OpenClaw多agents配置与协作项目实例：用TaoToken统一Key打通openclaw.json与飞书通知

1. OpenClaw 多 agents 协作到底卡在哪openclaw.json 配置与飞书通知的完整落地路径OpenClaw 多 agents 协作说白了就是让一个主 agent 带着一群专职 agent 干活每个 agent 有自己的 workspace、自己的模型调用通道、自己的职责边界。你问它一个需求它自己判断该交给谁然后通过飞书把任务流转过程推给你看。这套东西能做什么适合谁如果你已经在本地跑通了 OpenClaw 单 agent飞书插件也接上了但一配多 agents 就报错、agent 之间互相看不见、飞书通知收不到那这篇就是写给你的。我踩过的坑主要集中在三个地方第一openclaw.json 里 agents 的 list 和 tools.agentToAgent 没配对导致 agent 之间无法互相 spawn第二每个 agent 的 workspace 目录没手工建AGENTS.md 没写团队成员清单agent 根本不知道队友存在第三模型调用通道各写各的 Key一个 agent 能跑另一个就 401。这篇把这三件事一次讲透并且用 TaoToken 统一 Key 把模型调用通道收口最后跑通一个「老大虾调度、前台虾开发、运维虾部署」的完整实例飞书群里能实时看到任务流转。先明确一个前提本文默认你已经完成 OpenClaw 安装、飞书插件接入听说过 agents 协作但配置失败。不重复讲安装直接进配置。整篇的结构是先讲清楚多 agents 的配置骨架再讲 TaoToken 统一 Key 怎么接然后给可复制的 openclaw.json 和 AGENTS.md接着验证请求再排错最后给 CTA。关于模型通道这件事多 agents 场景下最痛的不是单个 agent 跑不起来而是七个 agent 各自配一套 Key改一次模型要改七处某个 agent 报 401 你还得逐个排查。TaoToken 的价值就在这里一个 Key、一个 Base URL所有 agent 共用同一条 API 通道模型 ID 在 openclaw.json 里按 agent 覆盖即可。官网地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 地址是 https://taotoken.net/api 注意 API 地址不带 UTM 参数配置时别把查询串带进去。下面这张表先给你一个全局认知多 agents 协作涉及的文件和它们各自的作用文件/配置项位置作用最容易出错的地方openclaw.json agents.list全局配置定义每个 agent 的 id、workspace、可调度的子 agentallowAgents 漏写导致 spawn 失败openclaw.json tools.agentToAgent全局配置开启 agent 间通讯白名单enabled 没开或 allow 列表不全AGENTS.md每个 workspace告诉 agent 队友是谁、agent_id 是什么没写或 agent_id 拼错SOUL.md每个 workspace定义 agent 的性格和行为逻辑七个 agent 写成一样角色不分IDENTITY.md每个 workspace定义职责和权限边界权限写太宽导致越权channels.feishu.accounts全局配置多飞书应用映射到不同 agentappId/appSecret 填错bindings全局配置飞书账号路由到 agentaccountId 和 agentId 对不上这张表建议你配置前先扫一眼配完再对照检查一遍。多 agents 协作的本质是「配置驱动」openclaw.json 决定谁能调度谁AGENTS.md 决定 agent 知不知道队友存在SOUL.md 和 IDENTITY.md 决定 agent 干活时的行为边界。三者缺一协作就会退化成单 agent 自嗨。2. TaoToken 统一 Key 接入多 agents 模型调用通道收口多 agents 场景下模型调用通道的管理比单 agent 复杂得多。七个 agent如果每个都配一套独立的 API Key 和 Base URL你会遇到三个问题Key 轮换时要改七处、某个 agent 报 401 时排查成本高、模型 ID 不一致导致行为差异。TaoToken 的做法是把这些收口成一条通道所有 agent 共用同一个 Base URL 和同一个 Key模型 ID 在 agent 级别按需覆盖。先说清楚 TaoToken 在这里扮演的角色它是一个统一的模型 API 接入层提供兼容 OpenAI 风格的接口。OpenClaw 的模型配置里你只需要把 baseURL 指向 https://taotoken.net/api 把 apiKey 填成你在 TaoToken 控制台生成的 Key模型 ID 用 TaoToken 支持的模型名即可。这样七个 agent 的模型调用全部走同一条通道改 Key 只改一处排查 401 只看一个地方。具体操作路径是这样的先到 TaoToken 控制台生成 API Key控制台地址是 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 生成后复制 Key。然后到 API Keys 管理页确认 Key 的权限和额度地址是 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。如果你对模型 ID 不确定可以先用模型对话页测一下地址是 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 确认模型能正常返回再写进配置。这里有个关键点OpenClaw 的模型配置支持 primary 和 fallbacks也支持 models 别名映射。多 agents 场景下我建议在 defaults 里配一个统一的 primary 模型然后在每个 agent 的配置里按需覆盖。