openclaw如何落地企业

我用 openclaw 实现了电商的自动上品流程，我从原来每天需要四个小时的上货流程，现在只需要五分钟，现在看到这个窗口是我日常上品的一个流程，找品、存图，新建商品，填入信息，然后一个品一个品，这样去操作。那我是怎么把这个步骤自动化的呢？先来看一下结果， 我现在的执行流程只需要打开飞书，因为我对接的是飞书这个通道，我只需要给龙虾发一句，开始执行自动上货流程，然后龙虾就会自动开始干活，他先会梳理一下这个干活的整个流程，大概分几个步骤，然后他就按步去执行，一直执行一个流程大概只需要三分钟不到，而且我的文件夹里面应该是有十三个商品的。 这个工作平时我们人工去做可能要花两个小时左右，现在就相当于无论我在哪里，只要我的电脑开着，我只需要跟我的飞叔说一句，开始执行自动上货流程，他就会自动跑完，然后告诉我已经 ok 了，所有的结果会放在我的桌面上，智能分组结果就是他帮我执行好的结果，所有的商品他帮我分好了组， 然后他又帮我把所有分好组的结果进行了一个压缩。那我最后上面的操作就是把这些压缩文件一键拖动到数据包导入就可以了。我从原来每天需要四个小时的上货流程，现在只需要五分钟。 那具体整个流程是怎么实现的呢？首先我需要做的工作是打开某多多的 app， 把我选中的商品去把这个商品的图片全部保存下来， 然后以及说这个商品的信息截图和价格尺码截图全部通过截图的形式和下载好的商品信息，这些图片混合起来，直接放到我电脑的这个桌面的文件夹就可以了。文件夹就是我保存下来所有我要上的商品，这里边会包含很多商品信息图， 然后还会包含很多的一个商品的价格和尺码图，因为这些我都是要一比一录入我的信息里边的。那可以看到我的这个大文件夹里面其实是不止一个商品，是很多组很多组商品。那么龙虾下一步就需要基于我这一个大文件夹去帮我进行智能的商品分组， 所以我把这些图片放到文件夹以后，下一步就看龙虾的操作了，那么它的执行步骤是什么呢？首先 第一步他需要打开我给他的这个文件夹，首先他需要基于我给他的一个大文件夹进行所有的图像识别，进行一些 使用一些算法将描述为同一个商品的图片归为一组，并且自动帮我分好组，可以看一下大概的结果是这样，所有相同的衣服会分为一个文件夹， 那么他帮我进行图片识别以后，非常精准的把所有描述同一个商品的图片都归为了一组。 第二步，它需要基于我提供给他的截图的那些信息，去提取对应的每一个商品的标题，价格、尺码和颜色，然后去自动录入表格。那最后一步，它会把它在过程中处理过的所有数据帮我生成一个校验表格， 方便我检查执行过程中是否出错，那整个环节就是龙虾帮我去做的，那这个质检验表格是什么意思呢？他会把他执行过程中所有处理过的数据信息帮我汇总到一个表格，这样我就很方便的去进行一个统一的预览，看一下哪个环节识别的信息，或者他执行的步骤有问题， 那我一眼就可以在这里看到。这个工作我只需要在飞书给他发一句指令，然后等他执行完之后，我打开这个教样表格，在表格里面快速去预览一下他所有的执行过程，有哪些数据错误了，或者分组错误了，我在这里可以快速的看到，然后再告诉他进行什么样的修正，这个工这个工作就完成了，是非常的方便。

最近 open claw 全网爆火，但很多人不知道这只龙虾到底能用来干什么？别再把它当成聪明点的聊天框了，它是一个没有主观能动性但执行力爆表且拥有系统最高权限的赛博牛马。今天直接上硬货， 用八个真实的落地案例，教你给它装上手和眼睛，彻底解放双手。国内用这招最爽，直接走飞书长连接对接 你在街上看到海报或者开会，随手拍个白板架构图，直接发给飞书里的龙虾。他在后台会调用视觉模型和笔记插件，瞬间把图片里的乱码变成规整的 mark tab 白板，打好标签，静默存进你的本地库，你只管扔，剩下的它全自动搞定。 做自媒体和出海最值钱的就是信息差。去技能库装上这俩插件，你只需要再飞书下一句指令，让他去爬海外高禁石社区过去一个月的痛点帖子，他能把老外的长篇大论瞬间浓缩，关键时他还会根据这些痛点，直接给你为三套极具网感的文案出稿。 有了这个实时情报网，你一个人就能干掉一个小编团队。面对那些没字幕的英文公开课或者几十页财报，直接把链接甩给他。 他在后台会绕过画面拉取完整的字幕流，三分钟就给你吐出对干的核心推论和工具清单。半天的信息量，也就是喝口水的功夫，全吸干了。公司几十个记忆的内部资料放到网上怕泄密不用 ai 又搜不到。先开启 knowledge base 技能， 把海量资料往本地文件夹一丢，他就在后台自动键锁影。新员工在飞书里艾特他，问报销走什么流程，公司差标是多少？他能精准引用文档原句，秒回数据绝不上云，昵称代码都不用写，琐事也能全包 装上 gog 技能，他每天早八点自动过滤垃圾邮件，把大客户的需求浓缩成两百字，成稿发给你，甚至连委婉拒绝的草稿都拟好了。程序员更省心，装上 get up 技能，半夜流水线报错，不用开电脑翻日制 问他一句，为什么挂了？他自动读差异代码，两分钟就能告诉你哪行漏了个逗号。这是真金白银的救命活。 跑过付费流量的人都知道，睡梦中跑飞一个计划，醒来几千块打水漂，接入广告平台 a p i， 让龙虾当你的二十四小时盯盘员，他每小时拉取头产比数据。一旦发现创意无聊跌破及格线，他不仅会在群里疯狂报警，更能被授权直接执行暂停指令。 在你睡梦中死死捂住你的钱包。这是高级玩家最推崇的玩法，让 ai 主动找活干。传统的软件是，你拨一下它，转一下，但你可以给龙虾下一道全区指令， 告诉他，每天晚上十一点我睡觉后复盘今天的代办事项，主动上网研究一个提高效率的新工具，或者帮我写段自动化找本。 每天早上你睁眼会发现，这个数字员工已经在半夜为你搭好了全新的数据看板。这种跨维度的震撼，才是真正的将为打击想吃透 ai 红利。记住这个公式，不要把它当成神，把它当成一个薪水极低、极其听话的牛马实习生。你要做的就是当好包工头。 第一步，找出你每天重复劳动的痛点。第二步，把它接到飞书或本地电脑。第三步，去技能库配齐插件。红利永远属于那些懂业务并且知道怎么把 ai 武装到牙齿的人。这八个场景，你最需要哪一个？评论区见。

