OpenClaw 文档

主题

社区实践技巧 ​

本文汇整了社区用户在实际使用 OpenClaw 过程中总结的常见配置技巧，涵盖 Skills 安装、MCP 集成、钉钉接入与多人格配置四个主题。每个部分侧重实操经验，给出可直接复用的步骤和配置。

技能系统和智能体运行时的完整原理分别见 技能系统 和 智能体运行时，本文不再重复，只关注"怎么用起来"。

Skills 快速获取与安装 ​

通过 CLI 一键安装 ​

bash
# 搜索可用技能
openclaw skills search "code review"

# 安装技能
openclaw skills install clawhub/code-review

# 查看已安装技能
openclaw skills list

手动下载安装 ​

从 GitHub 或社区获取的技能压缩包，解压到 ~/.openclaw/skills/ 即可：

bash
mkdir -p ~/.openclaw/skills
unzip my-skill.zip -d ~/.openclaw/skills/my-skill

# 确认目录下有 SKILL.md 文件
ls ~/.openclaw/skills/my-skill/SKILL.md

# 重启网关使技能生效
openclaw gateway restart

放哪个目录？

  • 所有项目通用的技能 → ~/.openclaw/skills/（全局）
  • 特定项目专用的技能 → <workspace>/skills/（工作区级，优先级更高）

安全提醒

从第三方来源安装技能前，务必阅读 SKILL.md 内容。技能会注入到 Agent 提示词中，恶意技能可能改变 Agent 行为。

通过 Skill 集成 MCP 能力 ​

部分模型（如 MiniMax）默认不具备视觉识别、网页搜索等扩展能力。可以通过安装对应的 MCP Skill，让 Agent 获得这些能力。

典型场景 ​

以 MiniMax 为例，默认缺少搜索和视觉能力。通过安装 Coding Plan 的 MCP Skill，即可为其补充这些工具：

bash
# 搜索 MCP 相关技能
openclaw skills search "mcp"

# 安装（以 coding-plan-mcp 为例）
openclaw skills install clawhub/coding-plan-mcp

手动获取的 MCP Skill 同样解压到技能目录：

bash
unzip coding-plan-mcp.zip -d ~/.openclaw/skills/coding-plan-mcp

安装后重启网关，Agent 就能像使用内置工具一样调用 MCP 提供的搜索、图像识别等能力。

其他 Coding Plan（如 Cursor、Windsurf 等）也有类似的 MCP Skill 可供集成，安装方法相同。

接入钉钉 ​

OpenClaw 通过社区插件支持钉钉（DingTalk）通道。

选择插件 ​

目前有两个社区维护的钉钉 Channel 插件：

插件仓库状态说明
adongguo/openclaw-dingtalk稳定可用接入流程顺畅，推荐优先使用
soimy/openclaw-channel-dingtalk可能存在兼容问题备选方案

创建钉钉企业与机器人 ​

不需要企业管理员

自行在钉钉创建一个企业即可，无需现有企业管理员审批。对话框支持跨企业通信，不影响日常使用。

第一步：创建钉钉企业内部应用

  1. 打开钉钉开放平台，使用钉钉扫码登录
  2. 进入应用开发 > 企业内部应用 > 创建应用
  3. 填写应用名称和描述，完成创建

第二步：获取凭证

在应用的凭证与基础信息页面，记录以下参数：

  • AppKey（也称 Client ID）
  • AppSecret（也称 Client Secret）

第三步：配置机器人能力

  1. 在应用功能 > 消息推送中，启用机器人能力
  2. 配置消息接收地址（根据所选插件的文档填写回调 URL）

第四步：配置权限

在权限管理中，至少添加以下权限：

  • 企业内机器人发送消息
  • 读取通讯录基础信息

安装插件并配置 ​

以推荐的 adongguo/openclaw-dingtalk 为例：

bash
# 克隆插件
git clone https://github.com/adongguo/openclaw-dingtalk.git

# 安装插件
openclaw plugins install ./openclaw-dingtalk

在 ~/.openclaw/openclaw.json 中配置钉钉通道参数：

json5
{
  channels: {
    dingtalk: {
      enabled: true,
      accounts: {
        main: {
          appKey: "你的 AppKey",
          appSecret: "你的 AppSecret",
        },
      },
    },
  },
}

