夜雨聆风摘要：2026 年，Agentic AI 正从概念走向落地。本文手把手教你用 OpenClaw 搭建一个能自动写稿、自动排版的公众号智能体工作流，涵盖架构设计、Prompt 工程和常见问题排查，适合有 AI 基础的技术读者。
一、为什么需要智能体工作流？
如果你是一位公众号运营者，每天重复的「选题→写稿→排版→配图→发布」就像一条流水线。
但大多数人的流水线是人力驱动的。你花 2 小时找选题，3 小时写稿，1 小时排版，最后发现标题不够吸引人，推倒重来。
智能体工作流的核心思想：把重复、规则明确的任务交给 AI，人只做创意和决策。
我目前用 OpenClaw 搭建的公众号智能体，每天自动完成一篇图文的全流程：从热点抓取、选题生成、文章撰写、HTML 排版、封面配图，到最终写入微信草稿箱。整个过程零人工干预。
二、OpenClaw 是什么？
OpenClaw 是一个开源的 AI Agent 平台，核心能力包括：
- Skills（技能）：可复用的自动化模块，比如「公众号写稿」「图片生成」「定时发布」
- Cron（定时任务）：按计划触发技能，实现日更自动化
- Sub-agents（子智能体）：并行处理多个子任务，比如同时生成封面和正文配图
- 多模型支持：DeepSeek、GPT、Claude、智谱等，按任务选择最适合的模型
简单来说，OpenClaw 就像一个AI 员工的操作系统——你给它技能和时间表，它就能自己干活。
三、搭建你的第一个公众号智能体
Step 1：安装 OpenClaw
首先在服务器（推荐 Ubuntu 22.04）上安装 OpenClaw：
# 安装 OpenClaw CLI
npm install -g openclaw
# 初始化工作区
openclaw init my-workspace
cd my-workspaceStep 2：安装公众号技能套件
公众号一条龙套件包含 9 个技能模块，覆盖从选题到发布的完整链路：
# 安装公众号套件（aws-wechat-article-*）
openclaw skills install aws-wechat-article-main
openclaw skills install aws-wechat-article-topics
openclaw skills install aws-wechat-article-writing
openclaw skills install aws-wechat-article-review
openclaw skills install aws-wechat-article-formatting
openclaw skills install aws-wechat-article-images
openclaw skills install aws-wechat-article-publish
openclaw skills install aws-wechat-article-assets
openclaw skills install aws-wechat-sticker安装完成后，OpenClaw 会自动将这些技能注册到你的工作区。
Step 3：配置账号与密钥
在仓库根目录创建 aws.env 文件，填入你的 API 密钥：
# 写作模型 API Key（以 DeepSeek 为例）
WRITING_MODEL_API_KEY=sk-your-deepseek-key
# 图片模型 API Key（以智谱 CogView 为例）
IMAGE_MODEL_API_KEY=your-zhipuai-key
# 微信公众号凭证
WECHAT_1_APPID=wxc604f49e6b082bf0
WECHAT_1_APPSECRET=your-app-secret然后创建 .aws-article/config.yaml，定义账号定位和发布策略：
article_category: 科技
target_reader: 互联网从业者、程序员、关注 AI 的技术爱好者
default_author: AI 巨人
tone: 正式
topic_direction: AI 发展，AI 前沿信息，AI 各类型知识
target_word_count: 1800-2500
publish_method: draft # 默认入草稿箱，不自动群发
wechat_accounts: 1
wechat_api_base: 「https://api.weixin.qq.com」Step 4：运行配置校验
python skills/aws-wechat-article-main/scripts/validate_env.py看到 配置校验通过 说明一切就绪。如果失败，根据提示补全缺失的配置项即可。
四、智能体的核心架构
整个公众号智能体的工作流可以用一张图概括：
[定时任务 Cron]
↓ 每天 09:00 触发
[选题 Skill] → 抓取热点 → 生成选题卡
