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玩转OpenClaw多Agent协作:手把手搭建你的AI团队

当前时间： 2026-08-17 17:02:04 分类：办公文件 评论(0)
玩转OpenClaw多Agent协作:手把手搭建你的AI团队
引言：为什么我们需要多Agent协作？
先说一个真实场景。
我平时写材料，需要查资料→分析数据→撰写文章这一整套流程。以前都是一个人（一个AI）从头做到尾——慢，而且单一模型在长流程里容易"疲劳"，越往后质量越不稳定。
后来我尝试把流程拆开：使用OpenClaw，让一个管家Agent专门管理团队，一个Agent专门做研究，一个专门写代码处理数据，一个专门写文章。四个Agent各司其职，通过Telegram群组实时沟通。
效果出乎意料地好。
@研究员Agent找到关键数据后，直接@作家 Agent；写手遇到需要量化的问题，@程序员 Agent来搞定初稿。流程透明，节点可控，而且每个Agent都在自己擅长的环节工作，质量稳定多了。
Telegram群组在这里的角色，是通信总线——它把散布在不同进程里的Agent串联成一个团队，不需要复杂的队列系统、开端口、搭服务，一个群组全部搞定。
这篇文章，就是把整个搭建过程完整记录下来。你跟着走一遍，就能拥有自己的AI团队。

第一步：准备工作

需要准备的东西

  • 一个Telegram账号/飞书账号（必须的）
  • Node.js 18+（OpenClaw依赖）
  • OpenClaw（我们的主角）
  • 四个愿意配合的Bot（下面教你怎么创建）

📌 图1：BotFather创建机器人界面示意

打开Telegram，搜索 @BotFather，点击Start。
发送 /newbot，按提示操作：
1. 给Bot起名字（如 ResearcherBot）2. 给Bot起用户名（必须以bot结尾，如 MyResearcherBot）3. 收到一串Token，复制保存好——这就是你的Bot身份凭证
重复以上步骤三次，分别创建：
  • ResearcherBot（研究助手）
  • CoderBot（代码助手）
  • WriterBot（写作助手）

第二步：创建你的团队Agent

三个Bot都有了，现在要把它们变成OpenClaw Agent。

安装OpenClaw

npm install -g openclawopenclaw gateway start

为每个Bot创建独立配置

OpenClaw支持多Bot管理，每个Bot对应一个独立的workspace目录：
#创建 researcher 工作区openclaw workspace create researchercd researcheropenclaw device add --name researcher_bot --token "你的ResearcherBotToken"# 创建 coder 工作区openclaw workspace create codercd coderopenclaw device add --name coder_bot --token "你的CoderBotToken"# 创建 writer 工作区openclaw workspace create writercd writeropenclaw device add --name writer_bot --token "你的WriterBotToken"

创建Telegram群组并拉Bot进群

  1. 在Telegram新建群组，名字如"AI团队协作群"
  2. 搜索各Bot用户名，点击添加
  3. 确保三个Bot都被拉进群
📌 图2：群组成员示意（管理员 + 3个Bot + 你）
───

第三步：配置群组权限

Bot隐私模式设置

Telegram Bot默认只能接收@提及它的消息。在群组里让Bot正常工作，需要调整隐私设置：
  1. 找 @BotFather
  2. 发送 /mybots
  3. 选择对应的Bot
  4. → Bot Settings → Group Privacy → Enable
对三个Bot都做这个操作。

管理员配置

在OpenClaw配置里，指定哪些是管理员（可以向Bot发指令）：
在每个Bot的workspace里编辑 AGENTS.md 或配置文件：

luke_discover_bot:
- 你的Telegram用户ID
📌 图3：Bot隐私权限设置流程
───

第四步：初始化协作流程

核心配置文件

在群组协作场景下，有几个关键文件建议在各Bot workspace里配置：
  • SOUL.md — 定义Agent人格和协作规则
  • AGENTS.md — 团队成员和分工

团队分工示意

用户发任务 → 群组↓researcher 接收 → 查资料/分析数据↓coder（如需）→ 处理数据/写代码↓writer → 整合输出 → 发群
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第五步：实战演示

场景： 用户在群组发消息："帮我查一下最近AI领域的最新进展，做个简要总结"
• Step 1： researcher_bot 自动识别任务，开始搜集信息• Step 2： 研究完成，researcher 在群组@writer_bot，附上关键信息• Step 3： writer_bot 接收信息，整理成文，发到群组
📌 图4：群组协作截图示例

监控与调试

所有Bot的输出都会实时显示在对应终端里，哪个环节出问题一目了然。调试时直接在对应workspace目录打开日志查看。
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结语：让AI真正协作起来

多Agent的价值不在于"炫技"，而在于专业化分工。
就像一个团队里有研究员、工程师、写手各司其职，AI Agent也应该各做最擅长的事。Telegram群组让这种分工变得异常简单——不需要复杂的中间件，不需要自己写队列系统，一个群组就是天然的任务流转中心。
如果你搭建好了，欢迎来交流经验。如果遇到问题，文章没讲清楚的地方，也欢迎反馈。
彩蛋： 下篇文章，我会讲如何给这个团队加一个"项目经理Agent"，让它自动拆解任务、分配给各个Agent、追踪进度。敬请期待。
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文中涉及的技术细节均基于OpenClaw公开文档和实操经验。如有疏漏，欢迎指正。