夜雨聆风你有没有想过，公众号文章从选题到发布，可以完全交给 AI 自动完成？
不是那种「AI写一篇水文」的玩具demo，而是一条真正的生产线——有策划、有编辑、有设计师、有发布员，各司其职，全自动运转。
这篇文章分享我们用 OpenClaw + 飞书 + 微信公众号 搭建的实际方案，已经稳定跑了一段时间，效果远超预期。
先看全貌：这条生产线长什么样
一条完整的公众号内容生产线，至少需要五个角色：
- 大总管（调度） — 接收需求，分配任务，监控进度
- 小策（策划） — 生成选题，提供角度和素材
- 小文（编辑） — 撰写文章，打磨文字
- 小图（设计） — 生成配图、封面
- 小发（运营） — 排版发布到微信公众号
每个角色对应一个独立的 AI 助手，拥有自己的「大脑」（工作指南）和「技能」（工具能力）。它们通过飞书群聊协作，像一个真正的内容团队在工作。
技术架构：三层接力
整条链路分三层：
第一层：飞书多 Agent 协作
每个 AI 助手绑定一个飞书机器人账号。大总管在群里@小策要选题，小策回复后大总管再@小文写作，小文完成后@小图配图，最后@小发发布。
关键在于——AI 助手之间通过跨会话通信来协作。大总管不是简单地转发消息，而是以结构化的方式把任务参数传给下一个助手。比如：
大总管对小策说："请根据以下方向生成3个选题：OpenClaw实战系列，面向技术开发者"
小策在自己的工作台里完成思考，把结果返回。大总管收到后，再决定下一步。
第二层：飞书机器人搭建
每个 AI 助手需要绑定一个飞书机器人，大致步骤：
1. 在飞书开放平台创建多个机器人应用（每个助手一个）
2. 在 OpenClaw 里设置消息路由，把不同机器人的消息分发到对应助手
3. 开启助手之间的通信权限，让它们可以互相发消息
每个助手有独立的工作空间、记忆文件和技能。它们互不干扰，但可以通过 OpenClaw 的通信机制协作。
第三层：微信公众号对接
发布环节通过微信公众号接口实现。小发助手负责：把文章从 Markdown 格式转成微信兼容的格式，上传图片到微信素材库，然后创建草稿并发布。
关键技术细节
跨会话通信：助手间的「对讲机」
这是多助手协作的核心功能。它允许一个助手向另一个助手发送消息，并等待返回结果。
举个例子：大总管向小策发消息"请生成3个选题"，可以设置60秒超时，避免无限等待。小策在自己的上下文中处理，有完整的记忆和工具，处理完后结果直接回到大总管的对话流中。
这比简单的消息转发强大得多——每个助手都在自己的专业领域内独立思考，结果更准确。
飞书群内的协作流程
在飞书群里，流程看起来像这样：
大总管：@小策 今天需要一篇 OpenClaw 浏览器控制的科普文章
小策：收到，已生成3个选题，推荐第2个…
大总管：@小文 用第2个选题写文章
小文：文章已完成，已保存
大总管：@小图 为这篇文章生成封面
小图：封面已生成，上传完毕
大总管：@小发 发布到公众号
小发：已发布 ✅
整个过程可能只需要5分钟。其中大部分时间花在 AI 生成内容上，人工只需要在大总管层面做决策。
每个助手的「技能栈」
不同助手装备不同技能，各司其职：
- 大总管：任务调度、进度跟踪、质量把关
- 小策：选题生成、热点追踪、竞品分析
- 小文：中文写作、内容优化、风格适配
- 小图：AI生图、封面设计、配图排版
- 小发：格式转换、接口发布、定时推送
技能以说明书的形式存在每个助手的工作空间里，OpenClaw 会自动加载。给助手装新技能就像给它装个插件——写好说明书，重启即可。
搭建步骤（精简版）
如果你想复现这套方案，核心步骤如下：
Step 1：安装 OpenClaw
一行命令装好，然后初始化。
Step 2：创建飞书机器人
在飞书开放平台创建5个机器人应用，分别对应5个助手。每个机器人需要开启消息接收权限。
Step 3：配置多助手
在 OpenClaw 里定义5个助手，绑定各自的飞书机器人。关键是设置好消息路由规则，确保飞书消息能正确分发到对应助手。
Step 4：对接微信公众号
在发布助手的设置里填入微信公众号的授权信息，用于调用发布接口。
Step 5：装填技能
为每个助手安装对应技能。OpenClaw 社区有现成的写作、设计、发布技能可以直接用。
Step 6：启动并测试
启动服务，在飞书群里给大总管发一条消息，整条生产线就会运转起来。
实际效果与踩坑经验
效果：从选题到发布，整条链路最快5分钟完成。日均可产出3-5篇质量稳定的公众号文章。
踩过的坑：
- 助手之间传递长文本时，注意上下文长度限制
- 微信公众号的图片素材有格式要求，需要提前处理
- 飞书机器人之间的@消息需要额外配置，不是自动的
适合谁？
- 自媒体运营者，想用 AI 提效但又不想完全放手
- 小团队内容创作，人少但产出要求高
- 技术爱好者，想折腾 AI 助手协作的有趣玩法
OpenClaw 是开源的。如果你对多助手协作感兴趣，这是目前最容易上手的方案之一。
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