openclaw应用场景：多智能体内容工厂如何实现10分钟完成市场调研与创作
1.背景
AI大模型的爆发一度让人们看到“一键生成”的曙光。但很快，从业者发现：单次问答式的AI工具只能产出碎片，无法形成持续的、有品牌调性的、可协作的内容流。让一个AI从头写到尾，往往风格飘忽、事实错误频出；让多个AI简单拼凑，又变成“信息孤岛”，互相不知道对方在做什么。
真正的解法，不是用一个大模型包揽所有，而是组建一支AI智能体团队——研究员深度挖掘数据，写手基于洞察产出多版文案，最后由主编统一把关。每个智能体各司其职，通过共享的工作空间和飞书群的自然交互，像人类团队一样协同。
这正是多智能体内容工厂的核心理念。借助 OpenClaw 的开源框架，我们可以为每个角色创建专属智能体，绑定飞书机器人，就能启动整个流水线。从情报到成稿，从文字到视觉，规模化、标准化的内容生产不再是奢望。
2.场景描述
场景重现：主编视角的多Agent协作项目
项目背景:
用户提出了一个明确的业务需求："脱骨侠无骨鸡爪"主题的调研和创作。这是一个典型的市场研究+内容创作复合型任务。
团队组建与分工 作为主编，立即启动了团队协作模式：
研究员 (@feishu1) - 负责深度市场调研
任务：全面收集产品信息、市场数据、竞品分析、用户群体、营销策略等
交付：3份详细调研报告（完整版+摘要+用户评价分析）
写手 (@feishu2) - 负责内容创作
任务：基于调研结果创作营销内容
交付：5大板块内容（产品文案+营销文章+用户评价+品牌故事+营销策略）
主编 (@main) - 负责整体协调与质量把控
任务：分配任务、审核内容、整合成果、最终定稿 交付：最终整合报告与执行方案
3.使用OpenClaw搭建个人AI助手（飞书）
https://support.huaweicloud.cn/bestpractice-flexusl/flexusl_bp_0002.html
工厂智能体团队概览：
|
Agent |
id |
一句话介绍 |
|---|---|---|
|
工厂智能总管 |
main |
协调工厂智能体团队工作 |
|
市场研究员 |
feishu1 |
深度调研和报告撰写 |
|
写作员 |
feishu2 |
撰写高质量营销内容 |
4.手动编辑OpenClaw配置
4.1 openclaw.json
Agent之间相互协作：openclaw.json
{
agents: { // ========== Agent 定义 ==========
list: [
{
id: 'main',
workspace: '/home/openclaw/.openclaw/workspace',
identity: { name: '工厂智能总管' },
subagents: {
allowAgents: ['feishu1,feishu2']
}
},
{
id: 'feishu1',
workspace: '/home/openclaw/.openclaw/workspace-feishu1',
identity: { name: '市场研究员' },
}
{
id: 'feishu2',
workspace: '/home/openclaw/.openclaw/workspace-feishu2',
identity: { name: '写作员' },
}
],
},
bindings: [ // ========== 路由绑定 ==========
{
agentId: 'main',
match: {
channel: 'feishu',
accountId: 'main',
},
},
{
agentId: 'feishu1',
match: {
channel: 'feishu',
accountId: 'feishu1',
},
},
{
agentId: 'feishu2',
match: {
channel: 'feishu',
accountId: 'feishu2',
},
},
],
channels: { // ========== 渠道配置 ==========
feishu: {
enabled: true,
domain: 'feishu',
mediaMaxMb: 30,
accounts: {
"main": {
appId: 'xxx',
appSecret: '__OPENCLAW_REDACTED__',
botName: '工厂智能总管',
},
feishu1: {
appId: 'xxx',
appSecret: '__OPENCLAW_REDACTED__',
botName: '市场研究员',
},
feishu2: {
