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简介

在上一篇文章中我们已经在OpenClaw中集成了飞书的机器人，并且实现了会话的功能。现在很多的视频教程中都是养多个小龙虾，多个Agent然后在飞书中通过不同的机器人来进行协作。它们的办法就是说部署不同的小龙虾配置不同的集成然后在飞书中把他们整合在一起，但是经过我的研究其实是可以用一只小龙虾来绑定多个飞书机器人的。然后小龙虾可以创建不同的agent然后把不同的agent绑定到不同的飞书机器人上便可以实现不同性格的Agent了。

现在来给大家演示一下效果，在上一篇文章中，其实我之前已经创建过一个机器人了，如下所示。

那么按照之前的网上的教程的话就是需要安装不同的openclaw来配置不同的这个飞书的App ID，或者就像最初我配置的时候。使用一个Main agent来控制两个机器人，如下所示。

第二个机器人

在实现一个Claw和两个机器人的沟通的话也很简单，可以直接让OpenClaw帮你检查和配置。我也是偶然发现的，我配置了一共三次，然后实现的这个功能。

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这里它配置出错了，因为它错误的创建了一个新的Channel，然后造成网关崩溃直接宕机了。实际上应该是在飞书的Channel下创建两个账号即可，巧的是飞书也正好支持这一点

可以看到它调用工具来解决了这一点

然后它就把我不同的飞书的账号集成在一个飞书的Channel下了，就目前意味着我有了两个员工，但是两个员工的记忆目前是只有一个Main agent的记忆，这样会造成上下文污染。

这里有一个解决方案就是创建不同的智能体 Agent ！！！！！！

我这里一共是有三个Agent，一个是Main 一个是D2l的环境、另一个是D2l的学习助手。

我现在让OpenClaw把我不同的agent绑定到了不同的Account上了。

已经搞定！现在我们来进行一下测试。在飞书中给两个机器人发送消息。

然后回到OpenClaw的会话的页面（忽略飞书群组中的Agent，以OpenClaw中的为准）

目前可以看到两个会话调用了不同的agent来处理问题。 真的是超级方便！超级Nice，相当于你自己雇佣了两个员工，感觉真的是可以尝试以下使用AI员工来进行炒股。 下一个帖子我将介绍如何来定义Agent的行为。

总结

本文介绍了一种更高效的 OpenClaw 与飞书机器人集成方案。与常见教程中通过部署多个 OpenClaw 实例来对应多个飞书机器人不同，本文实践证明：只需要一个 OpenClaw 实例，就可以绑定多个飞书机器人，并通过不同的 Agent 实现角色分工。

具体做法是：

1. 在同一个 OpenClaw 中创建多个 Agent（例如 Main、学习助手、开发环境助手等）。

2. 在飞书 Channel 中绑定多个机器人账号。

3. 将不同的 Agent 分别绑定到不同的飞书机器人账号上。

这样，每个机器人在飞书中都可以表现为不同性格、不同职责的 AI 员工，同时仍然由同一个 OpenClaw 实例统一管理。相比传统方法，这种方式具有以下优势：

• 部署更简单：只需要运行一个 OpenClaw 实例

• 资源占用更低：无需多实例运行

• 管理更集中：所有 Agent 和会话都在同一控制台

• 角色更清晰：不同机器人对应不同 Agent，避免职责混乱

需要注意的是，如果所有机器人共用同一个 Agent，会出现上下文记忆污染的问题。因此最佳实践是为不同用途创建独立 Agent，并分别绑定到不同机器人。

最终效果是：在飞书中向不同机器人发送消息时，OpenClaw 会自动调用对应的 Agent 进行处理，实现多 AI 协作的工作流。这种模式非常适合构建AI 助手团队，例如学习助手、开发助手、数据分析助手等。

通过这种方式，可以用一个 OpenClaw 实例打造一个“AI 员工团队”，大幅提升自动化协作能力。（AI写的总结）

看见个搞笑的图片分享给大家