↓
[写稿 Skill] → 调用 LLM 撰写初稿
↓
[审稿 Skill] → 合规检查 + 润色 + 插入文末嵌入
↓
[排版 Skill] → Markdown → 微信公众号 HTML
↓
[配图 Skill] → 生成封面 + 正文配图
↓
[发布 Skill] → 上传微信草稿箱每个环节都是独立的技能模块，通过 main 技能串联。如果某个环节失败，智能体会自动重试一次；如果仍然失败，会记录异常并继续执行，最后统一汇报。
关键技术点
1. 提示词工程（Prompt Engineering）
公众号文章的质量，80% 取决于提示词。我的写作提示词模板核心要素：
角色：你是一位资深科技公众号编辑
目标读者：{target_reader}
文章调性：{tone}
结构要求：{default_structure}
字数范围：{target_word_count}
禁用词：{forbidden_words}2. 状态管理
每篇文章对应一个独立目录 drafts/YYYYMMDD-标题 slug/，里面包含：
article.yaml：文章元数据和状态topic-card.md：选题卡片draft.md：初稿article.html：排版后的 HTMLimgs/：配图目录
3. 故障自愈
当 API 调用失败时，智能体的处理策略：
| 失败类型 | 处理方式 |
|---|---|
| 网络超时 | 自动重试 1 次 |
| 模型限流 | 等待 30 秒后重试 |
| 配置错误 | 终止流程，汇报用户 |
| 内容审核不通过 | 自动重写问题段落 |
五、Prompt 实战：让 AI 写出人味
很多人抱怨 AI 写出来的东西有「AI 腔」。关键技巧是在提示词中加入「反 AI 腔」规则：
# 在 config.yaml 中定义写作规范
writing_rules:
- 开头 3 句内点明主题，用具体场景或痛点引入
- 段落短小精炼，每段聚焦一个要点
- 多用短句和口语化表达，减少长难句
- 观点先行、论据在后，重要结论适当加粗
- 少用形容词堆砌，多用数据、案例和事实
- 结尾给出可执行的建议或引发思考的问题另一个秘诀是注入真实案例。我在提示词里要求：每篇文章至少包含 1 个真实工具的使用步骤、1 个可运行的代码片段、1 个踩坑经验。这些内容是 AI 编不出来的，必须来自真实实践。
六、常见问题排查
Q1：写作模型 API Key 未配置怎么办？
OpenClaw 支持「Agent 代写」模式。当写作模型未配置时，主智能体会直接调用当前对话模型（如 Claude）来完成写作，不需要第三方 API。
Q2：图片生成失败？
检查 IMAGE_MODEL_API_KEY 是否有效，以及 image_model.base_url 和 model 是否匹配。智谱 CogView 的端点是 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/images/generations。
Q3：微信草稿箱上传失败？
- 确认
WECHAT_1_APPID和WECHAT_1_APPSECRET正确 - 检查公众号是否有「发布能力」权限
- 确认
publish_method为draft或published
Q4：文章被微信判定为低质？
- 增加原创内容和真实案例
- 减少 AI 套话和过渡性语句
- 添加更多配图提升阅读体验
七、进阶玩法
多账号矩阵
OpenClaw 支持多个公众号账号同时运营，只需在 config.yaml 中配置 wechat_accounts: 2，并分别填入 WECHAT_2_APPID 和 WECHAT_2_APPSECRET。
系列栏目策划
用 aws-wechat-article-topics 技能可以一键生成一个系列（如「AI Agent 入门 10 讲」）的完整排期，包括每篇的主题、角度和发布时间。
热点自动追
结合 web-search-ex-skill，智能体可以每天早上自动抓取 HN、36kr、少数派等站点的热门文章，筛选与你领域相关的选题，生成选题报告。
八、写在最后
Agentic AI 不是替代人，而是放大人的能力。
一个智能体工作流可以让一个小编的产出从每天 1 篇提升到 3-5 篇，而且质量稳定。但选题方向、内容调性、用户互动，这些仍然需要人的判断和创意。
我的建议是：先让智能体跑通最小闭环，再逐步优化。
最小闭环 = 选题 + 写稿 + 入草稿箱。先把这三步跑通，再加入排版、配图、审核等环节。每加入一个新环节，都要测试稳定性和输出质量。
OpenClaw 的开源地址：https://github.com/openclaw/openclaw
公众号技能套件源码：https://github.com/aiworkskills/wechat-article-skills
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