飞书agent怎么不艾特回复

哈喽，大家好。最近我经常给小龙虾布置一些任务，但是呢，有的时候他会执行很久，这个时候我就想我能不能新开一个对话呢？然后跟他聊天。后来我找了一下，真的很简单，特别是在飞书里面，我们只需要新建一个群啊，创建一个群组，直接创建就可以了。然后在这里面在设置里面，因为小龙虾机器人嘛，我们要在这里面添加机器人。 对，在这里面把这个小龙虾拉进就可以了。对，然后，呃，你拉拉之后呢？你要给小龙虾拉进就可以回复。好的，谢谢大家。

看看我的 agent 团队们，有写图文的、网站运营的、监控金价的、记账的，还有提供情绪价值的，后面还要增加一个视频剪辑的 open cloud 小 龙虾 用上多 agent 的 模式了吗？但像我这样每个 agent 对 应一个机器人的配置是有点广泛。在飞书上其实有一种更简单的方式，就是通过拉群，实现一个机器人多个 agent 多个群聊分别管理的模式。我们来以选择题、写作和神稿三个事情为例，完整的配置一遍， 一共三个步骤。首先用这样的命令创建多个 agent， 分 别负责不同的工作，然后给每个 agent 的 职责拉一个飞书群，并且把我们的唯一的这一个 飞书机器人添加到群里面。接着把每一个群聊和 agent 绑定起来，在这里查看群的 id， 通过这样的 bindings 配置把两者映设起来。最后不要忘记给飞书 channel 增加这两张配置，开放群聊和群聊中，不需要艾特机器人也能回复。 配置完成之后，在各个群里和 agent 对 话，给他们安排好职责和身份，让他们记录下来，你就可以在不同的群里指挥不同的员工工作了。像这样的流程，先选择题再写作，审稿，审完再改， 最后得到一篇完整的内容就可以发布了。这样做配置简单，效果强大，快来把你的 agent 军团也安排起来吧！关注我，带你玩转 open club！