老板们好，今天我将和大家探讨一个备受关注的话题，如何将火爆的智能体技术从实验室的 demo 真正转变为企业可以信赖的生产工具。我将深入分析企业及智能体落地的挑战，并提出一套完整的解决方案架构。 本次分享将分为四个部分，首先我们会分析当前智能体技术的火爆现象及其面临的落地挑战。 接着，我们将深入剖析企业及应用中遇到的三大核心痛点，然后我们会提出一套完整的解决方案架构。 最后对未来进行总结与展望。首先让我们进入第一部分，现象与挑战。我们将看看智能体技术是如何迅速走红的，以及他在走向企业应用时遇到了哪些现实的红沟。 最近，一个名为 openclo 的 开源 ai 助理项目火遍全球，它能自动处理各种任务，让我们看到了智能体技术的巨大潜力。这股热潮证明，智能体很可能成为下一代人机交互的核心方式。 然而，当我们把目光从实验室转向真实的企业生产线，就会发现一道巨大的鸿沟。企业需要的不是一个偶尔成功的 demo， 而是一个能够稳定可靠、合规运行的生产线工具，这其中的挑战远比想象的要复杂。 接下来，我们将深入探讨这道红沟背后的具体原因，也就是企业及智能体落地面临的三大核心痛点。第一个痛点是稳定性。一个能在笔记本上跑通的 demo， 放到企业复杂的生产环境中，可能会因为病发、压力、故障等问题而崩溃。 企业需要的是一个能七乘以二十四小时稳定运行，并能被有效监控和管理的服务。第二个痛点是数据安全。智能体的价值在于处理数据，但企业的数据往往是敏感的， 如果没有完善的安全措施和审计能力，企业根本不敢让智能体接触核心数据，这就从根本上限制了智能体的应用价值。第三个痛点是工具的质量。 很多人以为接的工具越多越好，但企业真正需要的是高质量、可信赖、能重复使用的工具能力。 杂乱无章的工具堆砌，远不如一套标准化、稳定的工具体系来的有价值。分析完痛点，我们来看如何解决这些问题。 接下来，我将介绍一套完整的企业级智能体基础设施架构，它将从根本上解决我们刚才提到的三大痛点。 这套基础设施架构分为三层，运行环境层、数据服务层和工具能力层，他们分别对应解决稳定性、安全性和工具附用性这三大痛点，共同构成了智能体在企业中稳健运行的基石。 首先看运行环境层，他的目标是让智能体能运营，通过高可用架构、严格的资源隔离和全面的监控体系，确保智能体服务能够长期、稳定、安全的运行，满足企业的生产要求。 在数据服务层，我们通过强大的安全底座和审计能力，让企业敢于使用核心数据。 而在工具能力层，我们不再追求工具的数量，而是聚焦于工具的质量和可附用性，通过构建标准化的工具生态，让智能体的动手能力真正转化为企业的核心竞争力。 最后，让我们对今天的分享做一个总结，并展望智能体技术的未来。总结一下， 要让智能体从 demo 变成真正的生产力，关键在于构建一套坚实的基础设施，解决了稳定性、安全性和工具附用性的问题，智能体才能真正融入企业，释放出 ai 的 巨大潜力。

opencore 小 龙虾应用掀起了新一轮智能热潮，正企想要规模化应用小龙虾，提升效率、创新业务面临多重挑战。 华为云正式推出基于华为混合云的 opencore 本地部署方案，打造更适合正企的企业及 opencore， 满足真实业务需求。正企用户通过服务构建器生成方案后，仅需三步即可安装使用。 第一步，从华为混合云管理界面的服务列表企业应用中进入 open call 专区。第二步，点击申请 open call 按钮，简单配置参数，几步点击即可完成实名申请，轻松当上养虾户。第三步，点击实名名称，进入控制界面后，即可进入聊天界面，立刻与你的专属龙虾开聊。 传统养虾流程繁琐复杂，门槛高。在华为混合云上部署 open core， 只需填写参数，提交申请实力，即可自动完成创建，让养虾变得简单又轻松。 想让小龙虾既能适配不同业务场景，满足不同行业的应用需求，华为混合云支持自定义编排定制，想怎么养虾你说了算，在线拖拽即可，涉及 open core 的 执行流程，所见即所得， 不同部门有不同虾塘，每个团队都能基于专属模板按需发布服务，灵活管理租户，轻松开启自己的小龙虾厂。政企部署 open core 首选华为混合云。

最近很多老板都在研究小龙虾，有人在教怎么安装龙虾，有人在教你怎么养殖龙虾。但我发现一个问题啊，大多数人研究的都是怎么用龙虾，但企业真正应该研究的应该是龙虾怎么帮你赚到更多的钱。所以我接下来跟你讲一个特别牛逼的方法。过去一家公司传统的工作方式是一个人完成一件事， 比如说销售只负责谈客户，运营负责写内容，客服负责跟进，所有的事情都是人对人。但当龙虾介入公司的工作流程之后，会发生一个变化，每个员工其实都是有一群龙虾在帮他做事。 销售龙虾会帮你整理客户的需求、行业预算、痛点以及成交的卡点。而运营龙虾就可以直接读取销售那边传来的数据，直接针对客户的真实需求产生内容。而短视频龙虾就可以直接读取运营那边传回来的内容，自动生成对应的视频。 所以龙虾足网流带来的变化是，过去十个人的公司，可能现在是十个人加五十只龙虾，公司的产量可能翻了三倍甚至五倍。到现在还有人老是在研究什么龙虾如何帮你写公众号，怎么写短视频文案。真正的企业家已经开始研究龙虾怎么帮公司提升管理效率，提升运营水平， 提升战略的准确性，提升产品质量，怎么帮公司赚到更多的钱了。未来公司的竞争不再是老板和老板之间的竞争，而是比谁的龙虾网络更强。如果你想了解如何在公司实现龙虾族网流，评论区留言龙虾族网流，我把具体的实操落地方法发给你。

