万字干货 | OpenClaw 进阶玩法大全：技能 / 多 Agent / 省钱 / 安全，50+ 实战技巧一次学会

大家好，我是程序员鱼皮。

OpenClaw 最近仍旧火爆，之前我已经出了 《保姆级小龙虾安装教程》、《小龙虾一键部署安装教程》 和 《OpenClaw 接入飞书保姆级教程》，帮大家成功养上了自己的小龙虾 🦞，还接入了 QQ、飞书等聊天渠道。

但安装只是第一步，很多同学装好了却不知道怎么玩得更溜。

这篇文章，我把自己摸索出来的 OpenClaw 实用技巧全部整理出来，从初始化小龙虾到模型切换、斜杠命令、技能安装、定时任务、多智能体协作、记忆管理、成本控制、安全避坑…… 能想到的全给你安排上了。

全文超过 1.2 万字、100 多张图，应该是目前全网最硬核的 OpenClaw 技巧大全。

点个收藏，我们开始~

让 AI 帮你玩 OpenClaw

在正式开始之前，先分享一个万能技巧：让 AI 帮你玩 OpenClaw。

在你的 AI 编程工具（比如 Cursor）中新建一个项目，给 AI 发送这段提示词：

你是 OpenClaw 专家，我正在学习使用 OpenClaw，请你完整分析官方文档 https://docs.openclaw.ai/，后续用「傻子都能懂的中文」帮我解答问题

搭配抓取网页内容的 FireCrawl MCP 和获取最新技术文档的 Context7 MCP 效果更佳。

之后遇到任何 OpenClaw 的问题，直接问 AI 就好了，它会基于官方文档给你最准确的回答，比你自己翻文档快多了。

初始化小龙虾

对于一个新生的小龙虾，这一步很重要。它决定了你的小龙虾叫什么、是什么性格、怎么跟你说话。

给小龙虾发送的第一句话，要带有 “初始化” 这 3 个字：

你好，初始化

然后接下来的提示词非常重要，要来塑造小龙虾，建议包含：

  1. 你的名字：小龙虾的名字，比如 "鱼皮的舔虾"
  2. 我的名字：主人的名字，比如 "鱼皮老狗"
  3. 你的性格特点：温柔 / 随性 / 粗鲁？建议提到 "说话傻子都能听懂"
  4. 你能干什么：小龙虾的角色职责，比如 "不遗余力地完成主人的任务"
  5. 你的记忆：小龙虾之前经历过哪些事情，比如 "被鱼皮从锅里救出来了"

把我下面这段提示词 DIY 一下，发给小龙虾：

- 你的名字：鱼皮的舔虾
- 我的名字：鱼皮老狗
- 你的性格特点：勤恳努力，为虾粗鄙，说话傻子都能听懂
- 你能干什么：不遗余力地完成主人的任务
- 你的记忆：被鱼皮从锅里救出来了

它会自动修改塑造龙虾相关的文件，比如 IDENTITY.md、USER.md 等：

还会删除 BOOTSTRAP.md 文件，表示初始化完成：

小龙虾的结构

初始化完成之后，小龙虾就可以准备工作了。

刚刚提到的文件都是 AI 智能体的核心文件，相当于小龙虾的性格档案和工作手册。你可以像前面一样通过跟小龙虾对话让它自己修改文件，也可以在 Web 控制台的代理模块中直接查看和编辑 Agent 相关的 Files。

下面是小龙虾工作空间的完整目录结构：

~/.openclaw/workspace/    ← AI 的家
├── AGENTS.md             ← 操作手册（怎么干活）
├── SOUL.md               ← 灵魂（什么性格）
├── IDENTITY.md           ← 身份名片（叫什么名）
├── USER.md               ← 主人档案（服务谁）
├── TOOLS.md              ← 工具备忘录（怎么用工具）
├── MEMORY.md             ← 长期记忆（重要的事）
├── BOOTSTRAP.md          ← 出生仪式（用完即删）
├── BOOT.md               ← 重启清单（每次启动执行）
├── HEARTBEAT.md          ← 心跳待办（定期检查什么）
├── memory/
│   ├── 2026-03-17.md     ← 昨天的日记
│   └── 2026-03-18.md     ← 今天的日记
└── skills/               ← 自定义技能