怎么彻底告别飞书里的各种重复劳动？用一个叫 openclaw 的 工具，给自己量身打造一个无所不能的智能小助手？你想想啊，每天一打开飞书，是不是总有那么几个瞬间感觉自己就像个机器人？比如说一遍又一遍的整理会议资料，或者在云盘里翻来覆去的找一个文件，还有手动去同步那些知识库。哎，简直了！ 想象一下，要是能把这些杂事全都甩给一个真正不会累的机器人助手，那你的工作效率得提高多少倍？别急，这次的分享就是手把手教你怎么实现这个目标的终极之案。说实话，关键不在于他会聊天，而在于他掌握了我们给他的各种技能。你也可以理解成是他的超能力，每一个技能都对应着一项可以直接操作非书的强大功能。 来想个场景啊，比如刚开完一个头脑风暴会，你只要对他说一句话，他就能刷的一下，把所有的讨论要点都给你整理成一篇结构特别新奇的非书文档，甚至啊，连里面需要的数据表格都给你建好了。 怎么样，是不是感觉超酷的？那实现这个魔法的呢，就是咱们要讲的第一个核心技能，飞书 doc， 你 可以把它想象成一双看不见的手，专门帮你处理所有和飞书文档相关的繁琐操作。 你看啊，这里列了几个具体的操作，从最基础的像是 read 录取和 write 写入，到更复杂的 create table 创建表格，还有 upload image 上传图片。这意味着什么呢？就意味着从内容生成到格式排版，你日常编辑文档的核心需求，它基本上都能保了。 咱们再来想一个场景，这个我估计很多人都头疼，就是你再也不用手动去整理那些乱七八糟的云盘文件了，你只需要告诉机器人，哎，把上周所有的设计稿都给我挪到已归档那个文件夹里，然后他就立刻帮你搞定。 这个呢，就要靠咱们的第二个技能了，飞书 drive， 他 就是你的专属云端文件管家，不管是创建文件、移动文件，还是获取文件信息，都能让你的云盘变得井井有条。咱们都知道啊，团队知识库这东西，最大的敌人就是更新不及时。但如果你的机器人可以帮你一键创建新的知识库页面，甚至在你跟同事讨论完一个新概念之后，他能自动去更新对应的词条呢， 这就是非属微克这个技能派上用场的时候了，他负责导航和管理知识库的结构。但这里有个重点啊，你得注意，他像个指挥官，自己不动手具体施工。要真正编辑页面内容，他必须得调用我们前面提到的那个非属 bug 技能。你记住，他俩是黄金搭档，缺一不可。 说到文件权限管理，这绝对是个又繁琐又容易出错的活。但是如果机器人能帮你精准的完成分享操作，比如说你告诉他把这份文档分享给产品部的所有人，权限设置成可编辑，那一切就都变得简单又安全了。 这个强大的功能呢，是由 facial perm 这个技能提供的，但这里有个非常非常重要的提醒，因为它涉及到权限这种高度敏感的操作，所以为了安全己见，它在默认情况下是关闭的，必须由你手动去把它打开 好了。技能都介绍完了，听起来是不是都挺美好的，但是接下来才是今天分享真正的精华。那些我在配置过程中一个一个踩过的坑，以及官方文档里头绝对不会告诉你的秘密。 这个是我遇到的第一个大坑，也是最让人头疼的一个。我明明是严格按照文档配好了 facial perm 这个技能，也给了机器人所有的权限，但他就是死活没法分享文件， 当时真的搞得我头都大了，到底问题出在哪呢？答案说出来你可能都不信，问题居然出在官方技能文档里的一个笔误，它错误的写着需要 drive permission 这个权限，而实际上，飞书的 api 真正需要的是 doc permission， 你 看，就这么一个单词的区别，就能让整个功能直接瘫痪。 接下来是第二个你必须知道的残酷真相。这句话听起来可能有点奇怪，但它直接影响了你的机器观式文件的一切行为非常重要。 简单来说就是机器人不像咱们人类用户，他没有自己的我的空间或者说云盘跟目录，所以你任何时候都不能命令他在最顶层创建新文件夹，建作百分之百会失败。你一定要记住，他只能在你已经创建好并且分享给他的特定文件夹里面活动。 这第三个常见困惑也是个体验杀手，你兴致勃勃的在群里跟机器人说话，结果他对你爱 w， 除非你每次都记得艾特他一下，这种感觉就好像机器人在故意装高冷，特别影响交流的流畅性。 好了，问题咱们都摆出来了，别担心，解决方案这就来。接下来我会给你一份专家级的配置清单，你只要跟着他操作，就能轻松绕开所有这些陷阱，让你的机器人完美的跑起来。咱们先来解决最棘手的那个权限问题。 第一步，去飞出开放平台，申请正确的 dos permission 权限，千万别再用那个错的了。第二步，在你的配置文件里加上一行代码，明确告诉系统我要起用这个权限工具。最后，也是最关键的一步，一定要重启服务，不然你前面做的所有努力可就都白费了。 对于机器人没有根目录的问题，解决方法其实简单到不可思议，但却是必须的。就是你作为人类用户，先手动建一个顶层的文件夹，比如叫机器人工作区，然后把它分享给你的机器人，就这么简单，从此以后，他就有了一个可以自由发挥的家，可以在里面创建移动和管理任何文件了。最后，怎么治好机器人的高冷病呢？秘密就在于一个叫 requirement 的 配置下， 默认情况下他是 true， 也就是必须艾特他才理你。你只需要找到你希望他变主动的那个群聊的 id， 然后专门为这个群把这个配置项改成 false， 再重启服务。搞定之后呢，在这个群里，机器人就会认真聆听每一条消息，变得超级主动。

有谁能帮我解决这个问题吗？真的没办法了，问了很久，就是我在飞书上这些机器人已经全部布好了，我布了五个机器人，全部都是用。 然后我的群里面群艾特所有人，他有回复，每个人都有回复一遍，但是单独艾特他就死活都不回复，每个都不回复，然后我私聊的话他又能够回复啊？ 就是这个群聊里面的单独艾特他不回复。然后我真的问了好几个 ai， 都说是什么权限问题， 但我左检查右检查，没有这个权限问题啊，到底是怎么了？谁知道？