二零二六年三月了，还有人在问大龙虾， oppo 能干什么？总的来说，只要你能想得到，只要你不怕非偷啃，它基本上都能完成。如果你不信，我们来看一个 github 上面的开源库，这个列表里面基本上包含了我们平时常用的功能和行业。比如我们选一个基本上企业都会用到的市场营销与销售，我们看看这里面的 skills， 比如从 产品网站直接转化成广告图片。如果你的 opencloud 大 龙虾加了这个 skills 之后呢，它就有这样的功能了，我们直接点开来看一看。好，这里面都是描述，当然你可以翻译成中文。如果你不在乎它是什么，你只觉得它有用，直接复制粘贴这个链接到你的 opencloud 的 对话框里面，然后告诉他帮我安装这个技能就可以了。 弄好之后他会告诉你，然后你以后的工作就可以直接用这个技能。如果你已经成功稳定部署了，赶紧去试试这个网站和这个技巧。如果你还没有稳定部署 open club， 你 也感兴趣，想系统的学习。我们正好有一个工具小组，里面提供这样的课程，如果你感兴趣，可以看视频主页介绍，第一行会有专人给你提供更多信息和介绍。

open 可乐已经火了两个月了，有多少人把这个东西已经应用到你的业务上，必然落地成功的？可以举个手，我猜非常少。 ai 现在的落地在很多企业从来都不是个技术问题，也不是一个产品问题。 open 可乐只是会让我们的这个产品设计的成本变低，但是它并不能解决在企业里面怎么落地一个 ai 产品， 对组织的理解，对工作流的理解，对这些标准的理解，以及怎么去评估这件事情到 r o i 这些话题才是真正意义上落地企业最难的地方。 现在就很像电力时代刚刚来临的十九世纪末二十世纪初的时候，大家以为把发电机搬到工厂就算完成电力化改造了，但实际上发电机搬到工厂并不会让生产效率大幅度提升，只有重新设计了整个工作流程，基于电力这个新的生产力匹配到新的生产关系， 你才发现这个组织的效率得到了本质的提升。我们在一年时间里落了六到七家，零售规模都在一到三十亿这个区间， 比如说互联网思维，小鸡叫叫啊，兴趣老啊等等，他们都是我们的客户，所以我们有非常强的底气去承诺，在 ai 转型这件事情上，我们可以给企业带来确定性的借款。而且啊，我们的落地成功率是百分之百， ai 增长就找罗畅。

如果 open 科罗，你想在企业里面跑起来，先给老板和高管们搞上助理，如果他们都用不好，就不要指望一线能把这事用好用了。 open 科罗这两个星期我最大的感受叫做，我认为每一个老板都值得用， 喜欢搞这个东西，得到一个可能相当于年薪二十万以上的私人助理。 open 科罗带来的能力最大变化叫做，任何一个老板，不管你懂不懂技术，你都可以切身感受到跟 ai 共事 是一种什么样的体验。而这个体感拿到以后，你就能够很具象的去想象你的企业里面有什么可以被你去量化的。 ai 姐或者 ai 叉用姐，才能去想象一个 ai 原生组织长什么样子。人和数字员工之间应该怎么去做。高层的时间是最宝贵的，如果你能够把高层的时间通过这个数字员工去解放出来，那高层其实带给这个企业的价值是最大的， 你先定了方向，定了战略，才有人去执行嘛。所以不要去想象未来会怎么样，先入局，先体验，先给自己配上一个能杠杆你时间的 ai 助理。如果你不知道该怎么给自己设计一个能够杠杆你时间的 ai 助理，你可以找我们，我们来帮你设计 ai 增长，就找罗畅。

大家好，我是 ai 智能体特种兵哪吒，哪吒，是啊，我在公司的花迷啊，这一期视频呢，我们分享一下，作为 ai 行内人， 用大白话讲透龙虾， open claw， 或者说其他的智能体，应该啊解决哪些问题才能真正地在企业端落地？ 首先还是讲一下，呃，电脑端的智能体是什么东西？通俗来说我们说的智能体呢，他就像那一个一个虚拟人一样， 就是我们只要人能在电脑面前做的一些工作，只要他是有逻辑有规则的，你教一遍给他，那后边呢，他就能自动操作你的电脑，帮你去做。 好。咱们刚才看到的视频呢，就是我们时代智能的 agent 智能体在自动办公啊，这个视频呢，也是呃，在客户那边现场拍 的话就说回来啊，龙虾应该解决哪些问题才能真正在企业端落地？首先第一的话啊，是大家最近比较关注的安全性问题呢，最近工信部也有发文提醒大家注意龙虾的这个安全问题 啊。所谓的安全性问题呢，简单来说就比如咱们咱们俩在微信上聊天啊，我们所有的这个聊天记录呢， 如果说其他人都能看得到，那是一件非常恐怖的这个事情。而且对于企业来说来说啊，有太多的这个非常敏感的数据，比如像呃财务数据， 经营数据，包括我们各平台各个系统的账号密码的数据等等啊，那这些数据一旦泄露的话，是非常可怕的，也会给企业带来不可估量的一个损失。 好，第二个问题的话就是高效性，高效性一句话概括就是 a 卷的智能体，他操作的速度肯定是要比我们人快的，而且他能够七成二十四小时去工作啊。第三的话是准确可能性， 准确性就是例如，呃，我们让智能体去帮你算工资、算奖金啊，无论他是算一万次、十万次、一百万次，他都不会出错啊。而我们人去算大量的数据的时候，往往是会出错的， 那可能性的话就是指现在，呃，主要是指这个过程可靠。比如说现在我们去问 deepsea 一个问题啊， deepsea 经过他的深度推理以后，他会给我们一个答案，那这个答案的话，他是也是经过了，经过了。比如他参考了什么文献，参考了那些网站啊，然后参考的网址链接在哪里等等，这些数据来源他会告诉你啊。那如果说他我们发现他的答案是错的，我们也能找到这个 错误的原因，找到这个数据的源头出错，到底哪里出错了。然后呢，我们针对这种错误的原因去做调整啊，那现在龙虾的话，他你 给他一个指令，他直接会给你结果，并没有说把整个过程告诉你，那这个目前啊，这个准确可能性他是不满足的。第四是稳定性啊，比如说你让智能体干一件什么事情， 他坐着坐着突然之间中断了，他坐了一会他又断了，那这个时候流程不稳定肯定是不行的。 比如说啊，就就像你现在在打游戏，对吧？你打着打着可能这个时候你正在兴头上，突然之间断网了， 那这个时候你可能会急的，会气的爆粗口，都很有可能啊，那目前龙虾在这方面的能力呢？可以勉强打个五十分啊。讲到这里的话，我 插一句话啊，因为今天呢，是二六年的三月十九号晚上九点钟，那这期视频的话是，呃，今天晚上加个班，两个小时时间给大家梳理了，呃，内容，还有这个录制的这个视频啊， 希望大家能能点个赞，点个爱心，支持一下，感谢啊。那如果说大家觉得这个事情对咱们有帮助，也可以转发给我们朋友啊，因为可以减少他们的一些试错成本，感谢大家！呃，第五个特性是兼容适配性， 兼容适配性就是智能体，他不需要拿到其他网网站呢，软件呢，插件呢等等等等的这个 api 接口 啊，我就可以去操作，比如说智能体，它可以操作我们的啊，微信，操作我们的谷歌浏览器，操作我们的经典系统 wps 等等等等等等啊，在没有 a p i 接口的时候呢，它依然能够自动去操作。现在木啊，龙虾呢 部分的一些软件网站它是可以操作的，但是有部分呢，它是操作不了的，现在还是属于半成品 啊。那龙虾的其实他核心的优势在于，上次我们也讲过了，他有长期的这个记忆，以及他能够自主去学习，自主去叠代，那像一些现在啊，你让他去 自主去写，写一个网站，写一个软件，优化一个软件啊，那这种场景的话，他是能力是非常非常强的。 那最后总结一下刚刚我们讲的，呃，不管是龙虾、 open club， 还是说其他的智能体，应该要解决 安全性、高效性、准确可信、稳定性、兼容适配性这五个特性，才能真正的在企业端落地，那目前龙虾它的高效性呢？是可以达到的啊，那稳定性和兼容适配性一百分，只能达到五十分， 或者说是半成品啊，准确性、可能性以及安全性的话，目前是达不到的 啊。说到这里的话，那大家都在问了，就是那目前在整个中国有没有哪一家公司哪款产品是能够同时达到这五个特性的？ 答案是有的，比如像我们时代智能啊，他就已经早就可以在企业端应用了啊，他可以同时达到这五个特性。为什么这么说呢？首先第一点， 我们现在取得的这个软件成熟度 c m m i 现在是五级认证 啊，这是成熟度是已经是最高等级的认证了。那电那同时我们现在呃等保信息安全认证是三级，这个跟这个什么概念呢？就是跟呃银行是一个保密级别的。那第二呢，是目前我们已经合作了两百多家 中国五百强企业，还有非常多的这个电商企业。 那现在呢，像中国的五百强企业或者一些大的卖家啊，超过五十个以上的卖家，他对这这五个特性是非常要求非常严，严格非常苛刻的。这五个特性呢，其实是缺一不可的， 如果说这里面有哪一项这个特性达不到，他肯定是不会跟我们合作的。 好，各位朋友如果说想要了解我们产品的，可以在后台私我，这期视频我们就分享到这里，感谢大家。