接入频道

小龙虾装好了，但总不能每次都打开电脑上的网页控制台才能跟它对话吧？

把它接入你常用的聊天软件，随时随地掏出手机，就能给龙虾下达任务，这才是 OpenClaw 的正确使用方式。

接入飞书机器人

官方提供了对接飞书的插件，先输入一行命令安装：

npx -y @larksuite/openclaw-lark-tools install

然后直接在命令行中用飞书扫码对接机器人（Windows 的 Powershell 无法正常显示二维码，需要改为使用自带的 CMD 命令行）。

通过手机操作来创建机器人就好，整个流程非常傻瓜式：

操作完成后，在命令行能看到配置飞书机器人成功，在 OpenClaw 网页控制台的频道模块也能看到新增了 Feishu 频道：

你会在飞书收到应用审批的消息，进入管理后台审核即可：

点击审核通过，通过后机器人会自动发布上线：

然后在飞书搜索你的机器人名称：

进入聊天，先发送 /feishu auth 授权，傻瓜式操作：

然后跟小龙虾打个招呼，能够成功收到小龙虾回复的消息：

飞书插件还支持一些高级操作，比如开启流式响应，实现打字机效果。

打开终端，执行命令：

openclaw config set channels.feishu.streaming true

配置之后，体验比之前好了不少：

还有更多高级玩法，比如设置多任务并行及独立上下文、修改飞书机器人在群内的回复方式，感兴趣的同学参考 飞书机器人插件官方文档 学习吧。

接入 QQ 机器人

腾讯专门为 OpenClaw 搞了一个快捷接入通道，几步就能搞定。

打开 QQ 机器人 OpenClaw 接入页面，用 QQ 扫码登录：

点击「创建机器人」，直接秒出！创建完成后，手机 QQ 立刻就会收到小龙虾打招呼的消息：

然后可以修改机器人的头像、昵称等信息，给你的龙虾起个好听的名字：

接下来是最关键的一步，页面上会显示三条配置命令，你只需要依次复制这 3 条命令到终端（PowerShell / 终端）中执行就可以了。

注意命令中包含你的密钥信息，不要泄露给别人！

到终端中依次执行命令：

接入成功后，你可以在 OpenClaw 的网页控制台的「频道」板块看到已经接入了 QQ 机器人渠道：

掏出手机试试吧！直接在 QQ 上给小龙虾发消息下达任务，比如让它查看电脑配置、或者帮你写一篇文章，完成速度很快，而且支持 Markdown 格式输出，阅读体验不错：

切换模型

选一个好模型非常重要，模型直接决定了你的小龙虾有多聪明。

可以到 PinchBench 查看 OpenClaw 模型排行榜，看看各模型在 OpenClaw 场景下的实际表现，不过仅供参考。

模型切换分为 全局切换 和 临时切换 两种。

全局切换模型

我会给大家分享多种模型切换方法，强烈推荐第一种。

推荐方法 - 命令行工具

输入 openclaw config 命令，选择配置 Model 模型，选择相应的大模型即可，比如我这里用 Moonshot AI 的 Kimi-k2.5 模型：

这就配置完成了，还可以通过 config 继续修改其他配置：

回到界面验证一下，切换模型成功生效了：

可以通过命令查看模型的状态：

openclaw models status

其实命令本质上就是帮你修改了 OpenClaw 工作空间的核心配置文件 openclaw.json，添加了新模型，并且设置为了小龙虾的默认模型，还把之前的模型设置为了降级模型。

什么是降级模型（Fallback）呢？

简单来说就是备胎模型。当你的主力模型出问题（比如欠费、服务挂了、被限流了），OpenClaw 会自动切到降级模型继续工作，保证小龙虾不会突然失联。

还有一些其他的命令，按需使用即可：

# 配置默认文本模型
openclaw models set zai/glm-5

# 用 config 命令直接写配置
openclaw config set agents.defaults.model.primary "moonshot/kimi-k2.5"

# 设置图片理解模型（看图用的）
openclaw models set-image zai/glm-5

# 添加备用降级模型
openclaw models fallbacks add 提供商/模型

其他方法 - 不推荐

还有其他切换模型的方法。你可以通过 Web UI 界面修改，或者手动修改这个配置文件：

但是要重启网关，否则可能不会生效：

openclaw gateway restart

个人不推荐使用这些方式，麻烦，还容易出错。

你还可以直接跟小龙虾对话让它帮你修改，但我建议不要这么做，一些明确的、简单的操作就不要交给 AI 这种随机生物来折腾了。

比如我的小龙虾直接把配置文件搞崩了，它还感觉挺美的！

改错了配置文件

临时切换模型

比如你正在用国外的 Claude Sonnet 模型聊天，突然欠费了，想临时切到国产模型。

可以直接在聊天框中输入 /model list 查看可用的模型列表：

然后输入 /model <模型服务商/模型名称> 切换模型：

这样切换模型只会影响当前会话，不改全局默认配置，其他会话不受影响。

这其实就是斜杠命令功能，是不是很方便？下面我们来学习更多实用的斜杠命令。

斜杠命令

OpenClaw 内置了几十个斜杠命令，但真正日常高频使用的就那么几个，下面我挑重点讲。

会话管理

1）输入 /new 重置会话，开始新对话；或者直接输入 /new claude-opus-4-6，顺便换模型。

如果在同一个对话聊太久，上下文会越来越大，不仅费 Tokens，AI 的注意力也会被之前的内容分散。

所以建议聊完一个话题就 /new 一下，省钱又高效。

2）/stop 立刻中断当前 AI 正在执行的操作。当你发现 AI 在跑偏的时候赶紧 /stop，别让它白白烧 Tokens，及时止损。

3）/status 查看当前会话状态（模型、token 用量等），可以快速了解还剩多少 Tokens：

4）/context list 或 /context detail 可以查看当前上下文里有什么，比如哪些文件占了多少空间。但其实一般用 /status 就够了。

通过 /context 可以看到很多 Tokens 消耗源于 OpenClaw 内置的一堆文件，所以你让 OpenClaw 做太简单的工作是得不偿失的：

5）/compact 压缩当前上下文，省钱必备！

聊天记录太长了就压缩一下省 Token，还可以指定保留哪些关键信息：

/compact 只记得我让你做过什么，不用保留结果

6）/usage 控制每条回复是否显示 Token 用量，参数有 full、tokens、off，我一般用 tokens 显示。

模型相关

在前面「切换模型」的部分已经讲过一些模型相关的斜杠命令，不再赘述。

命令 作用 用法示例
/model 弹出模型选择器 /model 或 /model list
/model <名> 切换到指定模型 /model anthropic/claude-opus-4-6
/model status 查看当前模型详情（含认证状态） /model status