跟大家大概讲一下这个我的这个 coco 连飞书，然后踩到的坑。第一个是这个机器人完全不回话， coco 虽然跑起来了，但是飞书里怎么艾特都没反应。它是这样的，要在世界订阅事件订阅里勾选消息接收， 首先这个事件事件配置，事件配置，这里这个订阅方式，它需要选这个长连接的方式，这是要得自己选的。 然后之后这个已已添加事件，这里要添加事件，这里默认是没有事件的，要添加事件，然后他说这个接收信息添加一个接收信息的事件，这个时候就是 你问的时候，你问的话他就会有一个这个机器人，他在，他在看看你消息，这个意思，这是说明他收到了。 再一个是这个开了权限也没用权限，你得打开权限管理，我是这样的，我是在这个权限这里我写的点了开通权限，然后它这边不是一列吗？我是把它的这个消息与群组，它离这里的所有权限都给开通了。 对，我想它这个消息群组开通了之后，你用这种把它当一个这个可以办事的 chatbot， 这里权限应该就够用了。对， 这是权限的问题，然后在群里不回我，我当时是因为就是他想下载一个东西，下载一个这个浏览器， 下载一个这个稍等，这个这个 playwrite 和这个浏览器。然后当时我的那个 power shell 卡住了，所以它是没有回应的，它相当于一直往里下，但是它卡住了，所以就没有回应。这个解决方法是我自己就是新开了一个 power shell， 就 单独新开了一个窗口， 因为你可能窗口之前堆的太多了，它那个配的这个就是配的一些环境太杂了，它容易互相影响。我是新开了一个 power 校，再来发指令，再来发这个下载的指令，就下载这个 playwrite 的 指令，然后最后最后可以搞成了 web socket 的 连接。不上这个就是就是网出了问题，就是环境变量， 清理环境变量，用用这个代码也是相当于这个 power shell， 你 开的太多了，之前一直在一个 power shell 里面使用，然后开太多了，它就容易出现配置的问题，对，差不多就这些， 哦，然后，对了，记得这个每一次修改之后都要更新一个版本，不更新版本的话它是没有没有重新来的。更新版本之后，然后你再重新，就是把这个，把这个，把这个扣跑，重新运行一次，我现在在运行吧，重新开一次，然后就行了。

请看实力 一个 agent 打工人安装好 opencloud 的 ui 界面，视频结尾有安装实操 opencloud 配置多智能体。 首先要创建多个 agent， 设置它的名称、 code 所在的空间以及对应的模型。 第二个就是写他的人设，这个人设的存放位置在你的工作空间下的这个路径，你可以按照这个模板来写，也可以根据自身需求调整。第三个是填写自己的信息， 在 text 栏里写明对应的信息即可。 第四步是激活，激活当前路径下的这个 code。 然后第五步是测试，通过相关信息进行测试，测试后系统会返回一个信息给你。 这个步骤完成之后，在代理界面里就能看到 新创建的 ajni 已经存在，如果能看到 ajni 就 表示创建成功，如果没有显示就说明创建未成功。 接下来在飞书当中新建群组， 在对应位置点击新建，这里做一个演示，先给群组取个名字，创建完成后 就能看到新增的这个群聊，然后在这个群里把对应的机器人 boss 加进去，我的机器人是这个名字， 单击按按钮添加即可，这样群聊与对应的机器人就绑定建立好了。 如果是 windows 系统， 你会看到绘画的 id， 在 这里把这个绘画 id 复制下来， 后续会用得上。如果是其他版本的非书 看不到这个 id 的 话，可以通过以下命令解决， 在对应位置输入指定命令。 在任意输入位置执行命令后， 就能在对应位置看到群 id， 显示出来，这个 id 就是 群组的 id， 把它保存好。 创建好一个群组之后，打开对应的文件， 在类似列表当中添加对应的工作配置， 找到这个配置项， 在绑定设置里加入该配置， 绑定好后保存， 之后重启对应的飞书和欧本 call， 此时机器人还不能进行回答，需要在对应位置进行调节设置， 在 channel 中添加一个配置项， 这个配置项里填写的列就是之前保存的群组列。 重启完成后，回到对应的操作位置，再次操作，机器人就会回应了， 这样就完成了 agent、 coder、 tester 这三项核心配置。使用打工人 tester 完成 opencloud 的 域外部署， 部署完成，点击地址打开， 玩的愉快！