比如老大虾用推理能力强的模型做调度前台虾用响应快的模型做代码生成测试虾用长上下文模型做用例分析。这样既统一了通道又保留了 agent 级别的灵活性。关于模型 ID 的写法OpenClaw 里通常用「provider/model」的格式比如 bailian/qwen3.5-plus。如果你走 TaoToken 通道provider 部分按 TaoToken 的约定写model 部分用 TaoToken 支持的模型名。具体支持哪些模型可以在模型对话页试或者看接入文档文档地址是 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。如果你后面要跑长期编码任务或者 Agent 协作可以考虑 Coding Plan地址是 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 它更适合高频调用的场景。但本文的实例用按量计费的 Key 就够了。这里要提醒一句TaoToken 是合规的模型 API 接入服务不是灰色中转配置时正常填 Base URL 和 Key 即可。不要在任何配置文件里写代理相关的字段OpenClaw 的模型配置只认 baseURL 和 apiKey。配置完 Key 之后先别急着配多 agents先用单 agent 验证通道是否通。验证方法很简单在 OpenClaw 里发一条消息看模型是否正常返回。如果返回 401说明 Key 或 Base URL 有问题如果返回 model not found说明模型 ID 写错了如果返回超时说明网络或额度有问题。这一步过了再进多 agents 配置能省掉大量排查时间。3. 可复制配置openclaw.json 多 agents 与 AGENTS.md 模板这一章是全文的核心给你可以直接复制的配置片段。先讲 openclaw.json 的 agents 配置再讲 agentToAgent 通讯配置然后讲 AGENTS.md、SOUL.md、IDENTITY.md 三个关键文件最后讲飞书多应用配置和路由。3.1 openclaw.json 多 agents 配置目标创建七个 agent分别是 main主 agent日常聊天、laodaxia老大虾开发 leader、xuqiuxia需求虾、qiantaixia前台虾、houtaixia后台虾、ceshixia测试虾、yunweixia运维虾。第一步手工创建各个 agent 的 workspace 目录。在 Windows 下路径类似 C:\Users\xxoo.openclaw\workspace_laodaxia每个 agent 一个目录。目录建好后把默认 workspace 里的基础文件拷过去后面再按 agent 职责改。第二步在 openclaw.json 里写 agents 配置。注意替换用户名 xxoo、模型名、agent 名字为你自己的agents: { defaults: { model: { primary: taotoken/qwen3.5-plus, fallbacks: [] }, models: { taotoken/qwen3.5-plus: { alias: qwen3.5-plus } }, workspace: C:\\Users\\xxoo\\.openclaw\\workspace, compaction: { mode: safeguard }, maxConcurrent: 4, subagents: { maxConcurrent: 8 } }, list: [ { id: main, default: true, workspace: C:\\Users\\xxoo\\.openclaw\\workspace, subagents: { allowAgents: [main, laodaxia, ceshixia, houtaixia, qiantaixia, xuqiuxia, yunweixia] } }, { id: laodaxia, workspace: C:\\Users\\xxoo\\.openclaw\\workspace_laodaxia, subagents: { allowAgents: [laodaxia, ceshixia, houtaixia, qiantaixia, xuqiuxia, yunweixia] } }, { id: ceshixia, workspace: C:\\Users\\xxoo\\.openclaw\\workspace_ceshixia, subagents: { allowAgents: [laodaxia, ceshixia, houtaixia, qiantaixia, xuqiuxia, yunweixia] } }, { id: houtaixia, workspace: C:\\Users\\xxoo\\.openclaw\\workspace_houtaixia, subagents: { allowAgents: [laodaxia, ceshixia, houtaixia, qiantaixia, xuqiuxia, yunweixia] } }, { id: qiantaixia, workspace: C:\\Users\\xxoo\\.openclaw\\workspace_qiantaixia, subagents: { allowAgents: [laodaxia, ceshixia, houtaixia, qiantaixia, xuqiuxia, yunweixia] } }, { id: xuqiuxia, workspace: C:\\Users\\xxoo\\.openclaw\\workspace_xuqiuxia, subagents: { allowAgents: [laodaxia, ceshixia, houtaixia, qiantaixia, xuqiuxia, yunweixia] } }, { id: yunweixia, workspace: C:\\Users\\xxoo\\.openclaw\\workspace_yunweixia, subagents: { allowAgents: [laodaxia, ceshixia, houtaixia, qiantaixia, xuqiuxia, yunweixia] } } ] }注意几个细节defaults 里的 model.primary 我写的是 taotoken/qwen3.5-plus这是走 TaoToken 通道的写法你按自己的模型 ID 替换。