比如查看模型状态：

思考和调试

1）/verbose 显示详细的工具调用过程，对调试会很有帮助。如果你想看看 AI 到底在背后做了什么，打开它就一目了然：

2）/reasoning 显示 AI 的推理过程，能看到它是怎么想的：

3）/think 设置 AI 思考深度。遇到难题用 /think high 让 AI 多想想，简单问题用 /think low 省 Token，不需要深度思考的场景用 /think off 直接关闭。

4）/fast 快速模式，让 AI 回答更简短、更省 Token：

5）/btw 问个临时小问题，不影响主对话上下文。

它不会被写入对话历史，也不会改变后续的会话上下文，相当于偷偷问一嘴，特别适合在干正事的时候临时确认个小问题：

/btw 我们现在在聊什么来着？

除了上面这些常用的命令外，OpenClaw 还内置了工具和执行、频道和路由、子智能体管理、管理员命令等类别的斜杠命令，一般用不到。感兴趣的同学可以直接用 /commands 查看完整列表，不需要人工记这些命令。

工具管理

在 OpenClaw 控制台的代理模块，可以查看当前 Agent 的工具情况。

可以选择预设工具组合，也可以单独开关某个工具。比如担心 AI 误操作你电脑上的文件，可以关闭文件写入和修改等工具。

举个例子，我给小龙虾一个任务：

你能帮我操作浏览器，访问 [ai.codefather.cn](http://ai.codefather.cn/) 网站并进入 AI 知识库页面，然后截图么？

默认是不可以操作浏览器的：

开启 Browser 工具并保存：

这次它成功操作了浏览器，帮我访问了网站、导航到了指定页面并完成了截图。

有了浏览器工具，你还可以让 AI 帮你自动化各种网页操作，比如自动填表单、批量采集信息等。

如果你安装了插件，可能会获取到更多工具。比如安装飞书插件后，可以按需让 AI 使用飞书的功能，比如操作日历、多维表格、文档、任务等等：

TTS 文字转语音

OpenClaw 内置了微软免费的 Edge TTS 文字转语音服务，不需要额外的 API Key 就能用！

首先，在代理的工具管理中开启 TTS（文字转语音工具）和 MESSAGE（消息发送工具）并保存。TTS 负责把文字转成语音文件，MESSAGE 负责把语音文件发送给你。

注意，还需要做一些配置，否则生成的音频文件可能为空！

我们要指定 TTS 使用 Edge 引擎、并设置中文语音。

打开 OpenClaw 的核心配置文件 openclaw.json，追加这段配置：

"messages": {
  "tts": {
    "auto": "off",
    "provider": "edge",
    "edge": {
      "enabled": true,
      "voice": "zh-CN-XiaoxiaoNeural",
      "lang": "zh-CN"
    }
  }
}

也可以直接在终端输入下列命令来配置：

openclaw config set messages.tts.edge.voice "zh-CN-XiaoxiaoNeural"
openclaw config set messages.tts.edge.lang "zh-CN"
openclaw gateway restart

开启工具并完成配置后，试一试：

请用语音跟我打个招呼：“鱼皮系狗”

小龙虾调用 TTS 工具获得了语音文件，但是 AI 就卡在这里了，大概率不会把音频文件发送给你：

因为 TTS 只负责文本转语音，如果要把语音文件以「语音气泡消息」的方式发送给飞书，还必须控制语音文件的输出格式为 .opus 格式。

飞书的底层代码是这样判断的：只有文件扩展名为 .opus 的音频，才会以语音气泡消息的方式发送，否则只会当作文件附件。

可以跟小龙虾说下面这句话，这是我目前跑出来成功率最高、配置最快的方法：

如果要发语音消息，必须执行以下步骤：
1. 先用 TTS 工具生成音频（会得到一个 MEDIA: 路径）
2. 执行 ffmpeg 命令将音频文件转为 .opus 格式（首次需安装）
3. 调用 message 工具发送 .opus 文件，从而让我通过飞书收到语音气泡消息
请先用语音跟我打个招呼："鱼皮系狗"
如果任务正常执行，把这套流程保存到长期记忆中。

如果命令执行卡住，可能是 ffmpeg 下载太慢了，可以到 官网 手动下载。

发完这条消息后，记忆文件也更新了，下次发送语音就非常方便了：

爽用！

对了，OpenClaw 在聊天中还支持 /tts 斜杠命令来控制语音行为（比如 /tts on、/tts off），但我感觉不是很好用，一般也不用每句话都回复语音，需要的时候直接跟 AI 说 “发语音” 就好了。

定时任务和心跳

定时任务

定时任务（Cron）就是让小龙虾在指定的时间或固定间隔，自动执行你交代的任务，不需要你手动提醒。

这个用法很简单，直接跟小龙虾对话就可以了。

比如我让小龙虾：

每隔 5 分钟，给我输出 [codefather.cn](http://codefather.cn) 网站的运行状态，以及最新发布的帖子。

相当于给我的网站增加了一个 24 小时值班的巡检员：

可以在 OpenClaw 网页控制台查看和管理已创建的定时任务：

除了跟小龙虾对话创建定时任务外，也可以直接在上面的界面新建任务，或者通过终端命令行 openclaw cron add 创建（详见 官方 Cron 文档）。但我不建议用这些方式，还得填写一堆参数信息，这不折磨自己嘛？跟龙虾说一嘴就搞定了。

除了网站监控之外，定时任务还有很多贴近日常生活的用法，随便列举几个：

  • 每天早上 8 点发送今日待办提醒
  • 每天晚上 10 点总结当天的聊天重点并写入记忆
  • 每周一早上 9 点生成上周工作总结
  • 定时检查你关注的 GitHub 项目有没有更新
  • 定期备份重要文件到指定目录