一个十五岁的高中生竟然靠养龙虾呢，在不到一个月内拿下了超过二十万的合同收入。如果你还在苦练提示词，那对不起了，你可能正在被这群懂落地场景的小孩哥降维打击。 这位叫 branson 的 小孩哥在刚结束的奥斯汀龙虾大会上分享了自己的经历。所谓养龙虾呢，其实就是他利用 ai agent 帮企业做自动化的咨询。他开了一家咨询公司，通过十五分钟免费通话，专门锁定企业的行政黑洞，卖上千美金的自动化设置套餐。 很多人啊，觉得是吹牛，其实啊，这是整个 ai 时代的重构的必然。他的成功核心呢，就两点，普通人也可以复制。 一、极强的场景洞察。他发现啊，房地产、法律等传统行业经纪人百分之八十的时间呢，都浪费在回邮件、填表格、跟进潜在客户上。这是典型的低价值、高耗时的标准化场景。 二，利用最新工具降维打击。它精准地使用了欧邦号在二零二六年三月更新的核心功能，实时浏览器绘画链接， live chrome session。 这让 ai agent 呢，像个幽灵员工一样，不需要任何插件，直接浑穿用户当前登录好的浏览器后台。 甚至啊，能绕过那些烦人的登录验证码，解决了登录难题，实现了全流程的无缝接入。重点来了，这套赚钱逻辑，普通人该怎么直接复刻呢？记住这三步建议呢？点赞收藏，免得刷着刷着就找不到了。第一步，锁定痛点场景， 别去写写文章作图，去找那些你身边的传统老板，看他们啊，哪些活是每天必须做流程啊，极其标准化但极耗时间的。以中小房地产中介为例，那就是客户信息录入和新房源的闭环。利用 open cloud 的 新功能啊，设置一个 agent， 比如针对房产经纪人。一旦呢新房源出来， ai 自动调取周边同样户型的成交数据，写好符合人群需要的推广文案， 并利用已登录的账号呢，自动发到社交平台，全程不需要人工中转，这就是一个完整的场景解决方案。 第三步，价值定价法。别跟老板聊技术，你可以直接告诉他，这套系统五千元配置费，每周呢，帮你省二十小时人工。老板啊，只会觉得这个太便宜了。 ai 时代，从来啊都不缺技术说明书，缺的呢，是把功能包装成赚钱产品的人。谁能最快让 ai 接管标准流程，谁就能成为赚钱的超级个体。关注我，我是陈凡，带你了解更多能落地的 ai 商业玩法。

open 跨本质是一个复制你技能的机器人，他能调用各种插件就 skill 去执行具体的任务，那你强他就强。第一个功能是看竞品 人肉搜索到全网话下。在选品阶段， open 跨就能模拟资深运营的分析逻辑啊。首先他能用插件去抓各个平台的榜单，例如说监控亚马逊的消了的榜单，或是 tiktok 趋势，再自动抓取竞品的上千条的差评， 提炼用户真正的痛点，比如说露营灯嘛，它续航续标，充电口易坏。最后直接给出一份产品改良的建议书，告诉你说下一个迭代版本你应该改哪里。第二个点呢，是能优化客服支持从倒时差到秒级回应，独立上卖家最头疼的问题， 欧美时差导致回复延迟。加 openquote 可以 接入 whatsapp messenger 或是 lidchat 的 聊天窗，未给你的物流政策退换或 s o p 和产品说明书。百分之八十五的问题就是查物流改地址的问题，都可以由它来秒回， 遇到恶意索赔或者是极端投诉，系统自动在飞书或钉钉上面 at 人工去接管。第三个点是它也能做批量内容运营，从批量堆砌能做到精准种草。 openquote 可以 管理一个多智能体的 间对模拟真实的营销炼炉。比如说来分配几个人， a。 智能体他负责文案， b 智能体他负责配图， c 智能体负责审核。 a 就 生成符合 web 的 社区调性的种草贴 b 就 生成对应的 u g c 风格图片 c。 他 就负责在最佳的时间点去发布，并根据评论区的关键词进行简单的维护，还要再加上一个系统，还可以统计说哪一些文案它的点击率去发布，并根据评 论区的关键词进行简单的维护。还要再加上一个系统，还可以统计说哪一些文案它的点击率进行简单的维护。还要再加上一个系统，还可以统计说哪一些文案它的关键词进行简单的维护。还要再加上一个系统，还可以统计说哪一些文案做的不 是替代人，而是把重复的琐碎的低下环节标准化了。对于跨境卖家来讲，它核心的价值是将你的运营经验变成自动化脚本，让你的团队从搬砖里面去解放出来，去思考更有价值的品牌策略。

