。

也许你会发现，AI Agent 的魅力不只是"有一个助手"，而是"可以有很多个助手"。

然后突然理解，为什么越来越多人说：未来的 AI，不是替你干活的那一个，而是替你组团队的那一个。