心跳（Heartbeat）

Heartbeat（心跳） 是 OpenClaw 内置的另一种定时机制。

它和定时任务的 区别 在于：定时任务是你明确告诉小龙虾 在某个时间做某件具体的事，而心跳是小龙虾每隔一段时间（默认 30 分钟）自己醒来看一眼 有没有什么需要注意的，更像是一种被动巡逻。

心跳会读取工作空间中的 HEARTBEAT.md 文件作为检查清单，如果没什么事就静默跳过（返回 HEARTBEAT_OK），有事才会通知你。

对个人用户来说，一般用不到心跳机制，定时任务已经足够覆盖大多数场景了。

Skills 技能系统

技能（Skills）就是给 AI 准备的能力扩展包。

小龙虾本体只有基础能力，装上不同的技能之后，就能解锁各种专业能力，比如搜索网页、生成图片、制作 PPT 等等。

技能的本质就是一个包含 SKILL.md 说明文件的文件夹，AI 在需要时会自动加载对应的技能来增强自己。

使用内置技能

可以在「技能模块」全局查看 OpenClaw 识别到的技能，包括 OpenClaw 内置的技能、通过插件安装的第三方技能、本地目录中的技能等等。

更常用的是直接查看和管理 Agent 的技能。

注意，技能不是越多越好！一定要按需选用！

建议先把所有内置的技能关闭，绝大多数技能是用不到的，可以节省一些 Tokens：

当你需要用到什么功能的时候，先到技能模块搜一下有没有内置的技能。

比如我们想用 AI 生图，可以搜索 image，打开内置的 nano-banana-pro 技能：

需要从 Google AI Studio 获取到 Nano Banana 的 API Key：

然后确保给小龙虾（代理）开启了这个技能，注意技能的状态要是 eligible 可用的：

建议刚开始在对话中提到技能名称，引导 AI 使用技能。

比如我这里告诉 AI 使用 Banana 技能生图，甚至还可以给 AI 发送图片哦：

用 Banana 生成一张让这个人把你做成蒜蓉小龙虾的图片，并且让我在飞书直接看到图片，不要废话！
注意飞书中发送图片要用 filePath 参数指定完整的文件路径

效果还不错吧！

以后我在外面拍照之后，可以直接用手机发给小龙虾，让它帮我瞬间生成牛呗轰轰的图片~

这次我们通过斜杠命令触发指定技能，直接使用 /{技能名称} 就好：

/nano-banana-pro 把后面那哥们移除掉，顺便帮我开个美颜，一只眼睛变成永恒万花筒写轮眼

老规矩，如果没发送图片成功，让它注意 飞书中发送图片要用 filePath 参数指定完整的文件路径：

阿妈忒勒斯！

生成失败的话，可能是因为你家网络的原因，可以改为用国产的大模型生图。

发现优质技能

除了使用内置的技能，我们还可以到小龙虾官方的技能商店 ClawHub 上搜索技能：

当然，还有很多获取实用技能的渠道，像鱼皮的 AI 导航网站 也给大家推荐了一波技能。

一定要注意技能的安全性！

尽量安装开源的、可信的、Star 多的、开源社区中反馈良好的。

这里给大家推荐几个适合小龙虾的技能：

  • 自主进化技能：self-improving-agent 自动捕获学习记录、错误和纠正，实现 AI 代理的持续自我改进
  • 网页搜索技能：Multi-Search-Engine（无需 API Key，有国内 + 国外的搜索引擎），或者 Tavily Search（需要 API Key，每月 1,000 次搜索，适合搜索国外最新内容）
  • 安全审查技能：Skill Vetter 安装新技能前帮你检查技能文件是否安全可信，防止安装到恶意技能
  • 办公技能，比如 Anthropic 官方开源 的 docx、pptx、xlsx、pdf 处理技能

OpenClaw 内置的 clawhub 技能、还有 find-skills 这两个 “用于发现和安装其他技能” 的技能，我建议谨慎给龙虾使用，万一龙虾搜索到一些不安全的技能，然后自己安装了就不好了。

我们可以人工用这些工具发现技能，确定没问题后，再安装。

安装技能

以 Multi-Search-Engine 为例，我们演示一下怎么安装技能，会讲解多种方式。

但无论哪种方式，安装原理都是把技能文件从远程下载到本地存放技能的 skills 目录中。

1）直接下载压缩包

你可以把解压后的目录放到 ~/.agents/skills 这个各家 AI 编程工具都能自动识别的通用技能目录，这样其他 AI 编程工具也能使用这个技能。

如果你只希望小龙虾能使用，可以放到 ~/.openclaw/workspace/skills 目录下，这是小龙虾的工作空间。

然后就能在「代理」或者「技能」模块中看到识别出的工作区技能了，开启并保存，就能在对话中使用了：

比如让它帮我搜索鱼皮编程导航相关的信息：

/multi-search-engine 全网搜索鱼皮编程导航相关的信息

2）通过 clawhub 命令行安装

先安装 clawhub 命令行工具，它是 OpenClaw 官方技能商店的客户端，可以一行命令搜索和安装技能：

npm i -g clawhub

然后用 clawhub 安装，参数为你在 clawhub 看到的技能名称（别输错了）：

clawhub install multi-search-engine

3）通过其他工具安装，首推 Vercel 官方提供的 NPX 工具 来安装技能，适合有 GitHub 开源仓库地址的技能。

可以先到 Vercel 官方的技能网站 skills.sh 或者 GitHub 上找到你要安装技能的开源仓库地址和技能名称。

比如安装 agent-browser 这个让 AI 操作浏览器的技能：

只要输入一行命令，就能自动安装指定技能了：

npx skills add https://github.com/vercel-labs/agent-browser --skill agent-browser