二零二六，最搞米的 opencloud 如何搞米？这三条落地方法都是现在短视频圈已经跑通的，我给你掰开揉碎了讲。第一条， ai 自动化剪辑带运营，这是目前最火的，你用 opencloud 搭个剪辑流水线， 客户把素材丢给你， ai 自动剪，加字幕，配 bgm， 甚至生成封面，三分钟就能出一条现在市场价基础的口锅切片五十到一百块，一条商家宣传视频能收到两百到五百块。我知道有个团队靠这个服务，一个月接了两百多单， 利润四万多。关键是要会包装，比如强调一小时出十条电影级画质，再搞个案例展示，客户抢着来。第二条，开发垂直领域的技能 包。比如你专门给美食博主开发一个自动出食谱脚本加配音的插件，或者给带货主播搞的 直播高光自动剪辑加商品链接挂单的工具，放到 call 这样的插件，市场暗测收费或者订阅。有个博主开发了个口播稿， 自动生成加敏感词检测的插件，定价二十九块，上个月卖了一千两百多份，躺赚三万多。开发不难，用 opencloud 的 s d k， 跟着教程改改提示词就行，重点是找细分需求 与竞争小。第三条，做 opencloud 的 实操培训，知识变现。现在很多人想入职，但不会部署到搭建七个 ai 助手，搞自媒体， 一步步教，可以在抖音开直播讲，或者做个九十九块的专栏，里面有视频教程，避坑指南， 还有现成的插件打包。我关注的一个博主，就靠这个专栏，三个月卖了八百多份，还拉了个付费社群， 一个人收一百九十九块，又赚了两万多。讲课的时候多分享真实案例，比如用 opencloud 剪视频，成本从五十块降到一块，这样更有说服力。分享一下，你认为在 opencloud 上做哪行，会有结果？评论区告诉我人数多，我会拉个群大家一起分享。

