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打造个人AI助手的新选择：Agent Studio让企业微信变身Jarvis，比OpenClaw更易用更强大！核心内容： 1. OpenClaw的多平台接入方案与开发者定位 2. Agent Studio的企业微信一键接入与个人工作台特性 3. 两种方案在技术门槛和使用场景上的对比分析
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
丨 导语 OpenClaw（原名clawdbot） 突然就火了，了解后发现多终端协同的人机协同方式的jarvis正是自己的日常工作方式！在此之前，为了方便自己用 AI ，我基于 claude Agent sdk 手搓了一整套工具链，打造自己的 Jarvis，IM接入功能算是基操了。 本文带大家快速体验一下 Agent Studio 在企业微信快速接入过程。
作者： kong
还记得《钢铁侠》里的 Jarvis 吗？一个随时在线、无所不能的 AI 助手——它能帮你处理工作、管理项目、分析数据、甚至还能和你闲聊几句。这不就是我们一直梦想的终极 AI 助手吗？
在 AI Agent 领域，有不少项目都在朝着这个方向努力。比如 OpenClaw（原名clawdbot） ，它确实很"野"——把 AI Agent 和 WhatsApp、Telegram、Discord 等消息应用打通，让你能在手机上随时随地和 AI 对话。听起来很酷对吧？
但今天我要给你介绍一个更加"丧心病狂"的方案： Agent Studio 。 实际上，在企业微信上招呼 AI 干活，已经是我的日常，在通勤路上，吃饭时间等几乎全天候在与 AI 协同，全拜Agent Studio支撑。
OpenClaw（原名clawdbot）的核心思路是：通过 消息应用网关 来访问 AI Agent。 它支持多个平台：
作为一个成熟的开源项目（102k stars）， OpenClaw（原名clawdbot） 提供了强大的能力：
✅ 功能完整 ：100+ CLI 命令、Cron 定时任务、多 Agent 路由、WebSocket Gateway
✅ 架构成熟 ：完整的协议设计、沙盒执行、工具系统
✅ 平台广泛 ：支持 9+ 个主流消息平台
✅ 社区活跃 ：文档完善，问题能得到快速响应
但它的定位是 ：为开发者提供一个强大、灵活的工具箱，适合技术团队搭建自己的 Agent 基础设施。
这意味着：如果你有技术背景，愿意学习 CLI 配置，需要支持多个 IM 平台，OpenClaw（原名clawdbot） 是非常好的选择。
Agent Studio 的方案：企业微信一键接入 Agent Studio 的核心定位是：打造一套完整的个人 Agent 工作台 。在众多功能中， IM 接入 是一个重要特性——目前已接入企业微信机器人，钉钉、飞书、discord、slack等更多 IM 渠道已在路上。
下面以企业微信机器人（腾讯内部版）为例，展示 Agent Studio 的 IM 接入体验， 说明 Agent 如何快速接入现有沟通工具并完成实际对话交互，帮助快速理解 Agent 从接入到使用的整体流程（这里更多是基于实践总结的接入思路示例，重点在于方法和路径的启发，具体实现可根据各自环境灵活调整）
Agent Studio接入企微的完整流程（只需 5 分钟） Step 1: 安装 Agent Studio
npm install -g agentstudio agentstudio start 访问 http://localhost:4936/
如果你是 claude code 的用户，你会 0 门槛继续，跳过下面模型供应商设置这一步。
如果还不是 claude code 用户，需要你到： https://localhost:4936/settings/suppliers 这里配置一个模型的供应商并把它设置为默认供应商，才可以继续 。除 claude 模型外，还支持 GLM、Minimax, Kimi, DeepSeek 等国产模型。
在进入下一步之前，最好先在 web 页面上（首页或项目管理点击一个项目进去），发个消息 agent 工作正常了：
Step 2: 启用隧道（让企微机器人可以调用你本地的 Agent）
注：如果你部署在 devCloud 上，或者有固定的 IP，是不需要隧道的。
访问 http://localhost:4936/settings/tunnel ，使用 Tunely (WebSocket) 隧道，该服务部署在司内用于连接企微和本地 Agent，数据不出外网，不担心：
点击 "Tunely (WebSocket)" 标签
配置隧道名称和服务器地址
点击 "连接" 按钮
连接成功后会显示隧道地址（如 https://kongjie.tunnel ）