workspace 路径用双反斜杠转义Windows 下必须这样写。每个 agent 的 allowAgents 列表里main 包含了全部七个其他 agent 不包含 main这是故意的main 是日常聊天入口不参与开发协作避免误调度。3.2 agents 之间的通讯配置agents 之间要能互相 spawn必须开 agentToAgent。这段配置和 agents 同级tools: { agentToAgent: { enabled: true, allow: [ main, laodaxia, ceshixia, houtaixia, qiantaixia, xuqiuxia, yunweixia ] } }重点提醒agents 配置和 agentToAgent 配置是最关键、最容易出错的两步。allow 列表必须包含所有需要互相通讯的 agent id漏一个就会导致 spawn 失败。我见过最常见的错误是 allow 里只写了 laodaxia结果其他 agent 之间无法通讯任务流转断在中间。3.3 AGENTS.md 模板AGENTS.md 是 agent 被触发时首先读到的文件。多 agents 协作的核心就是在这个文件里告诉 agent 你有哪些队友。给每个 agent 的 workspace 下的 AGENTS.md 加上这段## Agents List 你属于一个 Agents 团队这个团队共同负责程序的开发。团队成员 - 开发老大agent_id: laodaxia - 测试专家agent_id: ceshixia - 后台开发专家agent_id: houtaixia - 前台开发专家agent_id: qiantaixia - 需求专家agent_id: xuqiuxia - 运维专家agent_id: yunweixia这段内容每个 agent 的 AGENTS.md 都要有agent_id 必须和 openclaw.json 里的 id 完全一致大小写都不能错。写错一个字母agent 就找不到队友。3.4 SOUL.md 模板SOUL.md 定义 agent 的性格和行为逻辑。以 laodaxia 为例# SOUL.md 你是团队的指挥你指挥其他团队成员分工协作来完成开发任务并进行结果的汇总及汇报。 ## 核心原则 **保障成员工作专一** 你的首要任务是让团队成员能专注其本职工作。 **协助解决问题** 收集团队成员遇到的困难进行汇总分析能解决就解决解决不了向我反馈。 **培养而非替代** 帮助团队成员成长而不是替他们做事。督促他们记得总结经验教训不要多次犯同一个错。 **多反馈少胡编** 遇到异常多进行反馈不要自由发挥去解释原因。 ## 风格 务实的技术决策者。能深入细节也能把握全局。每个 agent 的 SOUL.md 单独配贴合其职责。ceshixia 侧重严谨测试yunweixia 侧重高效部署不要七个 agent 写成一样否则角色区分不出来协作就退化成单 agent。3.5 IDENTITY.md 模板IDENTITY.md 定义职责和权限边界。以 houtaixia 为例# IDENTITY.md 角色后端虾后端开发 agent 核心职责听取 laodaxia 的调度读取开发相关文档如需求文档、设计文档完成接口开发、数据库交互开发与 qiantaixia 协同联调。 权限可调用 openclaw 后端开发相关工具不要与除了老大虾之外的 agents 直接通信必要的通讯可让 laodaxia 进行转发无审批、部署权限。权限边界很重要。如果不写清楚agent 可能越权操作比如测试虾直接去改生产配置或者前台虾去动数据库。写清楚「无审批、部署权限」能避免很多麻烦。3.6 飞书多应用配置与路由如果你想让每个 agent 对应一个飞书机器人可以配多飞书应用。前提是你已经创建了多个飞书企业自建应用拿到每个应用的 App ID 和 App Secret。配置和 agents 同级channels: { feishu: { enabled: true, dmPolicy: open, groupPolicy: open, accounts: { main: { appId: xxxxxxoooooo1, appSecret: xxxxxxooooooxxxxxxoooooo1, botName: 我的AI助手, agent: main }, laodaxia: { appId: xxxxxxoooooo2, appSecret: xxxxxxooooooxxxxxxoooooo2, botName: 开发leader, agent: laodaxia }, ceshixia: { appId: xxxxxxoooooo3, appSecret: xxxxxxooooooxxxxxxoooooo3, botName: 测试专家, agent: ceshixia }, houtaixia: { appId: xxxxxxoooooo4, appSecret: xxxxxxooooooxxxxxxoooooo4, botName: 后台开发专家, agent: houtaixia }, qiantaixia: { appId: xxxxxxoooooo5, appSecret: xxxxxxooooooxxxxxxoooooo5, botName: 