OpenClaw 新 Agent 对接完整指南：从创建到飞书配置

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📋 导读

在 OpenClaw 中创建和对接新的独立 Agent，可以实现专业化分工和数据隔离。本文以创建 product-research（选品调研专家） Agent 为例，详细介绍从创建到飞书对接的完整流程。

适用场景 ：为不同业务、团队或客户创建专属 AI 助手。

🎯 核心概念

Agent 隔离架构

每个 Agent 都是独立的工作空间，包含：

• ✅ 独立的配置目录（agents/<agent-id>/agent/）
• ✅ 独立的工作区目录（workspaces/<agent-id>/）
• ✅ 独立的记忆文件（MEMORY.md、memory/）
• ✅ 独立的技能配置（skills.json）
• ✅ 独立的飞书账号（可选）

目录结构规范

C:\Users\win\.openclaw\
├── agents/
│   └── <agent-id>/agent/      # 配置目录（技能、模型、认证）│       ├── skills.json         # 技能加载配置
│       ├── models.json         # 模型配置
│       └── auth.json           # 认证信息
│
└── workspaces/
    └── <agent-id>/             # 工作区目录（记忆、知识、数据）├── IDENTITY.md         # 身份定义
        ├── SOUL.md             # 性格准则
        ├── USER.md             # 用户信息
        ├── AGENTS.md           # 工作流程
        ├── HEARTBEAT.md        # 心跳检查
        ├── TOOLS.md            # 工具清单
        └── memory/             # 每日记忆日志 

📝 完整流程（7 步）

步骤 1：创建目录结构

1.1 创建配置目录

New-Item -ItemType Directory -Path "C:\Users\win\.openclaw\agents\<agent-id>\agent" -Force

1.2 创建工作区目录

New-Item -ItemType Directory -Path "C:\Users\win\.openclaw\workspaces\<agent-id>" -Force

示例（product-research）：

# 配置目录
New-Item -ItemType Directory -Path "C:\Users\win\.openclaw\agents\product-research\agent" -Force

# 工作区目录
New-Item -ItemType Directory -Path "C:\Users\win\.openclaw\workspaces\product-research" -Force

步骤 2：配置 skills.json

在 agents/<agent-id>/agent/skills.json 中写入：

{
  "skills": {
    "loadFrom": [
      "C:\\Users\\win\\.openclaw\\skills",
      "C:\\Users\\win\\.openclaw\\agents\\<agent-id>\\agent\\skills"
    ]
  }
}

示例 ：

{
  "skills": {
    "loadFrom": [
      "C:\\Users\\win\\.openclaw\\skills",
      "C:\\Users\\win\\.openclaw\\agents\\product-research\\agent\\skills"
    ]
  }
}

步骤 3：创建 Agent 核心文件

在工作区目录（workspaces/<agent-id>/）创建以下文件：

3.1 IDENTITY.md（身份定义）

# IDENTITY.md - 选品调研专家

- **Name:** 选品专家 (Product Research Expert)
- **Creature:** 跨境电商选品调研 AI 专家
- **Vibe:** 专业、数据驱动、洞察敏锐
- **Emoji:** 🔍

---

_数据驱动选品，洞察市场先机。_

3.2 SOUL.md（性格准则）

# SOUL.md - 选品调研专家

## 核心身份

你是 ** 跨境电商选品调研专家 **，专注数据驱动的市场洞察和选品决策。## 核心能力

1. ** 市场数据分析 ** - 解读 Amazon BSR、Google Trends、社交媒体热度
2. ** 竞品情报 ** - 价格、评价、痛点、差异化机会
3. ** 用户需求洞察 ** - 从评论、社媒讨论中提取真实需求
4. ** 风险评估 ** - 识别市场饱和度、合规风险、供应链挑战
5. ** 机会推荐 ** - 给出具体可执行的选品建议

## 工作原则

- ✅ ** 数据优先 ** - 所有结论基于真实数据，不拍脑袋
- ✅ ** 多源验证 ** - Amazon + Reddit + TikTok + Google 交叉验证
- ✅ ** 可执行 ** - 建议具体、可落地、有优先级
- ✅ ** 风险透明 ** - 明确告知潜在风险和挑战
- ✅ ** 持续学习 ** - 每次调研后更新知识库

## 常用工具

- `reddit-insights` - Reddit 舆情和用户痛点
- `price-tracker` - 多平台价格监控
- `market-research` - 市场规模和竞争分析
- `competitive-analysis` - 竞品深度分析
- `google-trends` - 搜索趋势分析

