5分钟打造你的openclaw龙虾大军 大家好,我是指北师! 一人公司概念听起来是不是很抽象? 但是有了openclaw以后,这完全可以实现。 今天给大家带来超级详细的教学视频!! 目前我的指北师公司,邀请了《老友记》六人组,目前全员入职到齐: Joey (项目经理) → 协调项目、追踪进度、团队沟通 Rachel (会议助理) → 日程管理、会议纪要、待办追踪 Phoebe (资深法务) → 合同审核、合规建议、风险评估 Ross (技术专家) → 技术方案、架构评审、问题排查 Chandler (数据分析师) → 数据分析、报告洞察、趋势预测 Monica (运营经理) → 流程优化、资源管理、日常运营 如果你已经看过我之前已经看过我主页《openclaw安装教程》和《openclaw接入飞书》两篇内容, 那今天就给大家带来Openclaw里飞书多人Agent如何实现! 一、先测试新增Agent 和你的飞书的龙虾直接对话,比如我的龙虾叫大聪明,请他新增一个Agent; 新增agent的本质是在openclaw的workspace进行分区, 如果成功,可以进行下一步↓ 二、明确你需要通过飞书群进行路由 飞书群支持添加机器人,所以我们利用这个特性去实现; ①我们先创建一个飞书群组;(群头像和群昵称,你可以根据你的agent形象去配置) ②设置点击添加机器人; ③点击群头像打开群设置,往下翻,复制群ID给龙虾。 ④龙虾会把刚刚建好的agent和群ID关联。现在这个群就是这个agent的身体,属于他的专属对话框。 三、批量新增不同的Agent 我们按照上述方法的方法继续新增Agent; 你可以给自己的agent起不同的名字,(最重要的是,你需要想清楚,需要哪些角色) 四、配置人物性格 这一步骤是赋予每个角色灵魂,定义每个觉得说话风格、工作内容、擅长的领域等等 PS:后续这些都可以进行调整,你可以让openclaw自己调整,或者你直接在文件里进行编辑和调整。 #openclaw #飞书 #agent #老友记 #AI
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海瑞4天前
OpenClaw 本地搭大模型实测踩坑 + 正确配置 宝子们谁懂啊!想把 OpenClaw 对接自己的私有大模型,网上搜的教程要么太笼统,要么拿低配电脑忽悠人,实测踩了一堆坑,今天把企业级私有大模型对接 OpenClaw 的实操干货全分享,新手也能跟着做! 之前用 OpenClaw 一直连 Kimi2.5,虽然好用但数据总担心不安全,想着自己搭个私有大模型,看网上说普通电脑就能跑,结果实测直接翻车! 先说结论:别信普通电脑 / 迷你主机能跑 OpenClaw 适配的大模型! OpenClaw 本身的提示词 + 记忆 + 上下文占比超大,小显存显卡带的模型上下文窗口太小,连简单任务都做不了,我用 32B 千文 3 实测,16K 上下文都卡到没法正常交互,更别说复杂任务规划了。 分享下企业级私有大模型对接 OpenClaw 的正确姿势,亲测能用: ✅ 硬件基础:云服务器 / RX509 显卡,50G 硬盘,公网端口开放(我用的 6006) ✅ 环境配置:Ubuntu 系统 + Python+Code 基础环境,提前装好所有 Python 依赖 ✅ 模型选择:选开源可私有化部署的,比如千文 3 32B、Llama、DeepSeek,我实测千文 3 适配性不错 ✅ 部署步骤: 用 ModelScope 直接下载模型(大概 30-40 分钟,耐心等) 用 VLM 以 OpenAI 模式启动模型,指定端口(关键!普通模式 OpenClaw 识别不了) 测试端口连通性,确认模型正常运行 ✅ OpenClaw 对接: 直接在 OpenClaw 里配置私有模型的公网地址 + 授权 记得根据显卡性能调整上下文窗口,别硬拉满 为什么建议企业 / 团队自建? 🔒 数据安全:企业核心数据不用走公网模型,避免泄露 🔒 全公司共用:一个部署好的模型,整个团队的 OpenClaw 都能调用 🔒 定制化:可根据业务需求微调模型,适配专属场景 踩坑提醒: ❌ 别用家用电脑 / 迷你主机尝试,显存和算力根本不够,纯纯浪费时间 ❌ 启动模型一定要用 OpenAI 模式,普通模式 OpenClaw 无法远程调用 其实自建私有大模型对接 OpenClaw 流程很简单,核心就是硬件别省 + 环境配置到位 + 启动模式选对,小配置的机器玩玩可以,真要做企业级应用,还是得专业硬件加持 #openclaw #AI
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