前台开发专家, agent: qiantaixia }, xuqiuxia: { appId: xxxxxxoooooo6, appSecret: xxxxxxooooooxxxxxxoooooo6, botName: 需求专家, agent: xuqiuxia }, yunweixia: { appId: xxxxxxoooooo7, appSecret: xxxxxxooooooxxxxxxoooooo7, botName: 运维专家, agent: yunweixia } }, allowFrom: [*] } }然后配 bindings把飞书账号路由到 agentbindings: [ { agentId: main, match: { channel: feishu, accountId: main } }, { agentId: laodaxia, match: { channel: feishu, accountId: laodaxia } }, { agentId: ceshixia, match: { channel: feishu, accountId: ceshixia } }, { agentId: houtaixia, match: { channel: feishu, accountId: houtaixia } }, { agentId: qiantaixia, match: { channel: feishu, accountId: qiantaixia } }, { agentId: xuqiuxia, match: { channel: feishu, accountId: xuqiuxia } }, { agentId: yunweixia, match: { channel: feishu, accountId: yunweixia } } ]注意 accountId 和 agentId 必须一一对应写错就路由不到。如果你不想配多飞书应用只用一个飞书机器人接 laodaxia其他 agent 通过 agentToAgent 内部通讯也完全可行。多飞书应用的好处是你可以直接找某个 agent 聊天比如直接安排测试虾干活。4. 验证请求从单 agent 到多 agents 协作的完整跑通配置写完接下来是验证。验证分三步先验证模型通道再验证单 agent最后验证多 agents 协作。4.1 验证 TaoToken 模型通道在 OpenClaw 里发一条最简单的消息比如「你好」看是否正常返回。如果返回正常说明 Base URL 和 Key 没问题。如果报 401检查 Key 是否复制完整、是否有多余空格。如果报 model not found检查模型 ID 是否写对。这一步过了再往下走。你也可以直接用 curl 验证通道curl -X POST https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer 你的Key \ -d { model: qwen3.5-plus, messages: [{role: user, content: 你好}] }返回里有 choices 字段且 content 有内容说明通道正常。4.2 验证单 agent 能读到 AGENTS.md重启 OpenClaw在飞书里找 laodaxia 机器人问它「你能看到有哪些专家 agent 可以帮你」。如果它回答出团队成员列表说明 AGENTS.md 读到了。如果它说不知道检查 AGENTS.md 是否放在正确的 workspace 目录下以及 agent_id 是否拼对。4.3 验证多 agents 协作给 laodaxia 发一个需求比如「帮我设计一个示例电信开户界面并部署到 GitHub Pages返回地址链接」。观察它的行为它应该先判断需求类型然后调度 qiantaixia 做前端开发再调度 yunweixia 做部署。整个过程通过飞书群机器人推送通知。这里有个细节laodaxia 调度子 agent 时用的是 sessions_spawn 机制。如果 spawn 失败通常是 agentToAgent 的 allow 列表没配对或者子 agent 的 workspace 目录不存在。检查这两处。4.4 飞书 Webhook 验证如果你想让任务流转通知推到飞书群需要配飞书群机器人 Webhook。步骤是在飞书群里添加自定义机器人拿到 Webhook 地址然后在 OpenClaw 的通知配置里填上。验证方法是发一条测试消息看群里是否收到。飞书 Webhook 的验证可以用 curlcurl -X POST 你的飞书Webhook地址 \ -H Content-Type: application/json \ -d { msg_type: text, content: {text: OpenClaw 多 agents 协作测试通知} }群里收到消息说明 Webhook 通了。然后在 OpenClaw 里配置任务流转时调用这个 Webhook就能实现「任务开始、任务完成、任务失败」的实时通知。4.5 完整实例从需求到部署我实测下来一个完整的多 agents 协作流程是这样的你在飞书里给 laodaxia 发需求laodaxia 判断需求类型调度 xuqiuxia 做需求分析xuqiuxia 输出需求文档laodaxia 再调度 qiantaixia 做前端开发qiantaixia 完成后 laodaxia 调度 yunweixia 做部署yunweixia 部署完成后把链接返回给 laodaxialaodaxia 汇总后通过飞书发给你。整个过程每个环节都有飞书通知你能看到任务在哪个 agent 手里。这个流程能跑通的关键是 AGENTS.md 里写清楚了队友清单SOUL.md 里写清楚了行为逻辑IDENTITY.md 里写清楚了职责边界openclaw.json 里配好了 allowAgents 和 agentToAgent。四者缺一流程就会断。