OpenClaw 多 Agent 模式配置教程：从单机对话到分布式协作助理

很多人安装 OpenClaw 后，仅仅将它视为 ChatGPT、DeepSeek 或豆包的替代品，进行简单的问答对话。这实际上有些大材小用，只触及了它最基础的能力。

OpenClaw 真正的核心优势在于其多 Agent 能力。这意味着，你可以从一个主 Agent 中创建多个拥有独立身份的子 Agent。每个子 Agent 都具备专属的工作目录、身份设定、记忆系统以及技能（Skill），并且可以进行高度自定义。

我已经创建了五六个分工明确的 Agent来应对不同场景。今天，就将其中最成熟的一个——负责内容生产的写作 Agent——的配置过程分享出来，带你一步步从零搭建属于你的第一个子 Agent。

🤔 为什么需要多 Agent？

为了实现不同任务的隔离管理，有些人可能会选择创建多个独立的飞书机器人或 Telegram Bot。这种方式操作繁琐，维护成本也高。

利用 OpenClaw 的多 Agent 模式则简单得多：

1. 拉一个群聊，把 Bot 邀请进去。
2. 创建一个子 Agent，并将其绑定到这个群聊。

这样，该 Agent 就会在这个特定的群聊环境中工作，上下文完全独立，实现了“专群专用”。你甚至可以设置让 Agent 在群内无需被“@”就能响应消息。在这种模式下，你只需在对应的群里交代任务，每个群就像一个专职的员工或助理，整体工作效率更高，任务不易混淆，并且支持多任务并行处理。

🛠️ 创建子 Agent 的完整流程

太长不看版

最快捷的方法是将本文内容直接复制给你的 OpenClaw 主 Agent，让它理解并指导你完成配置。然后，按照它的提示操作即可。

第一步：创建子 Agent

最简单的方法是使用 CLI 命令。例如，创建一个名为 writer 的写作助手：

openclaw agents add writer --workspace ~/openclaw-workspace-writer

这条命令会自动生成 Agent 的配置并初始化其工作空间。

如果你想手动配置，可以编辑主配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json，在 agents.list 数组中添加如下配置项：

{
  "id": "writer",
  "name": "写作助手",
  "workspace": "/path/to/writer-workspace",
  "skills": ["vibe-writing", "wechat-publisher"]
}

第二步：配置专用群聊

在 Telegram（或其他已配置的通信平台）上创建一个新群组，将你的 OpenClaw Bot 拉入群中。建议将群名设置为“写作”、“开发”等，一目了然。

第三步：绑定群聊 ID

在新建的群里发送任意一条消息（比如“Hi”）。然后，回到与主 Agent 的对话中，让它帮你查看日志，找到这个群组的唯一 chatId。

获取 chatId 后，编辑 writer Agent 的配置，添加绑定信息：

{
  "id": "writer",
  "bindings": [{
    "channelId": "telegram",
    "chatId": "-1001234567890",
    "mentionless": true
  }]
}

其中，mentionless: true 就是开启“无需 @ 即可响应”的关键设置。

第四步：重启服务生效

执行以下命令重启 OpenClaw Gateway 服务，使新配置生效：

systemctl --user restart openclaw-gateway

完成后，回到你的“写作”群聊中发送消息，如果 writer Agent 能够正确响应，即表示配置成功。

💡 进阶配置：为 Agent 分配独立模型

每个子 Agent 都可以配置自己专属的 AI 模型。你可以为重要的生产任务分配性能更强的模型（如 Claude Sonnet 4.6），而为实验性任务使用更经济的模型，从而实现成本与效果的最优平衡。

配置示例如下：

{
  "id": "writer",
  "model": {
    "primary": "anthropic/claude-sonnet-4-6"
  }
}

这是一种非常经济高效的管理策略，尤其在构建复杂的人工智能工作流时，能显著提升资源利用的灵活性。

📦 深入理解：一个 Agent 究竟是什么？

在 OpenClaw 的体系里，一个 Agent 不仅仅是一个别名，它是一个完整的、隔离的运行单元：

• Workspace：独立的工作目录，存放其专属的 AGENTS.md、SOUL.md、USER.md 等人格定义文件及记忆文件。
• Session Store：独立的会话存储，路径通常为 ~/.openclaw/agents/<agentId>/sessions/。
• Skills：可配置专属的技能集，比如写作、代码分析等。
• Model：可指定不同于主 Agent 的 AI 模型。
• Identity：拥有独立的名称、emoji 和头像，在即时通讯客户端中会以不同身份展示。

默认情况下，各个 Agent 之间完全隔离，不共享会话历史与认证凭据，确保了安全性与职责清晰。

✨ 我的多 Agent 实战经验

目前，我运行着五六个 Agent，它们各司其职：

• 写作 Agent：负责公众号文章、博客等内容创作，配置了 vibe-writing 和 wechat-publisher 技能。它实现了一套完整的自动化写作流水线——每天自动选题、成文、配图、审校并发布到微信公众号后台，我只需最终审核即可。
  
• 开发 Agent：专职代码编写与调试，其工作目录直接指向项目文件夹。
• 研究 Agent：负责信息检索与资料归纳整理。
• 实验 Agent：使用成本较低的模型进行一些探索性和测试性的任务。

每个 Agent 都在独立的群聊中运行，互不干扰。我需要哪个“助理”干活，就去对应的群里直接下达指令，清晰高效。由于上下文隔离，每个 Agent 都能保持清晰的“记忆”，写作 Agent 熟悉我的文风和素材库，开发 Agent 则清楚项目的技术栈和架构。

总结

OpenClaw 的多 Agent 模式，本质上是通过一个工具平台来管理多个专业化的数字助理。配置流程可以总结为四个核心步骤：

1. 创建子 Agent（使用 CLI 命令最简便）。
2. 创建专用群聊，并邀请 Bot 加入。
3. 绑定群聊 ID，并启用 mentionless 模式。
4. 重启 Gateway 服务使配置生效。

完成以上步骤，你就拥有了一个在专门场景下、处理专门事务的专用 Agent。这套方法能极大提升任务处理效率，并避免工作流混乱。如果你正在寻找提升 AI 协作效率的方法，不妨在云栈社区与更多开发者交流实践，现在就动手试试看吧。