想要部署自己的隧道服务的可以联系我要方法。
Step 3: 进入项目管理，配置 IM 接入
访问 http://localhost:4936/projects
进入 "项目管理"
选择要接入的项目，点击 "A2A Protocol 管理" , 倒数第三个图标
切换到 "IM 接入" 标签
点击 "生成接入命令" ，系统会自动：
复制生成的命令
如果没有配置隧道，这里的 kongjie.tunnel 会使用所在机器的 IP 要址，同样的也可以工作的。但如果下次地址换了，就得重新绑定了。
Step 4: 加入群聊，开始使用
1.把 agent studio 加入你的企微群里
2.在群里的推送通知中找到 "agent studio" 机器人，私聊它！
3.发送刚才复制的命令，将项目添加到企微中
4.机器人会回复确认信息，项目添加成功
5.现在你可以直接和机器人对话，使用你的本地 Agent 了！
使用/use 项目名 开始和Agent 聊，/use 也可以用来切换不同的项目。
从此 ：
对于"快速接入企微"这个场景 ：
配置体验 ：Agent Studio 图形化配置，5 分钟完成； OpenClaw（原名clawdbot） 需要通过 CLI 配置
企微集成深度 ：Agent Studio 专门优化了企微接入流程； OpenClaw（原名clawdbot） 需要手动配置 Channel
适合场景 ：Agent Studio 适合个人快速搭建； OpenClaw（原名clawdbot） 适合团队自定义部署
而且 ，对于腾讯内部或使用企业微信的团队，这个深度集成的体验是 Agent Studio 的一大亮点——你不需要切换到 WhatsApp 或 Telegram，就在日常工作的企微里，随时呼叫你的 AI 助手。
如果你以为 Agent Studio 只是 IM 接入那就太小看它了。这是一个 完整的本地 Agent 工作台 。
一行命令，立即启动 npm install -g agentstudio && agentstudio start 访问 http://localhost:4936 ，你会看到一个完整的 Web 工作台：
四大核心功能：让 Agent Studio 成为真正的 Jarvis 1. 定时任务：让 AI 按计划自动工作 这是 Agent Studio 最"丧心病狂"的功能之一—— 让 AI Agent 按计划自动执行任务 。
你可以配置：
📊 每天早上 9 点 ，自动生成项目进度日报
🔍 每 2 小时 ，检查代码仓库并提交审查意见
📝 每周五 ，自动整理本周会议纪要并归档
📈 每月 1 号 ，自动生成业务数据分析报告
支持的调度规则 ：
执行历史和监控 ：
查看每次执行的成功/失败状态
查看执行日志和结果
手动触发立即执行
启用/暂停任务
这不就是 Jarvis 该做的事吗？你只需要设定好规则，它就会在后台默默工作，完全不需要你操心。
2. 自定义 Agent：打造专属的 AI 助手 Agent Studio 基于 Claude Agent SDK 构建，这意味着你不仅可以使用平台内置的 Claude Code 作为默认 Agent，还可以根据实际需求场景，全新定义属于自己的专属 Agent。
自定义能力包括 ：
🎯 定制系统提示词 ：为不同场景编写专门的 Agent 人格和能力描述
🔧 配置专属工具 ：为 Agent 添加特定领域的工具和 MCP 服务
🎨 定制 UI 组件 ：为特定任务设计专属的交互界面
📦 预设配置模板 ：快速创建常见类型的 Agent（如代码审查、文档写作、数据分析等）
基于 Claude Agent SDK 的优势 ：
✅ 开箱即用 ：继承 Claude Code 的所有能力
✅ 标准化接口 ：使用 Anthropic 官方 SDK，升级无忧
✅ 流式响应 ：原生支持流式输出，体验流畅
✅ 工具调用 ：完整的 Tool Use 支持，扩展性强
这就是 Agent Studio 的核心理念： 不是给你一个固定的 AI 助手，而是给你一个可以打造任意 AI 助手的平台 。
3. A2A 协议：多 Agent 协作网络 Agent Studio 支持 Agent-to-Agent (A2A) 协议 ，这不仅是一个通信协议，更是 Agent Studio 的核心价值之一。
核心价值：统一的协同调度层
A2A 协议提供了一个 统一的网关层 ，让不同来源、不同位置的 Agent 可以互相协作：
🔗 对内 ：平台内不同项目的 Agent 可以互相调用
🌐 对外 ：可以接入外部 Agent 服务（如远程开发机、云端服务）
📱 对 IM ：作为 IM 渠道接入的统一网关（企业微信、钉钉等）
这个统一的协同层带来了强大的灵活性：
场景 1：秘书 Agent 模式
场景 2：分布式 Agent 网络
场景 3：IM 统一接入