我是大厂研发工程师张飞，欢迎来到张飞 ai 开发实验室这一节我们继续上一次遗留的一些问题，网友们说的一些问题。首先第一个问题就是说 这个扣炮，扣炮怎么使用这个飞书？第二个问题就是怎么这个用这个 i m studio。 第三个问题，有些粉丝说要开发这种并行的多智能体去使用，比如说 像我这样子，我可能有一个需求，有一个产品经理 agent， 还有一个市场营销推广 agent， 两个 agent 都要连接我的飞书，并且我在飞书里加上我们三个去组成一个群组去讨论问题，像这种两个 agent 同时运行在我们泡电脑上，这个该怎么去做？ 主要是讲这三方面。好，那我们先讲一下飞书，飞书需要在这个飞书这个开放平台去 创建一个企业的企业资金运用，我创建的是两个，一个是市场营销推广一个 agent， 第二个是产品经理一个 agent， 两个都已经起用，那市场营销推广我们看一下子，那这里就是在创建这个 库炮的时候，库炮里边有让添加这个 app id， 还有一个密钥，把它复制过去就可以去创建了。另外创建的时候添加这个应用能力，需要添加机器能力，把它加进去在这里会显现。另外还要开一些权限管理，我们基本上开通的都是云文档 一些权限，还有事件回调这块，事件回调这块需要添加一个长连接，视角事件配置这块加一个长连接，接受事件 回调这块也可以加长连接，这样的基本上再去创建机器人就可以了。好，最关键的是这两个 app id 和 app secret 都要放到这个 call 里头，我们看一下 call 怎么去设置， call 就是 channel， 在 这里备注，这里会让你添加 这么一个 app id， 还有 app cache 在 使能保存就可以了。好，保存之后呢，我这里打开飞书就可以看到这两个 a 阵，我都给他发了我的一个飞书文档，让他去阅读，但是这里还有一些问题啊，他好像是没法去阅读这个文档， 包括这里也是我可以另外使用了他的一个浏览器的一个方式，他也没有去做，这是一个小问题，但是这里可以给大家说，可以去通过 agent 就 可以和他去交流。我演示一下子，在这里我应该是已经开启了，对， 我看看是否 model 是 否配置了。 ok， model scope 切换一下子保存好，我们再切换到飞书，在飞书这里头我给它设好营销， 你说你好看，他能回复吗？好，回复了一个。这个好，我们就做一个简单的一个演示。另外呢，我们再看一下这个 ims 六六，如果双击 ims 六六，上一次我想去 自己写代码去做，但是有一些粉丝朋友说，其实在这里面可以去创建。我们继续看一下这个 i m s 六六如何去做。 i m s 六六，一个，我们在这个爱的 provider 里边去添加一个这么一个 id 和这么一个名字。 i m s 六六，在这里就要设置一下基本的 base ul， 这边是可能你本地的一个 ip 地址加上一个端口号，再一个斜杠为一，这个 api k 可以 不用去设置，在这里是 models， 需要添加一个你在本地需要加载的一个模型设置上就可以，另外在这里需要做一些激活，在这里比如说可以是 i m s 六六，再选择它就可以去保存了，在这里我就不演示了。 好，最后我们看一下子，这个就是多智能体的一个开发需求，目前多智能体开发这块我还在去研究和尝试啊，看看能不能开发出来两个智能体并行运行在一台电脑上，目前我在和智普模型在去交流，现在有一个方案说可以做这个 智能体，但是智能体可以做两个智能体，但两个智能体它虽然说是有不同的工作区，比如说 space， 但是它同一时间只能有一个智能体去活着不可，而且它要只能支持快速的一个切换和激活第二个智能体， 但这样子就没法满足我的一个需求，说像 opencloud 那 样子，两个智能体可以和我组成一个群组，三个人一起去讨论，所以说我还在和他去交流，看有没有更好的一些并行的一些运行智能体的一些方案。好，就是这样子，谢谢大家。

