我給OpenClaw招了兩個“下屬”，7×24待命！
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OpenClaw 多 Agent 模式：用分工代替混亂，讓 AI 自己管理自己
呢篇文章係作者姚路行——一個愛搞 AI 嘅大廠程序員兼 90 後奶爸——分享佢點樣用 OpenClaw 嘅多 Agent 功能，幫自己嘅 AI 助手「招兩個下屬」，從而解決單一 Agent 上下文混亂嘅問題。作者發現隨住 OpenClaw 要做嘅嘢越多（技術開發、公眾號運營等），一個 Agent 記唔曬所有嘢，容易出錯。
於是佢將任務拆成「技術 Agent」（小煉煉）同「運營 Agent」（小金金），由總指揮（辛吉德）統籌。每個 Agent 有獨立嘅工作區、記憶同會話，但可以互相發消息協作。文章詳細講解點樣用三行命令添加 Agent、寫 SOUL.md / AGENTS.md / USER.md 定義角色，同埋配置路由規則。作者仲展示咗實際玩法：技術 Agent 每日 check GitHub Issues，運營 Agent 分析公眾號數據，總指揮協調跨領域任務。
整體結論係：多 Agent 嘅核心唔係炫技，而係分工。正如人類團隊需要專注，AI 都需要獨立上下文先做到深入。作者強調呢套思路唔只適用 OpenClaw，任何複雜任務都可以拆成獨立模塊，讓 AI 自我管理。
- 單一 Agent 乜都做會導致上下文爆炸，記唔到之前講過咩，拆做多 Agent 可以有效解決呢個問題。
- 用 `openclaw agents add` 命令可以快速添加新 Agent，系統會自動建立獨立工作區、配置同會話。
- 每個 Agent 需要定義 SOUL.md（身份）、AGENTS.md（工作流程）、USER.md（老闆背景），寫得越詳細 Agent 越聽話。
- 透過路由配置（bindings）可以將唔同渠道（例如 Telegram）對應到唔同 Agent，實現專人專責。
- 作者實際使用後每日時間節省至少 30%，只需睇匯報做決策，具體執行交俾 AI 團隊搞掂。
添加 Agent 命令
openclaw agents add xiaolianlian # 技術 Agent openclaw agents add xiaojinjin # 運營 Agent openclaw agents list --bindings # 驗證
Agent 角色設定檔範例
USER.md： 我是姚路行，AI 編程公眾號作者 SOUL.md： 你叫"小金金"，姚路行的公眾號運營總監。 AGENTS.md： ## 核心工作 - 數據監控分析、內容選題推薦、熱點追蹤 ## 彙報機制 - 向總指揮彙報，每日三次（早報/午報/晚報） - 通過 sessions_send 發到 agent:main:main
openclaw.json 配置範例
{ agents: { list: [ { id: "main", default: true, name: "辛吉德", workspace: "~/.openclaw/workspace", model: "anthropic/claude-opus-4-6" }, { id: "xiaolianlian", name: "小煉煉", workspace: "~/.openclaw/workspace-xiaolianlian", model: "anthropic/claude-opus-4-6" }, { id: "xiaojinjin", name: "小金金", workspace: "~/.openclaw/workspace-xiaojinjin", model: "anthropic/claude-opus-4-6" }, ], }, channels: { telegram: { enabled: true, accounts: { main: { botToken: "你的botToken", dmPolicy: "pairing", groupPolicy: "allowlist", groups: { "你的group": { enabled: true } }, }, xiaolianlian: { botToken: "你的botToken", dmPolicy: "pairing", groupPolicy: "allowlist", groups: { "你的group": { enabled: true } }, }, xiaojinjin: { botToken: "你的botToken", dmPolicy: "pairing", groupPolicy: "allowlist", groups: { "你的group": { enabled: true } }, }, }, }, }, bindings: [ { agentId: "xiaolianlian", match: { channel: "telegram", accountId: "xiaolianlian" } }, { agentId: "xiaojinjin", match: { channel: "telegram", accountId: "xiaojinjin" } }, ], tools: { agentToAgent: { enabled: true, allow: ["main", "xiaolianlian", "xiaojinjin"], }, }, }