嗯，大家好，我是欧巴同学，专门搞 ai 的 欧巴同学，那今天给大家分享的是我花了几百块，并且啊已经摸索了差不多一个月啊，搭建出来这个 open core 的 一个啊，一些经验，然后分享给大家 啊，然后大家可以看到啊，这个就是我的啊，首席牛马官啊，这只猫猫啊，然后剩下那些呢？是我的一些牛马，包括啊，做市场的呀，啊，包括啊，怎么去做开发的？那整个视频结束之后呢？啊，在最后会把完整的这个文档分享给大家啊， 那首先最近很火的这个 open core 一 人公司啊，包括最近腾讯可能说什么楼下有几千人在排队啊，去安装了 open core， 对 吧？ 那我先保证在呃，整个视频最后我会教你怎么把啊自己的这个团队搭起来，并且到手就能用啊。这个你可以理解，这个 ai agent 就是 我们的牛马员工啊的一个管理工具，那并且可以它可以直接操作我们电脑， 并且啊，就举个例子，以这个妹为例哈，他就是我的手气牛马惯，那他可以指挥所有这些啊 agent， 然后去干活，那具体的效果呢？啊，可以给大家看一下啊， 例如这是我在飞书里面的效果，那他可以去指挥啊，什么开发呀，运营啊，并且他可以形成工作流。举个例子，我有一个任务，然后他让他们串起来去工作啊，并且最后啊去返回内容给你去做审核，这个流程是完全可以打通的， 那大家可以看到我目前用来做什么呢？第一个每天让他们给我去做每天的一个技术的栽药啊，那还有就是啊，包括因为我做产品经理的嘛，那所以相关的这种痛点的分析啊，我让他们从 ready 里面给我抓下来啊， 那另外还有可以看到啊，我会让他们去帮我去做一些竞品的分析调研，我在飞速里面其实定义了自己的啊工作流，包括自己的员工， 那整体的话，其实我的主工作流是两块，第一个是啊，会让啊整个脑报，然后去让他给我输出公众号文章，以及给我直接输出小红书的图文，这个流程我已经完全跑通了。 另外还有就是我自己因为也会去搭建一些做些 ai 小 工具，那种 ai 小 工具呢，我也会去让我的那个市场大师去看一下，哎，我做的怎么样，就在上线之前让他帮我去做分析。 ok， 那 现在给大家去看一下怎么去搭建自己的 ai 团队哈，那首先给大家看一下， 第一个是我们这个 opencloud， 当你设置完之后呢，它其实没有那么复杂，例如这些是呃，我的一个， 呃，各个 agent 的 一个啊设定，例如这个是脑报的，大家可以看到上面有几个文件哈，就是啊 agent 啊，还有就是他的 hobby， 还有他 identity memory 啊， so， 这个文件我等一下会快速给大家讲一下什么含义，刚开始如果你不知道也没关系，你只要知道说 啊，这里有不同的工作区，然后不同工作区呢，当他给你给他去设定他是不同的角色之后呢，他就可以去按照咱们的要求去做啊， 举个例子哈，那以我们现在这个缩文件为例啊，以需求分析大师为例，大家可以看到啊，他是可以直接去看到啊，他觉得设定还有啊他的思考这东西你看他可能觉得，哎好复杂好复杂，对吧？其实没有那么复杂， 因为这些东西其实都是啊，当我思考完，哎我每天的工作流是怎么样的，那我再让 ai 去帮我写出来的 啊，这些东西我基本上是没有怎么去碰，我只会去微调啊，举个例子里面的这种啊技能我希望他怎么去写啊这些我自己啊，到时候在文档里面做微调就 ok 了，所以这里并没有那么复杂， 自己只要记住啊，一个啊 agent 他 看起来很高大上，但实际上他并没有那么复杂啊，他只是有不同的这种啊文本文件去写出来啊，原来这个东西是有什么用的啊，然后他的上下有什么的，例如他的领 灵魂文件，对吧，其实就定义了哎到底他做什么事情的那像 to 文件就是，哎定义他可以使用什么工具什么 skill 啊，所以这东西其实 ai 去都可以帮你去写，然后下面有跟他呃主要是要理解他怎么设定的哈， 那刚刚咱们有说 a 四文件是它的核心的灵魂啊认规则那 identity 呢？主要是他人设，那 agent 呢，主要就是刚刚我们说到如果你要用非书啊去做一些工作流的话啊，那这里主要就定义它的上下底是什么啊，那 two 就是 一个工具箱， 其他一些啊，记忆后面我们在越用这个小龙虾的时候让它越来越去啊，理解我们怎么去用那这个 happy 呢，其实就是，哎啊像我们人的心跳一样，就它怎么时候去醒，然后什么时候去做相应的交互啊，大概这么理解一下就 ok 了 啊。那最关键的就是我们描述清楚的需求之后呢，可以让 ai 去帮我们啊优化相应的这个文件。 那例如下面这里大家可以看到啊，例如这里我是用了一个 skill 啊，去让他帮我把本地所有 agent 的 这些文件啊去调调一下啊， 因为啊，我自己去写是很麻烦的，那我只要去告诉他我的痛点，因为之前的痛点，我发现，哎，这些牛马并没有很好的执行我的指令，所以我就让他，哎通过这个一个技能帮我把所有的这些牛马啊，可以高效的写作，并且遵循我的指令啊，去做好复盘。 所以啊，大家到时候可以去通过这种方式去优化自己的这种啊牛马啊啊，做到飞书之间多 a 准的协同打造一间公司呢，可以参考我这个提示词哈， 就之前的朋友写的比较好。那我这里有一个经验是什么呢啊，直接把这个文章发给 ai 让他去参考啊，你自己的思路去配置你的 open core， 那 举个例子，像 首席牛马关啊啊，我的自己的啊，携手啊，那怎么去绑定群 id 对 吧？这些啊，只要把文章发给他，然后让他去帮我们把这个本地的 agent 搭起来就好了啊。那这里主要要关注的是，如果你是用飞书的话啊，我现在会建议你用这种群 id 的 方式去把它绑定上去，这样是最简单的啊， 如果说你还想用 a 让 ai 有 更多的积极性啊，设计一些有主动性的技巧， 跟刚刚上面的技巧也是一样的，等下直接把这个链接发给 ai 说，诶，我们想去怎么啊？让 ai 去做这个事情就好了。这里主要我觉得要说明一点， ai 只是工具哈，那如果想，呃，让 这个 ai 能做好事，主要还是我们自己的想法，我们自己的设计。那如果说你有一个固定的流程，让 ai 去做，这是最好的。 那关于那刚刚我们有说到，哎，我是不是用到一些 skill 啊，或者有没有什么好用的 skill 呢？那也是非常简单的。那这里有啊，我自己在用的一些 skill 的 库啊，你包括我自己在用的清单啊，包括一些比较好用的，已经放在这里了。那如果有需要的话，到时候直接去啊，参考我自己去网站去搜去安装就好了。 那思路还是一样的啊，在 ai 时代，大家只要想得到，然后让 ai 去做就好了。我们把需求描述清楚，然后扔给 ai 好 了。 那最后就是一个安装指引啊，那最简单最简单版的话，你可以安装这个 cherry studio 啊，那它有一个啊，一键安装 opencore 的 更简单方是什么？那你就直接拿 opencore 的 一个 app 地址，然后扔给 ai， 让它帮你安装到本地就 ok 了，只是说有些配置向你后面是要去弄的。 那这里一些安装指引呢，我也直接立到大这里给大家了，大家直接去看就好。刚刚我们说了很多，哎，怎么让 ai 去装，那这里我会推荐一个 ai 工具，就是啊字节的这个 tree。 那如果大家还没有用过的话呢，直接去这官网去下载就好了，这也非常简单，当然我推荐国外版，因为它的模型会比较好一些啊，那链接也放在这里了啊， 那最后呢就是，呃，因为我们在做这个 open core 的 时候呢，消耗的 token 是 比较大的，那经过我自己几百块的这种测试啊，我买过啊，火山啊，还有 kimi 啊，还有各种的 kind， 包括我也是啊，买了 open ai 各种的这个 kind， 那 性价比最高的话，其实我会推荐阿里百链， 那它也会有各种问题啊，但是这是目前来看性价比比较高的选择了，或者说你可以买 jamie 或者啊那个质朴的官方套餐。 ok， 那 具体的配置指引呢？到时候大家买完之后啊，可直接去让 ai 去帮忙去配置啊。这里有一个小细节哈， 如果你是用阿里的话呢，因为它的势力里面它默认把这个推理啊，它是设定为 false 的， 那如果你让 ai 去帮你配置这个模型，到 opencore 的 时候呢，就会让 ai 说，诶这个设定为 true 就 好了，不然这个模型会很笨。 那最后一步其实也就是对接，那 opencl 其实支持很多的这种对接方式，那我个人会比较推荐飞书对接哈，因为啊，在国内如果你没有啊，那个很好的网络环境的话呢，其实飞书是比较合适的，但飞书包括各种的配置，大家可能会觉得是不是很困难呢？那这里给了大家一个链接哈。 那啊，这个是啊，它其实也是做类似 opencl 的 工具，如果你只是想体验一下的话呢啊，去安装这个工具就好了。 那啊，这里有很详细的这个飞书配置的教程，这里我就不详细多说，直接按照这个去配置就好了，不会出错。那另外还是有一个小细节只有你玩过才知道的啊，因为飞书每月的这个接口调用量是有限的。那 open core 本身呢？又有一个啊，小 bug 吧，可以算是啊。那 你到时候再把这个链接发给啊 open core， 或者发给这个 tree， 让他去帮忙去优化 open core 的 调用，那你的接口调用量基本上是不会超的。那以上是所有的这种啊分享，那如果大家如果有什么疑问的话，随时在评论区可以去问我啊。那整份文档呢？啊，借等一下我也会分享给大家啊，在评论区里面，好吧。