可以选择安装到 OpenClaw 或者其他 AI 编程工具的路径下：

注意，不建议通过跟龙虾对话，让它自己安装技能。还是那句话，AI 做事是有随机性的，有些明确可完成的任务自己做更稳定。

小技巧 - AI 沉淀技能

可以让 AI 自己创建新技能，将解决方案沉淀为可复用的技能包，龙虾越养越聪明。

建议先安装 Anthropic 官方的 skill-creator 技能，能够帮你创建出更规范的、更懂 AI 的技能。

比如我之前接入飞书后，发现 AI 拍了照片却不会发到飞书。于是我引导小龙虾自己探索飞书多媒体发送的方法：

飞书支持给用户发送图片、文件、音频、视频并直接浏览，请你详细了解具体的发送方法，并且必须要把需要发送的文件放到 workspace 工作空间中。你必须记住这些方法，之后快速地给我发送想要的内容。

AI 会去读取飞书技能文档，学习怎么发送多媒体消息。

这次不仅成功发送了图片，而且 AI 还很有学习精神，自己去研究有没有更优的方案：

甚至自己创建了一个 feishu-media 技能，之后发送多媒体就更丝滑了。

这就是 AI 的厉害之处：只要你下命令，它就能自己研究问题、自己解决问题，还能把解决方案沉淀成可复用的技能，下次直接用。

多 Agent 操作

这应该是大家最期待的玩法了，搞个龙虾军团！

有 2 种模式：子 Agent 和多 Agent。

子 Agent（最常用）

子 Agent（Subagent）你可以理解成临时外包。

主龙虾是队长，遇到可以并行的任务时，临时派出几只 “外包小龙虾” 去干活，干完了再回来汇报结果，然后外包虾就下班走人了。

子智能体有几个重要特点：

  • 并行执行：多个子智能体可以同时干活，互不阻塞，效率翻倍
  • 上下文隔离：每个子智能体有自己独立的上下文，不会污染主龙虾的对话
  • 自动汇报：干完活会自动把结果汇报给主龙虾，主龙虾再整合

使用子智能体

使用子智能体的方法很简单，可以直接在对话中提到 “用子智能体去做”，AI 会自己判断要不要使用 OpenClaw 内置的 sessions_spawn 工具，然后派子智能体去干活。

比如我跟小龙虾说：

我想获取鱼皮 2 个网站的截图，请你派 2 个子智能体分别完成。
- mianshiya.com
- codefather.cn

可以看到，AI 成功派了多个子智能体，它们会并行运行，互不阻塞。比起一个龙虾自己干活，更快速地完成了任务：

可以在 Web 控制台中，查看到更详细的子智能体信息：

还有另外一种方法，使用 OpenClaw 的斜杠命令 /subagents spawn，相当于你亲自下令派一个子智能体去干活，能更稳定地触发子智能体机制。

比如让小龙虾帮我截取自己的 3 个网站的图片，拼接到一起然后发送给我：

帮我截取 3 个网站，并且把 3 张图横着拼接到一起然后发送给我
/subagents spawn 截图 mianshiya.com
/subagents spawn 截图 codefather.cn
/subagents spawn 截图 laoyujianli.com

可以看到，创建了 3 个子智能体，然后由主智能体汇总截图并拼接，快速完成了任务：

对了，还有个省钱技巧，子智能体可以用便宜的模型，还能单独设置回复模式。

# 全局设置子智能体的默认模型
openclaw config set agents.defaults.subagents.model "zai/glm-4.7-flash"

# 或者在对话中临时指定
/subagents spawn --model zai/glm-5 --thinking high 帮我写一篇技术报告

管理子智能体

为什么要管理子智能体？

因为子智能体派出去之后不一定乖乖干活，可能跑偏了、卡住了、或者你想看看它具体做了什么。这时候就需要查看、指挥、甚至干掉它们。

建议先开启 /verbose full，否则在飞书里可能看不到子智能体的 runId，有了这个 id 我们后续能控制这个子智能体：

来试一试，比如我让 AI：

帮我派 2 个子智能体，每个智能体都睡觉 3 分钟，其他什么事都不用做。

可以看到每个子智能体的 runId：

子智能体管理常用命令如下，我们依次来玩一玩：

命令 作用 用法示例
/subagents list 查看所有子智能体 /subagents list
/subagents kill 终止子智能体 /subagents kill <id>
/steer 给正在运行的子智能体发指令 /steer <id> 换个方向做
/kill 立即终止子智能体（无确认） /kill <id> 或 /kill all

1）/subagents list 查看正在运行的子智能体，还能看到最近执行完成任务的子智能体：

2）/subagents info <runId> 查看某个子智能体的详情：

3）/subagents steer <runId> <新指令> 给正在跑的子智能体发新指令，改变任务方向：

4）/subagents kill <runId> 停掉某个子智能体，/subagents kill all 停掉当前会话所有子智能体：

其实执行 /stop 干掉主对话后，子智能体也会全部停掉。

多 Agent

多 Agent 和子 Agent 不一样，相当于你养了多只 独立的 小龙虾，每只龙虾有自己独立的工作空间、身份人设、记忆和会话。

你可以让不同的 Agent 干不同的活，比如一只专门写代码、一只专门审核代码、一只专门管理家族群。

1、创建新的 Agent

先执行命令来创建一个 Agent，名称为 review，专门负责审核代码：

openclaw agents add review

按照引导选择配置就好，复用主代理的鉴权配置（不用再配置一通 API Key 了），其他的都选择 No：

同样的方法，再创建一个编程小龙虾：

openclaw agents add coding

每个小龙虾对应的工作空间都是独立的：

可以在 Web 控制台查看和管理各个小龙虾：

2、配置路由

接下来需要配置「路由」，也就是 “谁的消息” 发给 “哪个 Agent” 来处理。

先通过 飞书提供的工具 快速创建 2 个飞书机器人：

跟之前接入飞书一样，需要到管理后台审核应用并通过：

然后到了最复杂的部分，建议先把当前的 openclaw.json 配置文件备份一下。

一定要仔细看下面几张图改动的部分，主要是在 agents.list 中添加新 Agent 的信息、在 channels.feishu.accounts 中添加新机器人的 AppID 和 AppSecret、以及添加 bindings 路由绑定：