往期文章：安裝了72個Skills後，我的OpenClaw無所不能！
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內容結構
openclaw agents add xiaolianlian # 技術 Agentopenclaw agents add xiaojinjin # 運營 Agentopenclaw agents list --bindings # 驗證一下點解要搞多 Agent？一隻 🦞 做曬所有嘢會精神分裂
作者話佢嘅 OpenClaw 要處理技術開發、代碼維護、bug 修復，又要搞公眾號選題、數據分析、熱點追蹤，全部塞曬一個 Agent 度，上下文好快就會爆炸。今日問完技術問題，聽日問選題，佢邊記得咁多嘢？
所以佢決定拆開：每隻 Agent 有自己嘅工作區、記憶同會話，完全隔離，但可以互相發消息。咁樣就做到各司其職，需要協作時先溝通。
3 步搭建你嘅 AI 團隊
- 1 用 openclaw agents add 命令加入新 Agent，例如 `xiaolianlian` 同 `xiaojinjin`，系統會自動建立工作區、配置同會話。
- 2 寫好「個人簡介」：每個 Agent 工作區下有 SOUL.md（身份）、AGENTS.md（工作流程）、USER.md（老闆背景），越詳細 Agent 越明你要乜。
- 3 編輯 ~/.openclaw/openclaw.json，設定 Agent 同渠道嘅綁定關係，然後重啟服務：`openclaw gateway restart`。
以運營 Agent 為例，USER.md 寫「我是姚路行，AI 編程公眾號作者」；SOUL.md 寫「你叫小金金，姚路行的公眾號運營總監」；AGENTS.md 定義核心工作同匯報機制——透過 sessions_send 發俾總指揮。
實際玩法：心跳監控 + 自動分析 + 總指揮協調
作者俾技術 Agent 加咗個心跳任務，每日早上 8 點檢查 GitHub Issues，有新 bug 就主動提醒。運營 Agent 就每日早上 9 點分析公眾號數據，推薦選題方向。
總指揮（辛吉德）負責協調：遇到跨領域協作（例如寫技術文章），佢會叫技術 Agent 出內容，再轉俾運營 Agent 潤色。作者而家每日只需睇匯報、做決策，具體執行全交俾 AI 團隊，時間節省至少 30%。
多 Agent 嘅本質：唔係炫技，係分工
作者強調呢套思路唔只適用 OpenClaw，核心係將複雜任務拆成獨立模塊，讓每個 Agent 專注做好一件事。
總結嚟講，OpenClaw 嘅多 Agent 唔係要你管理更多 AI，而係讓 AI 自己管理自己。你只需要定義好每個 Agent 嘅職責，之後嘅嘢就交俾佢哋。
- 技術 Agent：專注寫代碼、維護、bug 修復
- 運營 Agent：專注選題、數據分析、熱點
- 總指揮：做協調同彙報，唔使落手做細節
大家好，我係姚路行，一個鍾意搞AI嘅大廠程序員，亦係一個90後奶爸
公眾號，回覆【openclaw】免費拉你入OpenClaw學習羣最近我發現，我嘅 OpenClaw 負責嘅嘢越來越多了，好攰呀！
一個人負責嘅嘢太多，容易亂，AI 都一樣！
於是我決定俾我嘅 OpenClaw 請兩個下屬，佢做總指揮，俾佢減減負！
然後我俾佢睇咗佢嘅兩個下屬：
一個技術 Agent，主要負責寫代碼搞開發相關。
一個運營 Agent，主要負責公眾號選題同數據分析。
佢哋各自做自己嘅嘢，互不幹擾，但係需要協作時可以互相發訊息。
最絕嘅係，佢哋 7×24 小時候命！呢個先係 AI 助手應有嘅樣。
點解要搞多 Agent？
一隻 🦞 做曬所有嘢，遲早精神分裂。我嘅場景你哋感受一下：
全部塞入一個 Agent 嘅上下文會爆。今日傾完技術問題，聽日問公眾號選題，佢一早唔記得咗昨日講咗乜。
所以要拆開——
每隻 🦞 有自己的工作區、記憶、會話，完全隔離。但可以互相發訊息，該協作就協作。呢個就係 OpenClaw 嘅多 Agent 模式。
3 步搭建你嘅 AI 團隊
第一步：添加 Agent
一行命令嘅事：
openclaw agents add xiaolianlian # 技術 Agent
openclaw agents add xiaojinjin # 運營 Agent
openclaw agents list --bindings # 驗證一下工作區、配置、會話，全自動建好。
第二步：寫「個人簡介」
呢步好關鍵。每個 Agent 工作區下面有幾個檔案要寫好：
SOUL.md — 話俾 Agent 知「你係邊個」
AGENTS.md — 話俾 Agent 知「點樣做嘢」
USER.md — 話俾 Agent 知「老細係邊個」
以我嘅運營 Agent 為例：
# USER.md
我是姚路行，AI 編程公眾號作者
# SOUL.md
你叫"小金金"，姚路行的公眾號運營總監。
# AGENTS.md
## 核心工作
- 數據監控分析、內容選題推薦、熱點追蹤
## 彙報機制
- 向總指揮彙報，每日三次（早報/午報/晚報）
- 通過 sessions_send 發到 agent:main:main寫得越詳細，Agent 越明你要乜。