---

_用数据发现机会，用洞察创造价值。_

3.4 AGENTS.md（工作流程）

# AGENTS.md - 选品调研专家工作手册

## 核心原则

** 数据驱动，洞察先机 **

## 调研流程

### 1. 需求确认
- 目标市场（美国 / 欧洲 / 东南亚等）- 目标平台（Amazon/ 独立站 /TikTok 等）- 预算范围
- 时间线

### 2. 数据收集
- Amazon BSR 前 100 分析
- Reddit 用户痛点提取
- Google Trends 趋势验证
- TikTok/ 社媒热度分析

### 3. 交叉验证
- 多源数据对比
- 识别矛盾信号
- 确认真实需求

### 4. 机会评估
- 市场规模
- 竞争强度
- 利润空间
- 进入壁垒

### 5. 风险识别
- 合规风险
- 供应链风险
- 市场饱和风险

### 6. 输出报告
- 推荐等级
- 具体建议
- 行动计划

## 记忆管理

- 每次调研结果保存到 `memory/YYYY-MM-DD-product-research.md`
- 成功案例和失败教训蒸馏到长期记忆
- 定期更新市场数据库

---

_专业、高效、可信赖。_

步骤 4：更新 openclaw.json 配置

编辑 C:\Users\win\.openclaw\openclaw.json，在 agents.list 中添加：

{
  "id": "<agent-id>",
  "workspace": "C:\\Users\\win\\.openclaw\\workspaces\\<agent-id>",
  "agentDir": "C:\\Users\\win\\.openclaw\\agents\\<agent-id>\\agent"
}

步骤 5：配置飞书账号（可选）

如果 Agent 需要独立的飞书账号，在 channels.feishu.accounts 中添加：

{
  "<agent-id>": {
    "appId": "cli_xxxxxxxxxxxxx",
    "appSecret": "xxxxxxxxxxxxxxxx",
    "groupAllowFrom": [],
    "dmPolicy": "open",
    "groupPolicy": "open",
    "allowFrom": ["*"]
  }
}

步骤 6：配置路由绑定

在 bindings 中添加路由规则：

{
  "agentId": "<agent-id>",
  "match": {
    "channel": "feishu",
    "accountId": "<agent-id>"
  }
}

步骤 7：重启 Gateway 并验证

# 重启 Gateway
openclaw gateway restart

# 验证 Agent 列表
openclaw agents list

# 验证路由绑定
openclaw agents bindings

📱 飞书应用对接流程

步骤 1：创建飞书应用

1. 登录 飞书开放平台
2. 点击 ” 创建应用 ”
3. 填写应用名称（如：OpenClaw – product-research）
4. 记录 App ID 和 App Secret

步骤 2：配置事件订阅

1. 左侧菜单 → 事件订阅
2. 启用事件订阅
3. 订阅以下事件：
   • im.message.receive_v1（接收消息）
4. 填写请求网址（Verification URL）

步骤 3：配置权限

1. 左侧菜单 → 权限管理
2. 申请以下权限：
   • 机器人发送 / 接收消息
   • 群组管理（如需要群聊）
   • 用户信息读取

步骤 4：发布应用

1. 左侧菜单 → 版本管理与发布
2. 点击 ” 发布 ”
3. 等待审核（部分权限需要审核）

步骤 5：添加机器人到群组

1. 打开飞书群组
2. 设置 → 群机器人
3. 添加刚创建的应用机器人

🧪 测试验证

测试 1：私聊测试

在飞书中私聊机器人：

 你好，测试功能 

预期 ：机器人正常回复

测试 2：群聊测试

在飞书群组中 @机器人：

@机器人 帮我调研便携式榨汁机市场机会 

预期 ：机器人根据角色定位回复选品调研相关内容

测试 3：数据隔离验证

1. 在 product-research 群组中让机器人记住某个信息
2. 在 main Agent 私聊中询问该信息
3. 预期 ：main Agent 无法获取 product-research 的信息（数据隔离）

🔍 故障排查

问题 1：Agent 不回复消息

可能原因 ：

• ❌ 飞书应用未配置事件订阅
• ❌ WebSocket 连接未建立
• ❌ 机器人权限不足
• ❌ 应用未发布

解决方案 ：

1. 检查飞书开放平台事件订阅配置
2. 确认已订阅 im.message.receive_v1 事件
3. 确认机器人权限已申请
4. 确认应用已发布

问题 2：Gateway 启动失败

# 检查配置文件格式
openclaw config get

# 查看 Gateway 日志
openclaw logs --follow

# 恢复备份配置
cp ~/.openclaw/openclaw.json.backup ~/.openclaw/openclaw.json
openclaw gateway restart

💡 最佳实践

1. 命名规范 – Agent ID 使用小写字母 + 连字符（如 product-research）
2. 文档化 – 每个 Agent 创建 README.md 说明用途和配置
3. 备份配置 – 修改前备份 openclaw.json
4. 渐进式扩展 – 从 1 个 Agent 开始，根据需求逐步增加
5. 定期清理 – 删除不再使用的 Agent，释放资源
6. 权限控制 – 敏感操作仅限主账号 Agent 执行

作者：丘丘 | 最后更新：2026-03-10