4. MCP Admin：Agent Studio 的元操作能力
这是最"黑科技"的功能—— 让 AI Agent 管理 Agent Studio 本身。
Agent Studio 提供了一个特殊的 MCP 服务： agentstudio-admin ，包含 22 个管理工具：
list_projects get_project register_project / update_project
list_agents get_agent create_agent / update_agent
list_mcp_servers get_mcp_server add_mcp_server
list_scheduled_tasks / create_scheduled_task
... 等等
当你把这个 MCP 工具挂载到 Jarvis Agent 上时，会发生什么？
你的 AI Agent 可以自己管理 Agent Studio！
举几个例子：
场景 1：动态创建项目
你："Jarvis，帮我创建一个新项目叫 my-blog，路径是 ~/projects/my-blog" Jarvis：调用 register_project 工具，自动创建项目并配置 Agent
场景 2：自动配置定时任务
你："Jarvis，每天晚上 10 点帮我总结今天的 Git 提交记录" Jarvis：调用 create_scheduled_task 工具，自动创建定时任务
场景 3：智能 Agent 管理
你："Jarvis，创建一个专门处理 Python 代码的 Agent" Jarvis：调用 create_agent 工具，配置合适的系统提示词和工具
这意味着 ：
🤖 Agent 可以自我管理 ：根据需要动态创建项目、Agent、任务
🧠 智能化配置 ：不需要你手动点界面，AI 自己完成配置
🚀 工作流自动化 ：一句话描述需求，AI 自动完成所有配置
这就是真正的元操作能力 ——不仅是 AI 帮你做事，而是 AI 帮你管理 AI 工作台本身。
Agent Studio vs OpenClaw（原名clawdbot）：客观对 比 先说在前面：OpenClaw（原名clawdbot） 是一个成熟、强大的项目 （GitHub 102k stars），它提供了完整的工具箱，支持 9+ 个消息平台（WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Signal、MS Teams、iMessage 等），拥有强大的 CLI 系统（100+ 命令）和成熟的 WebSocket Gateway 架构。
Agent Studio 不是 OpenClaw （原名clawdbot） 的替代品，而是差异化的选择 ——它更聚焦于本地工作台和个人 Jarvis 场景。
核心定位
技术基础
安装配置
界面
目标用户
IM 平台 9+ 平台（WhatsApp、Telegram、Discord 等）
定时任务
自定义 Agent
A2A 协议
MCP Admin
数据隐私
选择建议 ：
安装 npm install -g agentstudioagentstudio start 访问 打开浏览器，访问：http://localhost:4936
安装为系统服务
使用 install 命令安装为系统服务，无需手动维护终端窗口，让 Agent 随系统启动。
agentstudio install
说实话， Agent Studio 就是我在打造自己的 Jarvis 时顺便产品化的小玩具 。
作为一个工程师，我深刻体会到：在这个 AI 时代，每个人都需要、并且有机会打造自己趁手的 Agent 工作台。而在 AI Coding 的加持下，这个成本已经低到令人难以置信。
我的建议是： 拿起 AI，和 AI 一起合作，尝试打磨更适合自己的 Agent 工作台 。
不要等待完美的产品出现，因为只有你最了解自己的需求：
好消息是 ：Agent Studio 所有代码开源（GPL v3） : https://github.com/okguitar/agentstudio
如果你有兴趣自己部署企微服务、其他 IM 的渠道和自己的隧道服务，可以进一步了解技术细节。https://github.com/jeffkit/as-dispatch/tree/feature/im-integration
你可以基于它改造出更适合自己的版本，也可以从零开始，用 AI 帮你写代码，快速搭建起自己的 Jarvis。
这不是科幻，这是现实。而且比你想象的要简单得多。
Agent studio 本是个人自搓自用的工具，难免有不完美，有问题/bug可以欢迎评论区讨论，也欢迎一起完善它。
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