如果你不做工作流程的标准化的话，你是很难有效地导入 ai 的， 因为 ai 连它的输入和输出都不清楚，它的计算逻辑也不清楚，所以导入 ai 的 基本前提一定是要做工作流程的标准化。我给大家介绍一个做工作流程标准化非常简单实用的工具涌道图， 它可以帮助我们把一个流程关键的五个要素呈现出来。第一个要素直能。任何一个跨部门的复杂的流程，它一定是有很多不同直能的人员参与的，所以我们把所有参与的人员在最左侧从上到下的罗列出来， 每一个人他对应有自己的一个通道，就像游泳的选手每个人前面有一个泳道一样。我们罗列好了直能和人员，我们来填泳道图的第二个非常重要的关键要素步骤。 任何一个流程是由不同直能的人一个一个的进行一些操作和处理，然后再传递给下一个直能的人进行操作和处理，如同接力赛跑一样，从头跑到尾。 所以我们必须要把每一个人员在涌道当中的操作，把它整理和展示出来。一个有效的涌道图，它所有的操作步骤一定是最少、最简单、最科学的，所有不需要的操作步骤都可以通过改善把它取消掉。 我们通常可以把操作步骤直接减少百分之五十，进而得到一个更科学高效的流程。用到图的第三个关键要素是表单。流程处理的是各种各样的信息，而信息是需要有载体的，所以各种表单文件是各个直能 在流程当中运营的输出和宅体就像接力赛跑传递的那根棒一样，所以我们要把每一个部门，每一个操作步骤，他们的表格和文件进行编号，并且能把它在这个图上罗列出来。一个好的流程 文件表单应该是模板清晰，内容精确，然后能够进行很好的记录、追溯和传递的。 在我们的经验里面，我们曾经把三十八个表单合并成了十三个，这也说明很多公司的流程做标准化是有巨大的改进空间的。第四个核心的要素是会议。复杂的流程有很多人参加，但凡需要两个人参加讨论 和输出的会议，在我们的永道图里面也要很好的表示出来，我们通常用这种黄色的小云朵表示会议。永道图里的会议通常会呈现两个很重要的特征， 存在很多没必要的会议，以及应该有的会议没有。所以我们通过对工作流程的梳理，我们到底应该有几个会议在什么地方召开。 第二，很多的会议召开都是非常的低效甚至无效的，所以我们要对标准化流程里面的每一个会议都制定标准的。会议的流程输入是什么？分几不开，要多长时间？最后的输出是什么？规范了会议也是我们工作流程进行规范的重要的输出。 最后一个工作流程标准化的核心要素是时间，每一步处理我们都要求有确定的时间，你必须要在这个时间段之内完成处理。这是一个客户公司从收到客户的订单到交付的这样的一个流程，我们可以看到从销售部收到订单 到最后仓库交付给客户总共的时间有这么长，所以如果你要压缩你的交付时间，你一定要对流程当中的每一个步骤处理的时间提明确的要求， 这样的话你才能按照你所承诺的交付时间进行准确的交付。如果我们的企业要导入 ai， 我 们一定要用这种方法把我们的流程梳理出来，它不仅帮助我们构建了 ai 实施的基础，还能帮我们明确每一个人在工作当中的权责、利以及对他的要求。

今年开年热度很高的 openclo 是 一款实用的 ai 助手，很多企业老板都会关心这样好用的工具能不能用到企业里，帮公司提升效率，如何在企业场景中安全、稳定、合规的运行？ 好消息是，我们作为深耕垂类大模型和企业级智能体应用的服务商，一托服务超两千家各行业客户的经验，已经完成 openclo 企业级方案部署，面向企业用户开展 真实的业务场景验证。这意味着大模型不再只是问答和生成，而是能在企业权限和知识体系内辅助完成具体的工作，把 ai 变成企业的高效协助伙伴，你只要设定目标，他就能在后台运行。 比如基于企业知识库提供智能问答，协助生成符合规范的报告材料，辅助合规审核，通过自然语言输出数据报表与可视化分析，助力提升企业工作效率。 想了解这款可落地应用的企业级 openclo 吗？评论区说说你的行业，一起解锁 ai 智能体带来的工作新体验。

大家好，在上一期我们一起梳理了项目的第一步，深入了解客户的需求。今天我们将进入置关中的第二步，方案分析与落地，并探讨其中遇到的关键挑战。上期我们通过深入沟通，明确了客户运营部门在信息处理和监管方面的核心痛点。 今天我们将重点分享在方案分析阶段，我们是如何思考、评估并且最终落地实施的。 第一个维度是目标对齐，这是所有工作的出发点。我们必须和客户在一起深入思考三个问题，他真正想解决的核心是什么， 做这个项目的根本动机是什么，以及我们如何定义项目的成功，确保交付的成果能够达到他的预期。这一步如果做不好，后面的工作可能都会偏离方向。第二个维度是技术的可能性。很多客户他对 ai 的 期待是过高的，我们必须进行客观的技术评估， 这包括现有的技术能否支持、技术路线该如何设计，过程中会遇到哪些难点和风险，以及有没有备选方案来应对这些风险，这是确保项目技术上能走通的关键。 第三个维度是成本与效益。任何项目都不能只谈技术而不谈钱，我们需要清晰的评估项目的前期投入与后期的维护成本，同时也要量化 ai 能够带来多少效益，比如说效率提升了多少，成本节约了多少， 甚至能否带来新的业务增长点，这是项目能否获得客户最终认可的重要因素。第四个维度也是最关键的一点是人员的适配。很多人他只关注技术和成本，却忽略了人的因素。 ai 的 引入必然会改变员工的工作方式，他们是否愿意接受？是否具备新的工作模式的能力？这些问题如果不提前考虑，很可能就会成为项目推进的巨大阻力。 很多人会问，为什么不一步到位，把整个流程都 ai 化？原因其实很现实啊。首先，全盘 ai 化的成本非常高，不入产出比不一定划算。全面替换限额流程需要投入巨大的研发实施和时间成本，短期内难以收回投资的。 我们，最终策略是聚焦关键节点，与其追求大而全，不如在最能体现价值、技术也最成熟的环节进行突破。这样的好处是既能快速的看到效果，让客户和员工感受到 ai 的 价值，又能控制成本和风险。 第一个关键节点就是数据的异常监控，实现了七乘二十四小时自动监控和告警。第二个关键节点是信息的自动同步。以前这个员工需要手动把筛选好的内容发送到各个群里，现在 ai 可以 自动完成这个工作，效率提升的不止一倍啊，而且可以避免人为的遗漏和错误。 通过这两个节点的关键优化，整个工作流程它都变得清晰高效。优化前是全人工的繁琐流程，从监控到分发都依赖人力，不仅耗费实力，而且容易出现人为的失误。优化后呢， ai 承担了大部分的重复性工作， 员工只需要在关键的环节进行审核和决策。这种人机协调的模式极大的减轻了工作的负担，同时也因为减少了人为的干预，而让这个流程变得更加可靠，效率得到了显著的提升， 方案设计好了，也落地了，但是这并不意味着项目就成功了。在整个过程中，我们遇到的最大的挑战其实不是技术问题啊，而是人心。第一个挑战就是来自于客户，就是很多客户认为 ai 无所不能，我们需要做的就是通过耐心的沟通和实际的演示，让他明白技术的边界在哪里， 什么是限阶段能够做到，从而管理好他的预期。第二个挑战也是最核心的挑战来自于员工。当要引入 ai 的 时候，员工的第一反应往往是，我的工作是不是要没了？ 这种焦虑感会让他们下意识的去抵触项目。所以我们必须和员工进行深入的沟通，让他们明白 ai 是 来帮助他们的，是把他们从繁琐的工作中解放出来，而不是来取代他们。 所以项目成功的关键往往不在于技术有多牛，而在于能否平衡好各方的利益。既要满足客户提升效率的需求，又要化解员工的焦虑，让他们愿意接受并使用新系统。一个成功的 ai 项目在方案分析阶段需要进行全方面的评估， 包括目标、技术、成本、人员四个维度。而在落地执行的时候，技术之外的人心博弈往往是最大的挑战。希望这些分享能给你带来奇葩，我们下期再见！

