夜雨聆风基于 OpenClaw 2026.3.23-2 版本，亲测可用。
📋 配置前准备
环境要求
- OpenClaw 版本
: 2026.3.23-2 或更高 - Node.js
: v18+ - 模型 Provider
: DashScope（阿里云）已配置
检查当前配置
# 查看版本openclaw --version# 查看当前配置cat ~/.openclaw/openclaw.json | jq .agents# 检查服务状态openclaw gateway status
🎯 为什么要配置多 Agent
单 Agent 的局限：
一个模型干所有活，效率低 专业任务不够专业（比如写代码不如专用模型） 无法并行处理复杂任务
多 Agent 的优势：
专人专事（代码交给 coder，写作交给 creative） 并行协作（复杂任务分给多个 agent） 成本优化（简单任务用便宜模型）
📦 第一步：备份原配置
重要！先备份，防止配错了回不去。
cp ~/.openclaw/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json.backup.$(date +%Y%m%d)
🔧 第二步：编辑配置文件
打开配置文件：
vim ~/.openclaw/openclaw.json
找到 agents部分，替换成下面的配置。
📝 第三步：多 Agent 配置（完整版）
{"agents":{"defaults":{"model":{"primary":"dashscope/qwen3.5-plus"},"imageModel":{"primary":"dashscope/qwen3-vl-plus"},"models":{"dashscope/qwen3.5-plus":{"alias":"assistant"},"dashscope-us/qwen3-max-2025-09-23":{"alias":"max"},"dashscope/glm-4.7":{"alias":"glm"},"dashscope/glm-5":{"alias":"long-text"},"dashscope/qwen3-coder-next":{"alias":"coder-fast"},"dashscope/qwen3-coder-plus":{"alias":"coder"},"dashscope/qwen3-vl-flash":{"alias":"vision-fast"},"dashscope/qwen3-vl-plus":{"alias":"vision"},"dashscope/MiniMax-M2.5":{"alias":"reasoning"},"dashscope/kimi-k2.5":{"alias":"creative"},"dashscope/wan2.6-t2i":{"alias":"image-gen"}},"workspace":"/home/admin/.openclaw/workspace","compaction":{"mode":"safeguard"}},"list":[{"id":"main","name":"通用助手","model":{"primary":"dashscope/qwen3.5-plus"},"subagents":{"thinking":"off"}},{"id":"coder","name":"代码专家","model":{"primary":"dashscope/qwen3-coder-plus"},"subagents":{"thinking":"on"}},{"id":"coder-fast","name":"快速代码助手","model":{"primary":"dashscope/qwen3-coder-next"},"subagents":{"thinking":"off"}},{"id":"vision","name":"视觉分析专家","model":{"primary":"dashscope/qwen3-vl-plus"},"subagents":{"thinking":"off"}},{"id":"long-context","name":"长文本专家","model":{"primary":"dashscope/glm-5"},"subagents":{"thinking":"off"}},{"id":"creative","name":"创意写作专家","model":{"primary":"dashscope/kimi-k2.5"},"subagents":{"thinking":"off"}},{"id":"reasoning","name":"逻辑推理专家","model":{"primary":"dashscope/MiniMax-M2.5"},"subagents":{"thinking":"on"}},{"id":"data-analyst","name":"数据分析专家","model":{"primary":"dashscope/qwen3.5-plus"},"subagents":{"thinking":"on"}},{"id":"investment-advisor","name":"投资分析顾问","model":{"primary":"dashscope/qwen3.5-plus"},"subagents":{"thinking":"on"}},{"id":"research-assistant","name":"研究助理","model":{"primary":"dashscope/glm-4.7"},"subagents":{"thinking":"off"}},{"id":"image-gen","name":"图像生成专家","model":{"primary":"dashscope/wan2.6-t2i"},"subagents":{"thinking":"off"}}]}}
⚙️ 配置说明
模型选择逻辑
main | ||
coder | ||
coder-fast | ||
vision | ||
long-context | ||
creative | ||
reasoning | ||
data-analyst | ||
investment-advisor | ||
research-assistant | ||
image-gen |
Thinking 模式
thinking: on- 启用推理模式，适合复杂任务（coder、reasoning、data-analyst、investment-advisor） thinking: off- 快速响应，适合简单任务（main、vision、creative 等）