启动并测试 ​

bash
# 启动网关
openclaw gateway

# 查看日志确认连接状态
openclaw logs --follow

在钉钉中找到你的机器人，发送一条消息测试是否正常回复。

多人格（Multi-Agent）配置 ​

OpenClaw 默认包含一个 main 智能体。如果你希望在不同场景下使用不同的"人格"——比如日常聊天用一个、代码助手用另一个、论坛发帖用第三个——可以创建多个智能体并分别配置。

新增智能体并设置身份 ​

bash
# 创建名为 "code" 的智能体
openclaw agents add code

# 设置显示名称
openclaw agents set-identity --agent code --name "小赖"

每个智能体拥有独立的引导文件目录，通过编辑这些文件来定义不同的人设：

text
~/.openclaw/agents/code/agent/
├── SOUL.md       ← 人设、语调、行为边界
├── IDENTITY.md   ← 名称、风格、表情符号偏好
├── AGENTS.md     ← 操作指令和记忆
├── USER.md       ← 用户资料和称呼偏好
└── TOOLS.md      ← 工具使用备注

为每个智能体绑定独立账户 ​

多人格场景下，每个智能体应绑定独立的通道账户，避免消息混乱。操作流程：

  1. 先调通一个智能体（如 main），确认配置无误
  2. 在通道的 accounts 下新建一个账户条目（如 code），填入新机器人的凭证
  3. 通过 bindings 将账户路由到对应智能体

配置示例（~/.openclaw/openclaw.json）：

json5
{
  // 智能体定义——每个可指定独立的工作目录和模型
  agents: {
    list: [
      { id: "main" },
      {
        id: "code",
        workspace: "/home/user/.openclaw/workspace-code",
        agentDir: "/home/user/.openclaw/agents/code/agent",
        model: "openai/gpt-4o",
      },
    ],
  },

  // 通道中配置多个账户
  channels: {
    dingtalk: {
      enabled: true,
      accounts: {
        main: {
          appKey: "主账户 AppKey",
          appSecret: "主账户 AppSecret",
        },
        code: {
          appKey: "代码助手 AppKey",
          appSecret: "代码助手 AppSecret",
        },
      },
    },
  },

  // 绑定：将特定用户/群组路由到对应智能体
  bindings: [
    {
      agentId: "main",
      match: {
        channel: "dingtalk",
        peer: { kind: "direct", id: "用户 ID" },
      },
    },
    {
      agentId: "code",
      match: {
        channel: "dingtalk",
        peer: { kind: "group", id: "群组 ID" },
      },
    },
  ],
}

关于 bindings

bindings 通过 match 规则将消息路由到不同智能体。peer.kind 可以是 "direct"（私聊）或 "group"（群组），peer.id 填对应的用户/群组 ID。查看日志（openclaw logs --follow）可以找到实际的 ID 值。更多路由规则见 通道路由。

智能体独立配置项 ​

每个智能体可以拥有完全独立的运行环境：

配置项说明示例
workspace独立工作目录/home/user/.openclaw/workspace-code
model使用的模型openai/gpt-4o、anthropic/claude-sonnet-4-20250514
agentDir智能体数据目录/home/user/.openclaw/agents/code/agent

实际效果 ​

配置完成后，不同的智能体各自独立运行：

  • main（默认人格）— 日常聊天、闲聊
  • code（代码助手）— 专注代码问题、技术讨论
  • writer（内容创作）— 论坛发帖、文案输出

每个人格拥有独立的会话记录、独立的记忆（AGENTS.md）和独立的人设（SOUL.md），互不干扰。

下一步：常见问题 FAQ | 故障排查

用工程视角拆解 AI 智能体框架

OpenClaw Implementation Guide