飞书官方有提供示例的配置文件，可以到 官方文档 复制：

注意编写配置文件的过程中，不要多加逗号、也不要添加中文注释。建议在 VSCode 等代码编辑器中打开，会自动帮你做格式校验。

改完配置后，重启网关：

openclaw gateway restart

然后就可以愉快地跟多只小龙虾对话了~

一样的，先初始化小龙虾，我这里就随便说 2 句了：

你是鱼皮的编码虾，你的工作就是编写代码
你是鱼皮的审核虾，你的工作就是审核代码

然后你就可以给它们不同的任务，让多只小龙虾同时干活了：

3、多个 Agent 共享上下文协作

如果你想让多个机器人之间共享记忆、或者共同完成一个任务，最简单粗暴的方法就是让它们共享记忆文件，比如把主 Agent 的长期记忆文件 MEMORY.md 和主人信息 USER.md 拷贝给其他的 Agent。

还有更灵活的方法，开启 A2A（agent-to-agent）通信，让 Agent 之间可以互相发消息。

执行下面这几条命令：前两条开启 A2A 通信并设置允许哪些 Agent 互相联系，第三条将会话可见性设为 all，让 Agent 能看到其他 Agent 的会话（默认只能看到自己的），最后重启网关让配置生效。

openclaw config set tools.agentToAgent.enabled true
openclaw config set tools.agentToAgent.allow '["main","coding","review"]' --strict-json
openclaw config set tools.sessions.visibility "all"
openclaw gateway restart

还要告诉主 Agent “能够通过 OpenClaw 内置的工具找其他 Agent 干活”。需要修改主 Agent 的 AGENTS.md，这是专门教 Agent 如何干活的文件，需要增加多 Agent 协作的说明。

稍后给大家提供如何修改，先接着往下看

但是这种方式有个不足之处，虽然任务成功派发给了其他 Agent，但主 Agent 并不能及时获取到其他 Agent 的回应，可能仍然会自己干活。

实际上其他 Agent 已经在干活了：

这里有个细节：sessions_send 是同步等待的，适合快速问答；而 sessions_spawn 是异步的，对方干完活会自动汇报回来，适合耗时任务。所以正确的做法是让 Agent 根据任务复杂度选择工具。

需要确保 main Agent 可以 spawn 派发任务到其他 Agent，执行下列命令：

openclaw config set 'agents.list[0].subagents.allowAgents' '["main","coding","review"]' --strict-json
openclaw gateway restart

在主 Agent 的 AGENTS.md 文件末尾追加这段多 Agent 协作说明（里面的 Agent 名称和职责换成你自己的）：

## 多 Agent 协作

你不是一个人在战斗！你可以找其他 Agent 帮忙。

### 可用的 Agent

| Agent ID | 名字 | 擅长什么 |
|---|---|---|
| `coding` | 编码虾 | 写代码、调试、技术问题 |
| `review` | 审核虾 | 代码审查、方案评审、质量把关 |

### 怎么找它们

根据任务复杂度选择方式：

快速问答（几秒能回）→ 用 `sessions_send`（A2A 对话）：
- `sessionKey` 填 `agent:<agentId>:main`
- `timeoutSeconds` 建议设 60

耗时任务（超过 30 秒）→ 用 `sessions_spawn`（派任务）：
- `agentId` 填目标 Agent 的 id
- `task` 填具体任务描述
- 对方干完会自动汇报结果回来

### 注意事项

- 简单问题用 sessions_send（快速同步），复杂任务用 sessions_spawn（异步后台）
- sessions_send 默认等 30 秒，复杂问题会超时，这时改用 sessions_spawn
- 收到结果后，总结给主人，不要原封不动转发
- 不要同时找多个 Agent 做同一件事

这次，主 Agent 就可以给其他的小龙虾派发任务了（类似子 Agent 模式）。你可以额外给其他龙虾也进行类似的配置，让多个龙虾之间可以自由协作：

能在 Web UI 看到派发的任务和执行过程：

子 Agent 和多 Agent 的区别

简单列举一下两者的核心区别：

对比项 子智能体（Sub-Agent） 多 Agent
关系 同一个大脑派出的临时工 多个独立的大脑
工作区 共享主 Agent 的工作区 各自独立的工作区、记忆、人格
生命周期 任务完成就结束 永久存在，一直在线
用途 并行干活提效率 不同场景用不同人格/模型/权限

对大多数朋友来说，子 Agent 就够用了。多 Agent 更适合有多种使用场景、需要严格隔离的龙虾熟练工。

问题自检和修复

OpenClaw 提供了很多命令和方法，可以帮你检查 OpenClaw 的状态，尤其是在小龙虾抽抽、无法运行的时候。

1）优先运行 openclaw doctor 健康检查，它会帮你扫描配置、频道、模型认证等各方面的问题：

然后输入 openclaw doctor --fix 可以自动修复发现的问题。

2）openclaw status 查看运行状态，包括网关、频道、会话等所有信息：

3）openclaw gateway start|stop|restart 管理网关服务。

很多时候无法打开网页控制台、或者没办法和小龙虾对话，大概率是网关服务挂了。

需要注意几种不同命令的区别：

  • gateway run 是在前台运行（关闭终端就停了）
  • gateway start 是作为后台服务运行（关闭终端也不影响）
  • gateway restart 是重启后台服务