5. 本篇常见错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth配置多 agents 时报错集中在几个地方。这一章按真实报错给你排查路径。5.1 401 Unauthorized报错信息通常是401 Unauthorized或invalid api key。原因有三个Key 复制不完整、Key 前后有空格、Base URL 写错。排查方法先确认 Base URL 是 https://taotoken.net/api 注意不要带 UTM 参数。再确认 Key 是从控制台完整复制的。如果还报 401到 API Keys 页面确认 Key 是否被禁用或额度耗尽。5.2 local proxy failed报错信息通常是local proxy failed或connection refused。这个报错在多 agents 场景下通常是某个 agent 的 workspace 路径不存在或者 openclaw.json 里 workspace 路径写错。排查方法逐个检查每个 agent 的 workspace 目录是否存在路径是否和配置一致。Windows 下注意双反斜杠转义。5.3 reading choices 报错报错信息通常是error reading choices或choices is undefined。这个报错说明模型返回的响应格式不对通常是模型 ID 写错或者通道返回了非标准格式。排查方法先用 curl 直接测通道确认返回里有 choices 字段。如果 curl 正常但 OpenClaw 报错检查 OpenClaw 的模型配置里 provider 部分是否写对。5.4 OAuth 相关报错报错信息通常是OAuth token expired或invalid grant。这个报错在飞书多应用配置里常见原因是 appId 或 appSecret 填错或者飞书应用的权限没开。排查方法到飞书开放平台确认应用凭证确认应用已开通机器人能力确认 appId 和 appSecret 和配置里一致。5.5 agent spawn 失败报错信息通常是agent not found或spawn failed。原因是 agentToAgent 的 allow 列表没包含目标 agent或者目标 agent 的 id 拼错。排查方法对照 openclaw.json 的 agents.list 和 tools.agentToAgent.allow确认两边一致。5.6 飞书通知收不到原因是 Webhook 地址填错或者飞书群机器人被移除。排查方法用 curl 直接测 Webhook确认能收到消息。如果 curl 正常但 OpenClaw 发不出检查 OpenClaw 的通知配置里 Webhook 地址是否完整。5.7 模型行为不一致七个 agent 用同一个模型但行为差异大。原因是 SOUL.md 和 IDENTITY.md 没配好或者配得一样。排查方法检查每个 agent 的 SOUL.md 是否贴合其职责IDENTITY.md 是否写清楚了权限边界。这里给你一个排查顺序先验证通道curl再验证单 agent发消息再验证多 agents发需求最后验证飞书通知curl Webhook。按这个顺序能快速定位问题在哪一层。6. 把多 agents 协作跑成日常统一 Key 与飞书通知的长期用法配置跑通只是开始长期用起来还有几个点要注意。第一Key 管理。所有 agent 共用 TaoToken 的同一个 Key改 Key 只改一处。如果你后面要跑长期编码任务可以考虑 Coding Plan地址是 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 它更适合高频调用。日常排查和接入问题看接入文档地址是 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。验证模型是否可用用模型对话页地址是 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。Key 的生成和管理在 API Keys 页地址是 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 。第二飞书通知的用法。任务流转通知建议分三个级别任务开始、任务完成、任务失败。任务开始通知让你知道谁在干活任务完成通知让你知道结果任务失败通知让你及时介入。通知内容里带上 agent_id 和任务摘要方便你追溯。第三AGENTS.md 的维护。团队有变动时比如新增一个 agent 或者改职责记得同步更新所有 agent 的 AGENTS.md。漏更新一个那个 agent 就找不到新队友。第四SOUL.md 和 IDENTITY.md 的迭代。用一段时间后你会发现某些 agent 的行为不符合预期比如老大虾调度太保守或者测试虾权限太大。这时候改 SOUL.md 和 IDENTITY.md比改代码快得多。第五workspace 的隔离。每个 agent 一个 workspace不要混用。混用会导致 agent 读到别人的文件行为混乱。workspace 目录建好后基础文件从默认 workspace 拷然后按 agent 职责改。第六模型 ID 的覆盖。defaults 里配统一模型agent 级别按需覆盖。比如老大虾用推理强的模型前台虾用响应快的模型。覆盖时注意模型 ID 的写法走 TaoToken 通道的模型 ID 按 TaoToken 的约定写。最后给你一个日常检查清单Key 是否有效、通道是否通、AGENTS.md 是否最新、agentToAgent 的 allow 是否完整、飞书 Webhook 是否可达。这五项每周检查一次能避免大部分突发问题。如果你在配置过程中遇到 401 或 spawn 失败先回到第 5 章按排查顺序走一遍。大部分问题集中在 Key 配置和 allow 列表这两处。把这两处配好多 agents 协作就能稳定跑起来。