让你的 OpenClaw 化身虚拟公司：手把手教你配置多 Agent 模式

前两篇 OpenClaw 教程发完，很多伙伴已经成功把它接入飞书并装上了 Skill，开始让它帮忙干活了。

不过最近有人向我反馈这方面的痛点：“啥事都找这一个小龙虾干，有时候写代码和写文案给搞混了，而且感觉回复越来越慢，这是咋回事？”

确实，如果把所有的任务全塞给一个 Agent，不仅上下文容易乱（也就是提示词污染），Token 消耗也快得离谱。想让你的 AI 自动化 效率翻倍、不再串台，关键玩法就是给它开“多 Agent 模式”。也就是根据业务划分，让它化身 CTO、COO 来专职专办。今天咱们就手把手带你配好这个实用的进阶功能。

1. 为什么要使用 OpenClaw 多 Agent？

今天我们来聊一下，如何使用OpenClaw来做公司员工管理（其实是让它干活）。

首先我们要梳理出公司的业务线，让每一个方向都有专人来负责处理，我们要有公司CEO、CTO、以及负责市场媒体运营的COO等等，根据自己的产品业务来设置，这些职责人对应的就让小龙虾的多Agent来处理。

目前我们的各方向高管已经就位，等待在自己特定方向上干活，如图：

在开始怎么创建多高管开始前，我们想想想为什么要折腾出多agent模式呢。

2. 核心痛点：提示词污染与 Token 损耗

除了刚才和现实中公司各负责人来做类比，还有几个技术真实的背景需要先介绍一下，了解到这些就知道为什么我们要多agent来干活，而不是所有的业务对着一个agent，比如编程的、日常对话的、媒体运营的，整理资料的都用一个显示也有点忙不过来，可能还会串台。

如果不使用多 Agent，所有的业务都只交给一个 Agent 处理，那么所有的对话任务、记录和工具调用都会进入同一个上下文。这些问题就会自然出现。

比如：历史记录会变得越来越长，导致 Token 消耗越来越高。模型可能会开始遗忘前面的消息。最关键的是，这会造成提示词污染，回答的问题发现有点控制不了，可能就是不相关的提示词，让大模型突然想起之前的记忆而给出错误理解。

3. 效率瓶颈：串行工作模式的局限

单一 Agent 只能以串行模式工作，即一次只能处理一件事。其他任务必须等待当前工作完成后才能进行，效率较低。真实场景应该是工作并行推进，并且是专人负责。

那我们使用OpenClaw的多Agent模式，给我们带来好处有哪些呢？

4. 模式优势：按需分配模型与优化成本

我们可以为不同的 Agent 配置最适合的模型。比如基础的写作能力，我们可以调用国产的常规基础模型；如果涉及到技术编程等高要求领域，我们则会调用能力更强的模型。

这样做也是为了优化我们自己的 Token 消耗。让不同的模型各尽其责：核心工作用高性能模型，而一些轻量化的工作则交给性价比更高的模型处理，毕竟国内的token还是更加便宜一些。

5. 实操演示：命令行创建多 Agent 模式

基于这些背景，我们应该将工作方式模拟成现实中的办公场景。我们知道，公司里有很多对应的业务线，大家都在自己专业的领域内各司其职。对应到OpenClaw 的多Agent模式。

创建的过程也比较简单，我们可以使用命令行的方式来创建，可以根据想到来创建。

openclaw agents add

然后根据向导来添加 agent的名字，确认创建对应的目录，目录会在这个位置下，如图，添加的模型和channel可以根据需要跳过，后边可以配置。

建议新手一般可以先把agent创建完成，其他的模型和这个channel跳过之后，我们再进行前面的绑定工作。

6. 高阶指南：修改配置并绑定飞书机器人

可以先去飞书新建一个应用添加机器人，这一步可以参考我们之前文章，不再阐述了。普通人怎么用个人电脑，把OpenClaw接入飞书，实现远程指挥它干活 | 基础篇，创建完把对应的App ID 和 App Secret进行记录下来。

接下来因为上一步我们只添加了新agent没有进行绑定工作，就是对接机器人，如果是技术人员可以比较对应的配置文件，在~/.openclaw/openclaw.json下，添加这个配置，注意这是演示代码。注意在channels节点和binding节点下进行添加。

//添加账户配置"vibecoding": {
  "appId": "XXXX",
  "appSecret": "XXXX"
}//添加绑定规则{
  "agentId": "vibecoding",
  "match": {
    "channel": "feishu",
    "accountId": "vibecoding"
  }
}

这样添加会不会很麻烦？是的。（这个是原理，不搞技术完全可以忽略）

7. 终极推荐：直接通过主 Agent 对话创建

重点是，你可以直接交给你的主agent来完成, 告诉他机器人ID已经创建好了，让他帮你完成绑定。

让完成后，如果不放心可以用下边的命令来查看下对应的状态。

# 查看 Agent 列表
openclaw agents list
# 查看绑定规则
openclaw agents bindings
# 查看通道状态
openclaw channels status

接下来就是和之前的一样，把上一步添加的机器人进行对话，首次使用进行授权批准后，一个新的机器人对应的openclaw的agent就完成了。同样的可以创建自己媒体相关的专属负责人、也可以添加专门用于技术的CTO角色，并进行这个操作的授权。

我们一开始写的是通过技术原理或者命令行的方式来进行添加，这对于普通用户来说可能会有些繁琐。

其实，最好的方式是直接在我们自己的主 agent 里面进行对话。告诉它：“我要创建一个新的 agent，请你来帮我完成。” 之后，小龙虾（OpenClaw）就会按照指令：引导我们完成创建（例如添加新的机器人）自动进行绑定。这项工作全都可以交给它。

至于后续的操作，如果想对某一个 agent 进行模型替换（比如想在编程 agent 下使用更好的模型），我们也只需要通过对话的方式，将该agent 对应的模型替换掉即可。

这种方式能尽量减少人工操作，对普通用户非常友好；而技术人员则可以按照需求，通过原理方式自行进行对应设置。

写在最后

聊到这里，关于 OpenClaw 怎么搞多 Agent 模式，大家心里应该都有点底了。

其实背后的逻辑并不复杂，不管你是想去敲命令行自己一点点配置，还是嫌麻烦直接让主 Agent 帮你把活儿全干了，核心宗旨都没变——就是把原本混在一起的任务拆开，交给专职的“人”，用最适合的模型去处理。

对于普通用户来说，千万别被那些复杂的黑框代码给吓住，直接在对话框里发号施令，让它自己建 Agent、配模型，这才是最轻松友好的玩法。如果是喜欢钻研底层的技术老手，按照配置文件自己打磨也完全没问题。

用起来过程中要是遇到啥坑，欢迎随时找我交流哈！