哈喽，下班了，今天我们来聊聊 openclaw， 我 觉得有必要啊，因为太热了这个话题，我想给它降降温， 为什么呢？因为这是一个在 getop 上引起广泛关注的一个项目，而且目前各家云厂商都上线了相关的云服务器，支持大家去部署这个产品。那么这个产品怎么定位哈？它其实是一个 个人助手，或者叫一个通用型的 ai agent， 它可以接入，比如说一些计时通讯工具，你可以通过这种计时通讯工具给它发消息，然后它呢帮你调度一个云端的电脑，或者是你本地的电脑，它可以完成一系列的任务。 那么我一开始看到这个产品的感觉，就觉得它跟 coldbody 这种产品非常非常的像，为什么呢？因为它们都是通用 agent， 就是它可以通过调用电脑里的各种工具， ai coding 的 工具，或者是电脑里的一些网页浏览的工具，通过 m、 c， p 等等，它可以去完成很多的任务。 当然因为授权范围的不同，它肯定是比 cloud code 或者 code body 编程类的工具，它能做的事情更多，而且它的主动性更强。 举个例子哈，你可以在你的一些即时通讯工具上直接说，你帮我发一个什么样的文档给谁谁谁，他可以直接执行。那你帮我把这次会议机要转成一个非常清晰的文件，帮他变成一个网站，他也可以非常快速的完成。 甚至是你可以跟他说，你调用这个电脑的录屏功能，帮我做一个什么样的 ppt， 它也可以完成。所以就是当你给 ai 配了一个电脑的时候，而且这个电脑它拥有所有的权限，它跟你的权限是一样的，跟人的权限是一样的时候，那它可以解锁很多的能力。 当然这里面有两个核心的概念，或者说核心的机制，让它跟 ai coding 的 产品有本质区别。第一个叫 gateway， 就是 相当于一个调度中台，它可以在这个调度中台上 接收信息，接收完以后分配任务给到不同的电脑中的工具，然后哎完成最后交付。那它是一个调度中台，那这个调度中台就可以实现一个 实时在线，就是二十四小时一直在线，它可以保持着这种这么一种激活的状态。那这也是为什么你说它可以持续不断的收到你的消息，就是因为它是持续在线这么一种状态。第二个非常关键的机制呢，叫做 heartbeat， 叫心跳机制，类似于给了 ai 心跳，让它可以跳动起来了。它什么意思？它每隔一段时间它会去扫描一下这个系统里有没有新的需求进来，比如说你的邮箱 有没有收到新的信息，比如说你之前有没有设过闹钟提醒，比如说每天八点去帮我扫一下整个今天的 ai 行业的资讯，或者是每隔一段时间我要去看一看有没有新的任务给到我。通过各种即时通讯工具，我就可以开始激活 ai 干活。 所以你从这里可以看到他有一个非常主动的一个机制，他会主动去扫描，他会实时待命，主动扫描，所以这个就跟像 coldbody 里你跟他去做交互， 拿到一个任务，完成一项工作就有很大区别，他就是处于一种实时待命的状态，而且会主动接到信息就开始干活，所以这个就是一个本质上的区别哈。 但是我觉得这个东西我为什么前两天没讲呢？就是因为我觉得它跟这种通用型的 agent ai coding 的 工具没有本质上的区别。假设说像 cloud code， 像 code body， 它们如果也想做一个类似的功能的话，实际上是完全可以做到的，只要给 ai 更多的授权就可以实现。 或者说你只要再弄几个移动端的交互的方式，你也可以在移动端指挥你的本地电脑完成这样的工作，其实没有一点难度。那为什么 大家都没做，为什么就只有这个 open cloud 在 做这件事？我觉得是大家对安全和效率中间怎么平衡的一个考虑， 就是你到底给 ai 多大的授权？我们知道它的上限其实是非常高，可以完成很多任务，而且很多任务上是超过我们自己的能力的。那这种情况下安全的问题怎么考虑？比如说现在如果是 这个东西被劫持，因为他有权限很高，那如果一个一个一个不法分子告诉你的电脑，说把这个人的电脑的内容全都删了，或者说把这个人的电脑中关于什么什么的内容发给某某邮箱，那他就可以实现了， 它就可以实现对你电脑的一个操控，对你个人数据和隐私的一个操控。所以其实这种安全问题是非常重要的一个问题。之前大家说中国人可能不在意自己的隐私，愿意拿隐私换便利，那接下来 ai 时代 那生产力是非常高的，这个上限是非常非常高的，那你愿意把你的安全拿出来多少去交换这种生产力的上限？我觉得这是一个摆在我们每一个人的面前的问题。因为 ai 的 能力现在 不是技术来去束缚的，而是你的这个治理的原则束缚的。你到底要给他多大的授权？你相信他到什么样的程度？你愿意给他几千块钱，让他帮你买东西，对吧？这样的一些问题，我觉得可能都是我们接下来要考虑的一些关键的问题。 我之前觉得像 coldbody 这种产品已经非常够用了，在我们的日常工作中哈，当然我也不满足，因为我前两天还在说怎么给 ai 更大的自主性，让它自己去跑这个 a 阵的能力。但是对于这种 openclaw 这种形态， 我自己心里目前还没有完全接受，当然我可以接受一个新的电脑去做一些尝试，但是因为他现在还有很多问题，比如说 token 消耗非常大的问题，比如说这种安全不可控的问题，所以我觉得目前不是一个非常理想的形态。当然最后 可能再往前走一下，很多产品也会去考虑这些问题，会给用户更多的选择，然后给用户。我觉得现在用户已经很很很少有能力去控制自己的这个数据的安全了。但是我们在这个 ai 时代到底要在 ai 面前变得这么透明吗？ 也许有一天你会发现你让渡的这个权力本身可能比效率更重要。对，最近我在考虑这个 ai 时代的权力，到底我们要给 ai 多大的权力？ 如果他的能力已经非常非常的高了，如果他的加入到人类社会中，真的已经能够给人类带来非常非常多的注意的时候， 我们愿意给他主体性，我们愿意给他授权吗？我们愿意给他权力吗？我觉得这些都是一些要考虑的问题，跟大家分享这么多哈，我觉得这也是一些非常非常前沿的命题，有机会再跟大家探讨，拜拜。

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