日常使用中，改完配置后 restart 一下就好。

4）openclaw dashboard 打开 Web 管理界面，可以查看对话记录、技能管理、频道管理、Agent 状态等。

前面我们也看到了，尤其是在玩多智能体的时候，了解 AI 的状态还是很重要的。万一某个 AI 执行卡住了，可以看下它到底在干神魔：

5）openclaw logs --follow 实时查看日志。

估计大多数同学用不到，真出了控制台搞不定的问题后，再来看实时日志，然后把日志发给 AI，让 AI 帮你分析和解决吧~

对了，如果你还能跟小龙虾对话，也可以直接让它自我检查和修复问题。这也是使用 AI 智能体的小技巧：完成任务后让 AI 检查自己的输出，找边界情况和潜在问题。

比如你可以跟它说：帮我检查一下 OpenClaw 的配置有没有什么问题。

它会自己去读配置文件、验证连接状态、修复异常，不过能不能修复成功，就看运气了。

Git 管理配置文件

养龙虾的过程中，很容易出现一些问题，比如不小心改错了文件、把龙虾人格损坏了等等。因此建议利用 Git 代码版本控制工具来托管整个 .openclaw 目录。

很多非程序员朋友应该是不了解 Git 的，建议直接让一个靠谱的 AI 编程工具（比如 Claude Code 或者 Cursor）帮你做：

你是 OpenClaw 专家，我正在学习使用 OpenClaw，请你完整分析官方文档 https://docs.openclaw.ai/，然后帮我利用 Git 来管理 ~/.openclaw 目录，起到备份的作用，注意要合理忽略一些不需要管理的文件

可以看到重要配置被 Git 托管了，出了问题可以快速还原：

当然你也可以自己进入目录，手动执行命令完成初始化。

需要注意的是，一定要先配好 .gitignore 文件来忽略不需要管理的内容（比如浏览器数据、媒体文件、会话日志、node_modules 等），避免提交太多无用文件。

核心步骤如下（看不懂的同学跳过即可）：

cd ~/.openclaw

# 先创建 .gitignore 文件，忽略不需要管理的内容
cat > .gitignore << 'EOF'
# 浏览器数据（体积大，可重建）
browser/
# 媒体文件（收发的图片/音频/视频）
media/
# 日志文件
logs/
# 配置备份文件
openclaw.json.bak
# node_modules
**/node_modules/
# 会话数据（频繁变化的对话记录）
agents/*/sessions/*.jsonl
agents/*/sessions/sessions.json
# 更新检查状态
update-check.json
EOF

# 初始化 Git 仓库并首次提交
git init
git add .
git commit -m "init: OpenClaw 配置备份"

注意，这个目录自己看就好了。千万别这么好心，开源自己的 OpenClaw 目录到 GitHub 上，搞不好把你的各种敏感配置（API Key、App Secret 之类的）全泄露出去。

已经完成一次 Git 提交之后，就可以让小龙虾帮你定时提交备份了：

我已经用 Git 托管了整个 openclaw 的工作目录，请你创建定时任务，之后每天凌晨 3 点进行一次提交，起到备份的作用

之后每天凌晨小龙虾会自动帮你提交一次配置快照，再也不怕 AI 手滑把配置搞崩了，随时可以通过 Git 回滚到任意历史版本。

记忆和上下文管理

OpenClaw 的记忆系统是基于纯 Markdown 文件的，非常直观。

主要有两层记忆：

  1. 长期记忆 MEMORY.md：存放持久的重要信息，比如用户偏好、关键决策、重要流程，这个文件会在每次会话开始时加载。
  2. 每日日记 memory/YYYY-MM-DD.md：每天一个文件，记录当天的对话要点和运行笔记，AI 会在会话开始时加载今天和昨天的日记。

你可以在 Web 控制台的代理模块中查看这些记忆文件，也可以直接到 ~/.openclaw/workspace/ 目录下用文本编辑器打开查看。

如果想让小龙虾失忆，方法也很简单：删除对应的记忆文件就好了。

比如删掉 MEMORY.md 就会清空长期记忆，删掉 memory/ 目录下的日记文件就会清空对应日期的记忆。当然也可以直接跟小龙虾说 “把你的记忆文件清空”。

如果你想优化记忆管理的质量，可以安装 ontology 技能，它会帮你的小龙虾建立一个结构化的本地知识图谱，让记忆更有条理，而不是一股脑全塞在一个文件里。

成本控制技巧

注意，养龙虾是要花钱的！大模型 API 按照 Token 收费。所以这里鱼皮再把前面提到的省钱技巧汇总一下：

  1. 选对模型：不需要每次都用最贵的模型，简单聊天用国产免费模型（如智谱 GLM），复杂任务再切到能力更强的模型
  2. 及时开新会话：聊完一个话题就 /new，避免上下文越积越多
  3. 善用压缩：对话太长了就 /compact 一下，能大幅减少 Token 消耗
  4. 开启快速模式：/fast on 让 AI 回答更简短
  5. 关闭不需要的技能：技能越多，注入到上下文的信息越多，Tokens 消耗越大
  6. 子智能体用便宜模型：openclaw config set agents.defaults.subagents.model "zai/glm-4.7-flash"
  7. 心跳降频或关闭：如果用不到心跳功能，设置 agents.defaults.heartbeat.every: "0m" 关闭
  8. 查看用量：/usage full 或 /status 随时关注 Token 消耗情况
  9. 定时任务用独立会话 + 便宜模型：避免定时任务加载整个主会话的上下文

