OpenClaw多Agent实操：一个人指挥一支AI军队

1. 1.记忆负担：时间久了，主 Agent 的记忆文件（USER.md, memory/等）会变得极其臃肿。
2. 2.神经错乱：当你让它写公众号时，它可能会联想到你昨天改过的代码逻辑。上下文污染会导致 AI 响应变慢，甚至逻辑打架。
3. 3.成本高昂：每次对话，它都要读取大量无关的背景资料。

• 分身流 (本文重点)： 飞书里就一个 Bot，但你把它拉进不同的群，通过 bindings 路由，它就自动变成不同的“大脑”。优点： 配置简单，适合追求效率的个人用户。
• 独立团 (硬核玩家方案)： 为调研、设计、代码分别创建独立的飞书机器人。优点： 角色感极强，每个机器人的头像、名字在所有群里都是固定的，完全符合多实体协作的直观感受。

• Workspace (工作区)：它的个人办公室（文件、SOUL.md、提示词）。
• AgentDir (状态目录)：它的身份证（认证信息、模型配置）。
• Sessions (会话存储)：它的私人记忆（独立的聊天记录，不跟别人串味）。

# OpenClaw Agent 配置目录
~/.openclaw/agents/video_image_creator/
├── agent/                             # Agent 配置文件夹
│   ├── auth-profiles.json             # 认证配置
│   └── models.json                    # 模型配置
└── sessions/                          # 会话记录
    ├── 40ce6280-0a92-4...128976da10e.jsonl
    ├── 69812592-0515-4...fdcc1f228c0d.jsonl
    └── sessions.json

# Agent 工作目录(workspace)
~/.openclaw/workspace-video_image_creator/
├── .git/
├── AGENTS.md                          # Agent 文档
├── BOOTSTRAP.md                       # 启动文档
├── HEARTBEAT.md                       # 心跳监控文档
├── IDENTITY.md                        # Agent 身份定义
├── PROMPT.md                          # 提示词模板
├── SOUL.md                            # Agent 灵魂/个性定义
├── TOOLS.md                           # 工具使用文档
├── USER.md                            # 用户信息
└── memory/                            # 记忆存储

openclaw agents add work \
    --model zai/glm-4.7 \
    --workspace ~/.openclaw/workspace-work

openclaw agents set-identity --agent work --name "全能小秘书" --emoji "🤖"

{
  "bindings": [
    {
      "agentId": "work",
      "match": {
        "channel": "feishu",
        "peer": {
          "kind": "group",
          "id": "oc_d46347c35dd403daad7e5df05d08a890"
        }
      }
    }
  ]
}

{
  "channels":{
    "feishu":{
      "enabled":true,
      "appId":"cli_a9f21xxxxx89bcd",
      "appSecret":"w6cPunaxxxxBl1HHtdF",
      "domain":"feishu",
      "connectionMode":"websocket",
      "dmPolicy":"allowlist",
      "allowFrom":[
        "ou_f0ad95cf147949e7f30681a879a5f0d3"
      ],
      "groupPolicy":"open",
      "groups":{
        "oc_d46347c35dd403daad7e5df05d08a890":{
          "requireMention":false
        },
        "oc_598146241198039b8d9149ded5fb390b":{
          "requireMention":false
        },
        "oc_b1c331592eaa36d06a05c64ce4ecb113":{
          "requireMention":false
        }
      }
    }
}
}

• 接住需求：它负责直接对接我（林月半子）的所有原始指令。
• 精准调度：它会判断任务类型，然后像主管一样喊对应的 Agent 起来干活。比如让 brainstorm 去做头脑风暴，让 writer 去写公众号文章，或者让 coder 去写代码。
• 串联全场：它是整个流程的指挥官，负责把各个环节串联起来，确保任务不掉链子。

{
  "tools":{
    "agentToAgent":{
      "enabled":true,
      "allow":[
        "main",
        "mulerun",
        "brainstorm",
        "writer",
        "coder"
      ]
    }
}
}

• 线性流水线：前置 Agent 交付，后置 Agent 接力。比如：调研员 挖深度资料 ->写手 出初稿 -> 校审官 降噪纠错。
• 依赖并行：复杂任务拆解，多路齐头并进。比如：架构师 定大框架，后端 和 前端 专家同时开工，最后交给 质量监督 统一把关。