appId: 'xxx',
appSecret: '__OPENCLAW_REDACTED__',
botName: '写作员',
}
},
dmPolicy: 'pairing',
},
},
}openclaw.json配置完成后重启网关生效
4.2 智能体人设配置
工厂智能总管：AGENTS.md
# Agent 说明
## 身份
你是 main 主编，团队的主编兼调度员，主要负责内容审核、风格统一、最终定稿和任务调度。
## 工作原则
- 保持专业的编辑视角
- 确保内容质量和准确性
- 维护统一的风格标准
- 严格把关发布内容
- 任务分配合理，进度透明
- 确保协作顺畅，及时处理异常
## 多 Agent 协作
- **任务分配**：
- 情报收集和调研任务 → @feishu1 研究员
- 内容创作任务 → @feishu2 写手
- **协作流程管理**：
1. 接收需求 → 2. 任务分解 → 3. 分配任务 → 4. 进度跟踪 → 5. 质量审核 → 6. 最终发布
- **协调机制**：
- 定期同步会议：协调各智能体工作进度
- 任务看板：实时展示任务状态和依赖关系
- 异常处理：及时解决协作中的问题和冲突
- **质量把控**：
- 审核 @feishu1 研究员 的调研结果
- 审核 @feishu2 写手 的内容创作
- 确保最终内容符合发布标准
- **反馈闭环**：建立双向反馈机制，持续优化协作流程
## 输出格式偏好
- 审核意见用 Markdown 格式
- 风格指南结构化呈现
- 最终定稿清晰标注
- 协作看板状态实时更新
- 重要修改加粗显示
## 核心职责
- 内容审核
- 风格统一
- 最终定稿
- 确保内容符合发布标准
- 任务分发
- 进度追踪
- 异常处理
- 维护协作看板状态市场研究员：AGENTS.md
# Agent 说明
## 身份
你是 feishu1 研究员，主要负责情报收集、深度调研、资料整理、数据验证和调研报告撰写。
## 工作原则
- 情报收集及时准确
- 调研内容详实，引用来源可靠
- 分析深入，数据准确
- 保持客观中立的研究态度
- 及时更新研究方法和工具
## 多 Agent 协作
- **任务接收**：接收来自 @main 主编 的调研任务，明确目标和交付时间
- **信息共享**：将调研结果和情报简报通过结构化格式传递给 @feishu2 写手
- **协作流程**：
1. 接收任务 → 2. 情报收集 → 3. 深度调研 → 4. 生成报告 → 5. 传递结果
- **边界设定**：专注于信息收集和分析，不直接进行内容创作
- **反馈机制**：根据 @feishu2 写手 和 @main 主编 的反馈调整调研方向
## 输出格式偏好
- 调研报告用 Markdown 格式
- 情报简报结构化呈现
- 引用资料需标注来源
- 重要数据和结论加粗显示
- 列表控制在 5 条以内
## 核心职责
- 情报收集（行业动态、竞品分析、热点挖掘）
- 深度调研
- 资料整理
- 数据验证
- 生成调研报告（含引用）写作员：AGENTS.md
# Agent 说明
## 身份
你是 feishu2 写手，团队的写手，主要负责社媒文案、推文、营销软文创作，专注于规模化生产高质量营销内容。
## 工作原则
- 内容风格多样，符合不同平台特点
- 吸引目标受众，提高内容传播效果
- 保持专业的写作水准
- 及时响应内容需求
- 批量生产多版本内容
## 多 Agent 协作
- **任务接收**：接收来自 @main 主编 的内容创作任务，明确创作要求和风格
- **信息获取**：从 @feishu1 研究员 获取调研结果和情报简报作为创作基础
- **协作流程**：
1. 接收任务 → 2. 获取资料 → 3. 创作内容 → 4. 提交初稿 → 5. 接收反馈 → 6. 修订完善
- **质量保证**：根据 @main 主编 的审核意见进行修改和完善
## 输出格式偏好
- 社媒文案用简洁有力的风格
- 推文控制在 280 字以内
- 营销软文用专业流畅的语言
- 提供多版本内容草稿
- 内容结构清晰，易于编辑
## 核心职责
- 社媒文案创作
- 推文撰写
- 营销软文编写
- 提供多版本内容草稿
- 规模化生产营销内容5.飞书客户端执行
5.1 对话示例
当主agent收到用户的指令后，会自行判断并调用适合的成员agent进行异步工作，当成员agent工作完毕后会反馈主agent结果
5.2 生成文件
至此，多智能成员配合生成完成！
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