安全控制技巧

OpenClaw 是一个能操作你电脑的 AI 工具，工信部和国家互联网应急中心最近都在密集发安全预警，翻车案例已经一堆了，安全意识一定要有。

下面列举几个重要的安全风险和应对措施：

  1. 删除、发邮件这类不可逆操作，一定要开二次确认。Meta 的 AI 安全总监让 OpenClaw 整理邮箱，要求 “删除前先确认”，结果对话太长触发了上下文压缩，AI 把指令忘了，一口气删了 200 多封邮件。光在对话里叮嘱是不够的，要在 OpenClaw 设置里把执行审批打开，别为了图省事就 /elevated on 全部放行。
  2. 给 Token 消耗设置上限。有人一周烧了 14 亿 Token，还有人半天扣了 200 块。OpenClaw 每次对话都会自动注入系统指令和上下文，一个简单请求就要消耗上万 Token，一定要在 API 平台设好每日消费上限。
  3. 不要用管理员权限运行。有用户让 OpenClaw “整理发票，格式不对的删除”，结果 AI 理解错了，把整个桌面文件都给清了。权限越大，AI 犯错杀伤力就越大。建议用虚拟机或 Docker 容器隔离运行，给 OpenClaw 划定专门的工作目录。在代理的工具管理中按需开关工具，如果只是聊天，关掉 exec（执行命令）和 write（写文件）等危险工具。OpenClaw 也支持 Docker 沙箱模式，可以把 AI 的操作限制在容器内。
  4. 别把实例暴露到公网。全球有超过 22 万个 OpenClaw 实例暴露在公网上，大部分没有开启身份认证，已经有用户因为远程桌面没设密码被盗刷信用卡。自己玩的话本地启动就行，需要远程访问就走 VPN 或 SSH 隧道。同时通过 channels.whatsapp.allowFrom 等配置限制谁能跟你的龙虾对话，防止陌生人发消息控制你的电脑。
  5. 不要让 OpenClaw 随便浏览来路不明的网页。安全公司发现了零点击漏洞，只要让 OpenClaw 访问一个恶意网站，攻击者就能劫持你的本地实例。官方已经紧急发了补丁，一定要保持版本更新。
  6. 不要乱装第三方 Skills。OpenClaw 的官方技能市场 ClawHub 上被发现超过 800 个恶意插件，有的伪造系统弹窗骗你输密码，有的直接偷浏览器密码和加密钱包。遇到要求你下载压缩包、执行脚本的，一律别碰。可以安装 Skill Vetter 技能来自动审查技能安全性。
  7. 密钥不要明文存放。API Key、SSH 凭证别写进 prompt 或配置文件里。安全公司测过 OpenClaw 的提示词注入成功率高达 91%，攻击者可以诱导 AI 把上下文吐出来。密钥要用环境变量或密钥管理工具存储，openclaw.json 和 auth-profiles.json 千万不要分享给别人或上传到公开仓库。
  8. 坚持用官方最新版本。已经有黑产团伙在搜索结果里推广假的 OpenClaw 安装包，诱导用户下载带木马的版本。OpenClaw 近期被国家信息安全漏洞库披露了 82 个漏洞，一定要从官网下载并及时更新。
  9. 测试环境和生产环境分开。有人让 AI 编程助手清理配置，结果 AI 误判环境直接执行了 terraform destroy，194 万行生产数据全没了。实验性操作一定要在隔离的测试环境里搞。
  10. 养成查看日志的习惯。用 AI 最气的就是它搞砸了你不知道它做了什么，用 openclaw logs --follow 实时查看操作记录，出事了才有迹可循。

其他

最后简单提一下几个进阶功能，大多数人根本用不到，所以我就不展开讲解用法了，感兴趣的同学去看官方文档就好。

  • Hooks 钩子自动化：让你的 OpenClaw 在关键节点自动做一些事，比如每次开新对话时自动保存上下文、每次执行命令时自动记日志、启动时自动加载额外配置文件。相当于给 AI 的工作流加了 “自动触发器”。
  • Webhook 和外部集成：可以把 OpenClaw 和其他服务打通，比如收到 GitHub Issue 时自动通知龙虾处理、接收外部系统的事件推送等。
  • Lobster 工作流引擎：用于多步骤工具管道的确定性执行，支持暂停、审批、恢复等流程控制，适合需要人工审批环节的自动化场景。
  • 沙箱模式（Sandbox）：可以把 AI 的操作限制在 Docker 容器内，防止 AI 误操作影响你的系统。

最后

OK，以上就是鱼皮整理的 OpenClaw 技巧大全，1.2 万字 + 100 多张图，希望能帮你把小龙虾玩得更溜。

为了帮大家更好地玩转 OpenClaw，鱼皮建了一个 OpenClaw 中文网，除了官方文档的完整中文翻译外，还整理了 OpenClaw 命令大全、斜杠命令大全等实用内容，欢迎大家使用。

我会持续关注 OpenClaw 的发展，带大家一起探索更多提高效率的玩法。如果你有收获的话，记得点赞收藏关注一波，谢谢大家！

也欢迎在评论区聊聊你的养虾体验~

posted @ 2026-03-20 11:17  程序员鱼皮  阅读(185)  评论(1)    收藏  举报