第三步：配置路由規則
編輯 ~/.openclaw/openclaw.json，設定 Agent 同渠道嘅綁定關係：
{ agents: { list: [ { id: "main", default: true, name: "辛吉德", workspace: "~/.openclaw/workspace", model: "anthropic/claude-opus-4-6" }, { id: "xiaolianlian", name: "小煉煉", workspace: "~/.openclaw/workspace-xiaolianlian", model: "anthropic/claude-opus-4-6" }, { id: "xiaojinjin", name: "小金金", workspace: "~/.openclaw/workspace-xiaojinjin", model: "anthropic/claude-opus-4-6" }, ], }, channels: { telegram: { enabled: true, accounts: { main: { botToken: "你的botToken", dmPolicy: "pairing", groupPolicy: "allowlist", groups: { "你的group": { enabled: true } }, }, xiaolianlian: { botToken: "你的botToken", dmPolicy: "pairing", groupPolicy: "allowlist", groups: { "你的group": { enabled: true } }, }, xiaojinjin: { botToken: "你的botToken", dmPolicy: "pairing", groupPolicy: "allowlist", groups: { "你的group": { enabled: true } }, }, }, }, }, bindings: [ { agentId: "xiaolianlian", match: { channel: "telegram", accountId: "xiaolianlian" } }, { agentId: "xiaojinjin", match: { channel: "telegram", accountId: "xiaojinjin" } }, ], tools: { agentToAgent: { enabled: true, allow: ["main", "xiaolianlian", "xiaojinjin"], }, },}重啟服務，搞掂：
openclaw gateway restart我嘅實際玩法
我俾技術 Agent 配咗個心跳任務，每日早上 8 點檢查 GitHub Issues，有新 bug 就會主動提醒我。
運營 Agent 每日早上 9 點分析公眾號數據，推薦選題方向。
總指揮負責協調兩邊，遇到需要跨領域協作嘅事（例如寫技術文章），佢會將技術 Agent 嘅輸出轉俾運營 Agent 潤色。
效果？我而家每日只需要睇匯報、做決策，具體執行全部交俾 AI 團隊。
時間慳咗至少 30%。
多 Agent 嘅本質係咩？
唔係炫技，係分工。人類團隊點解要分工？
因為每個人嘅上下文有限，專注一個領域先至可以做深。
AI 都一樣。一個 Agent 乜都做，就係個萬金油。多個 Agent 各司其職，先至真正發揮價值。
更重要嘅係，呢套思路唔止適用於 OpenClaw！
核心係：將複雜任務拆解成獨立模塊，令每個 Agent 專注做好一件事。
總結
OpenClaw 嘅多 Agent 唔係要你管理更多 AI，而係令 AI 自己管理自己。
你只需要做一件事：定義好每個 Agent 嘅職責，剩下嘅交俾佢哋。
呢個先係 AI 助手應有嘅樣。
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安裝咗72個Skills之後，我嘅OpenClaw無所不能！
唔好再手寫Prompt啦，Skills最全指南嚟咗！快啲俾你嘅AI裝上「技能包」
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大家好，我是姚路行，一個愛搞AI的大廠程序員，也是一個90後奶爸
公眾號，回覆【openclaw】免費拉你進OpenClaw學習羣最近我發現，我的 OpenClaw 負責的事情越來越多了，太累了！
一個人負責的事情太多，容易亂，AI 也一樣！
於是我決定給我的 OpenClaw 招兩個下屬，他做總指揮，給他減減負！
然後我給他看了他的兩個下屬：
一個技術 Agent，主要負責寫代碼搞開發相關。
一個運營 Agent，主要負責公眾號選題和數據分析。
它們各幹各的活，互不干擾，但需要協作時能互相發消息。
最絕的是，它們 7×24 小時待命！這才是 AI 助手該有的樣子。
為什麼要搞多 Agent？
一隻 🦞 幹所有事，遲早精神分裂。我的場景你們感受一下：
全塞一個 Agent 上下文會爆炸。今天聊完技術問題，明天問公眾號選題，它早忘了昨天說啥了。
所以得拆開——