🚀 第四步：验证配置
检查语法
# 验证 JSON 语法cat ~/.openclaw/openclaw.json | jq .
如果输出正常 JSON，说明语法没问题。
重启服务
openclaw gateway restart
检查状态
openclaw gateway status
看到 Runtime: running就说明成功了。
💡 第五步：使用多 Agent
方式 1：对话中直接调用
在消息前加 /agent-id：
/coder 帮我写一个Python爬虫/vision 分析这张图片/creative 写一篇关于 AI 的文章/investment-advisor 分析贵州茅台股票/coder-fast 写个HelloWorld函数
方式 2：使用 sessions_spawn
// 创建代码专家 agentsessions_spawn({task:"帮我写一个 Web 爬虫",agentId:"coder",runtime:"subagent",mode:"run"})// 创建投资顾问 agentsessions_spawn({task:"分析宁德时代股票",agentId:"investment-advisor",runtime:"subagent",mode:"run"})
方式 3：自动协作（高级）
复杂任务会自动协调多个 agent：
用户：帮我做一个股票分析系统自动协调流程：1. investment-advisor →提供分析逻辑2. coder →编写代码实现3. data-analyst →设计数据可视化4.汇总→完整系统
📊 实际使用案例
案例 1：写代码 + 写文档
任务：帮我写一个股票数据爬虫，并写使用说明分配：- coder →编写爬虫代码- creative →撰写使用文档- main →汇总整理
案例 2：投资分析报告
任务：写一篇新能源板块投资分析报告分配：- research-assistant →收集行业数据- investment-advisor →分析投资逻辑- creative →优化文章表达- main →汇总整理
案例 3：图片 + 数据分析
任务：分析这张财务报表图片分配：- vision →识别图片内容- data-analyst →分析财务数据- main →汇总建议
⚠️ 常见问题
问题 1：配置后服务启动失败
原因：JSON 语法错误
解决：
# 验证语法cat ~/.openclaw/openclaw.json | jq .# 恢复备份cp ~/.openclaw/openclaw.json.backup.*~/.openclaw/openclaw.json
问题 2：Agent 调用失败
原因：模型未开通或 API Key 问题
解决：
# 检查模型配置cat ~/.openclaw/openclaw.json | grep -A 5"models"# 测试模型openclaw models test qwen3.5-plus
问题 3：Thinking 模式不生效
原因：某些模型不支持 thinking
解决：
qwen3-coder-plus 支持 thinking qwen3-coder-next 不支持 thinking（设为 off） 检查模型文档确认支持情况
🎯 优化建议
根据使用频率调整
如果你经常写代码：
{"id":"coder","model":{"primary":"dashscope/qwen3-coder-plus"},"subagents":{"thinking":"on"}}
如果你经常分析图片：
{"id":"vision","model":{"primary":"dashscope/qwen3-vl-plus"},"subagents":{"thinking":"off"}}
成本优化
便宜模型组合：
简单任务 → glm-4.7（便宜） 代码任务 → qwen3-coder-next（快速） 复杂任务 → qwen3.5-plus（均衡）
📖 进阶配置
自定义 Agent
添加你自己的专用 agent：
{"id":"my-custom-agent","name":"我的专用助手","model":{"primary":"dashscope/qwen3.5-plus"},"subagents":{"thinking":"off"}}
调整默认模型
{"defaults":{"model":{"primary":"dashscope/glm-4.7"//改成默认用 glm}}}
📞 故障排查
查看日志
# 查看网关日志openclaw gateway logs# 查看实时日志tail -f /tmp/openclaw/openclaw-*.log
检查 Agent 列表
# 列出所有 agentopenclaw agents list
测试特定 Agent
# 测试 coder agentopenclaw agents test coder "写个 Hello World"
✅ 配置完成检查清单
备份原配置 编辑 openclaw.json 验证 JSON 语法（jq .） 重启服务（openclaw gateway restart） 检查服务状态（openclaw gateway status） 测试调用 agent（/coder 测试） 确认日志无错误
📚 相关资源
- OpenClaw 官方文档
: https://docs.openclaw.ai - 模型配置指南
: ~/.openclaw/workspace/docs/ - 配置备份
: ~/.openclaw/openclaw.json.backup.*
🎉 总结
配置多 Agent 就 5 步：
- 备份
- 防止配错 - 编辑
- 添加 agent 配置 - 验证
- 检查 JSON 语法 - 重启
- 应用配置 - 测试
- 调用 agent 确认
配置完成后，你就可以：
用 /coder写代码用 /creative写文章用 /vision分析图片用 /investment-advisor分析股票…
专人专事，效率翻倍！
配置时间: 2026-03-27OpenClaw 版本: 2026.3.23-2配置状态: ✅ 亲测可用
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