欢迎收看我是大叔，只跟你聊最实在、最有用、最有意思的内容。 好，今天我们要聊的话题是如何通过 opencloud 让非书里的两个 ai 机器人拥有完全不同的性格和身份，并且互不干扰。有这么个场景，你们公司有两位 ai 数字员工， 例如第一位叫百事通，他是一个全能创作管家，擅长内容策划、文案拷写、热点追踪，风格犀利直接、专业高效，不废话、重结果。 第二位叫技术宅，他是一个即刻技术顾问，精通代码系统架构，回答问题严谨专业，喜欢用技术手段解决问题。 问题来了，我们怎么才能让非书里的这两个机器人分别对应到两个独立的 agent， 并且拥有完全隔离的记忆、工作空间和人格文件呢？这就需要用到 open core 的 多账号机制和 benders 路游表。 今天我们就来拆解这个配置过程。好，咱们先来看一个真实的案例，这就是我们例如百事通的完整身份定义，它直接来源于 open call 配置文件中的 identity md 文件。 百事通把自己定义为全平台内容创作管家，他擅长内容创作，包括头条、抖音、知乎、 b 站的文案标题脚本。 他也擅长多媒体处理、视频剪辑、音频处理、格式转换，还有 ai 工具辅助、豆包、 cos、 deep seek 这些平台他都用得溜。另外，信息收集、互联网热点、行业动态、国际资讯他都能帮您搜集。 日常管理方面，日程规划、任务清单、工作流安排他也是一把好手。风格四个字，犀利直接、专业高效，不废话、重结果。这就是我们给百事通注入的灵魂。 技术宅则有完全不同的人格设定，这两套人格如何做到互不干扰， 关键就在于 openclaw 的 三大配置支柱。我们再来看核心配置的三大支柱，第一大支柱是 agents 定义， 我们要创建两个独立的 agent， 一个叫 main， 也就是百事通，另一个叫 openclaw， 也就是技术宅。最重要的是一定要给它们分配不同的 workspace 路径，这样才能保证记忆、绘画、知识库完全隔离。 第二大支柱是飞书多账号配置，在 channels file icon 下面，我们要配置两个账号，分别对应百事通和技术宅的飞书应用凭证， 每个机器人都有自己的 ip id 和 app secret。 第三大支柱是 bundings 路由，这是最关键的一环， 我们要建立应设关系，把飞书账号 main 绑定到 main agent， 把飞书账号 open call 二绑定到 open call 二 agent。 这里要特别提醒，千万不要只配一个绑定， 如果只给技术宅配了规则，百事通没有显示规则，所有未匹配的消息都会被百事通这个默认 agent 处理，就会出现问技术宅结果百事通回答的乌龙事件。 那么这两个 agent 的 人格文件具体存放在哪里呢？我们来看这个目录结构。百事通的 workspace 在 斜杠 openclaw workspace 里面有一个 agent's main 目录，存放着三个关键文件， so md 是 灵魂设定，定义了它的性格底色。 identity md 是 自我介绍，就是刚才看到的那段完整身份定义， user md 是 用户偏好记录。 技术宅的 workspace 在 斜杠 openclaw workspace 二同样有独立的 soul md、 identity md 和 user md 物理隔离加上独立人格文件，就是真正的双人格隔离。在 openclaw j s o n 配置文件中，通过 personality 字断把这些相对路径指向对应的文件， openclaw 会自动拼接 workspace 路径，完美加载。 接下来直接上干货来看最终的配置文件关键片段。首先看 agent list 部分， main agent 工作空间指向 workspace， 人格文件指向 agent's main 下的 identity 和 soul。 openclaw r agent 工作空间指向 workspace r， 人格文件指向 agents， openclaw r 下的独立文件。再看 channels fileu account 部分， main 账号对应百事通机器人 f i d 是 实际的非书应用凭证。 opencore 二账号对应技术宅机器人 appid 也是独立的。最后看 bindings 部分，这是整个配置的灵魂。第一行 agent id 是 main matchly， channel 是 fashion， account id 是 main。 第二行 agent id 是 opencore 二， matchly channel 是 fashion， account id 是 opencore 二。 这两行代码确保非书里的百事通应用只会被 main agent 处理，非书里的技术宅应用只会被 open call r agent 处理。完美实现了一机器人一 agent 一 性格 配置看起来简单，但实际操作中最容易踩的坑是什么？就是问技术宅，结果他回答，我是百事通， 根本原因是路由错误，当消息进入 openclaw 时，系统会根据 account id 去匹配对应的 agent。 如果技术宅飞书账号的 account id 没有正确匹配到 openclaw agent， 消息就会落入默认的 main agent。 加载了百事通的人格文件， 怎么排查？三个命令，第一个， openclaw agents list bindings， 查看当前的路由规则。 第二个， opencloak config get channels file show accounts， 确认非输账号的 t。 第三个， opencloak config get bindings 验证绑定映射是否正确。 如果发现问题，只需要为两个 agent 都设置显示的绑定规则。然后 opencloak gateway restart 重启服务问题就解决了。 一个小技巧，开启 debug 日制 opencloud config set logging level debug， 你 就可以实时看到消息的 account id 和路由，决策排错事半功倍。最后我们来总结这套方案的最佳实践。配置手册有四条， 第一，永远为每个非书账号单独设置班底规则。第二，利用环境变量保护 abc 等敏感信息。第三， workspace 路径必须物理隔离。 第四，人格文件通过 personality 独立引用。高级玩法有三点，第一，可以通过软链接让两个 agent 共享部分知识库。 第二，可以让不同 agent 使用不同的 l l m 模型，比如百事通用 g p t 四 o， 技术宅用 quan。 第三，可以在群聊场景中根据艾特的机器人不同进行智能分流，最终效果。用户在飞书里艾特百事通，他就以全平台创作管家的身份回复风格犀利高效。 艾特技术宅，他就以即刻技术顾问的身份回复严谨专业。两个机器人同时在非书里服务，人格鲜明，记忆隔离，互不干扰。 open call 强大的路由引擎让企业及 ai 助手矩阵成为可能。 今天我们完整演示了一机器人一 agent 一 性格的落地过程，展示了百事通真实身份定义如何通过配置文件注入到 agent 中。 希望这套方案能帮助大家在飞书里打造属于自己的 ai 数字员工团队。好，感谢观看，希望点赞加关注，我们下期见。