每隻 🦞 有自己的工作區、記憶、會話，完全隔離。但能互相發消息，該協作協作。這就是 OpenClaw 的多 Agent 模式。
3 步搭建你的 AI 團隊
第一步：添加 Agent
一行命令的事兒：
openclaw agents add xiaolianlian # 技術 Agent
openclaw agents add xiaojinjin # 運營 Agent
openclaw agents list --bindings # 驗證一下工作區、配置、會話，全自動建好。
第二步：寫“個人簡介”
這步賊關鍵。每個 Agent 工作區下有幾個文件得寫好：
SOUL.md — 告訴 Agent“你是誰”
AGENTS.md — 告訴 Agent“怎麼幹活”
USER.md — 告訴 Agent“老闆是誰”
以我的運營 Agent 為例：
# USER.md
我是姚路行，AI 編程公眾號作者
# SOUL.md
你叫"小金金"，姚路行的公眾號運營總監。
# AGENTS.md
## 核心工作
- 數據監控分析、內容選題推薦、熱點追蹤
## 彙報機制
- 向總指揮彙報，每日三次（早報/午報/晚報）
- 通過 sessions_send 發到 agent:main:main寫得越詳細，Agent 越懂你要啥。
第三步：配置路由規則
編輯 ~/.openclaw/openclaw.json，設置 Agent 與渠道的綁定關係：
{ agents: { list: [ { id: "main", default: true, name: "辛吉德", workspace: "~/.openclaw/workspace", model: "anthropic/claude-opus-4-6" }, { id: "xiaolianlian", name: "小煉煉", workspace: "~/.openclaw/workspace-xiaolianlian", model: "anthropic/claude-opus-4-6" }, { id: "xiaojinjin", name: "小金金", workspace: "~/.openclaw/workspace-xiaojinjin", model: "anthropic/claude-opus-4-6" }, ], }, channels: { telegram: { enabled: true, accounts: { main: { botToken: "你的botToken", dmPolicy: "pairing", groupPolicy: "allowlist", groups: { "你的group": { enabled: true } }, }, xiaolianlian: { botToken: "你的botToken", dmPolicy: "pairing", groupPolicy: "allowlist", groups: { "你的group": { enabled: true } }, }, xiaojinjin: { botToken: "你的botToken", dmPolicy: "pairing", groupPolicy: "allowlist", groups: { "你的group": { enabled: true } }, }, }, }, }, bindings: [ { agentId: "xiaolianlian", match: { channel: "telegram", accountId: "xiaolianlian" } }, { agentId: "xiaojinjin", match: { channel: "telegram", accountId: "xiaojinjin" } }, ], tools: { agentToAgent: { enabled: true, allow: ["main", "xiaolianlian", "xiaojinjin"], }, },}重啓服務，齊活兒：
openclaw gateway restart我的實際玩法
我給技術 Agent 配了個心跳任務，每天早上 8 點檢查 GitHub Issues，有新 bug 就主動提醒我。
運營 Agent 每天早上 9 點分析公眾號數據，推薦選題方向。
總指揮負責協調兩邊，遇到需要跨領域協作的事（比如寫技術文章），它會把技術 Agent 的輸出轉給運營 Agent 潤色。
效果？我現在每天只需要看彙報、做決策，具體執行全交給 AI 團隊。
時間省了至少 30%。
多 Agent 的本質是什麼？
不是炫技，是分工。人類團隊為什麼要分工？
因為每個人的上下文有限，專注一個領域才能做深。
AI 也一樣。一個 Agent 啥都幹，就是個萬金油。多個 Agent 各司其職，才能真正發揮價值。
更重要的是，這套思路不只適用於 OpenClaw！
核心是：把複雜任務拆解成獨立模塊，讓每個 Agent 專注做好一件事。
總結
OpenClaw 的多 Agent 不是讓你管理更多 AI，而是讓 AI 自己管理自己。
你只需要做一件事：定義好每個 Agent 的職責，剩下的交給它們。
這才是 AI 助手該有的樣子。
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