Multi-Gateway Setup Skill - 多网关配置技能
用途
当用户需要配置多个独立的 OpenClaw 网关实例时使用此技能。每个网关对应独立的 Agent、Workspace 和机器人。
🤖 多 Agent 协作架构
本技能配合 feishu-agent-send 技能，实现完整的多 Agent 自主协作系统：
┌─────────────┐
│ Agent-A │ 统筹协调者
│ (19922) │ - 接收用户指令
│ │ - 分解任务给其他 Agent
└─────┬───────┘
│ sessions_send
▼
┌─────────────┐
│ Agent-B │ 执行助手
│ (19923) │ - 接收 Agent-A 派发的任务
│ │ - 执行完成后调用 feishu-agent-send
└─────────────┘ - 自主汇报结果给用户
│
│ (飞书消息显示对应机器人名字)
▼
┌─────────
│ 用户 │
└─────────协作流程
- Agent-A 接收指令 → 用户发送任务给 Agent-A
- 任务分解 → Agent-A 使用
sessions_send派发给 Agent-B/C - 自主执行 → Agent-B/C 独立完成任务
- 自主汇报 → Agent-B/C 调用
feishu-agent-send用自己的身份发送结果 - 用户感知 → 飞书显示对应机器人名字（如"小助手"/"运维助手"）
核心优势
- ✅ 身份隔离 - 每个 Agent 用自己的飞书应用发送消息，显示不同机器人名字
- ✅ 自主汇报 - 执行 Agent 完成后主动汇报，无需 Agent-A 转发
- ✅ 职责清晰 - 用户知道是哪个 Agent 完成的任务
- ✅ 解耦设计 - Agent-A 不阻塞，派发任务后可继续处理其他请求
🎯 适用场景
- ✅ 需要多个独立机器人（如：管理机器人 + 客服机器人 + 运维机器人）
- ✅ 隔离不同用途的 Agent（如：个人助理 + 工作助手）
- ✅ 为不同用户/团队创建独立的 AI 实例
- ✅ 测试不同配置而不影响生产环境
📋 前置检查
在开始之前，确认以下条件：
# 1. 检查 OpenClaw 版本
openclaw --version
# 需要 2026.3.3 或更高
# 2. 检查可用端口
netstat -tlnp | grep openclaw
# 确保目标端口未被占用
# 3. 检查磁盘空间
df -h ~/.openclaw
# 建议至少 1GB 可用空间
# 4. 检查内存
free -h
# 每个网关约占用 500-600MB 内存，确保有足够内存🚀 快速开始
使用交互式向导（推荐）
openclaw mg向导会自动：
- ✅ 动态检测存在的配置文件
- ✅ 让你选择配置来源
- ✅ 自动复制并替换配置
- ✅ 创建 systemd 服务
- ✅ 可选跳过飞书配置（纯本地使用）
📖 完整文档
配置详解
1. 网关配置结构
每个网关有独立的配置文件：
{
"agents": {
"list": [{
"id": "agent-a",
"name": "Agent A",
"workspace": "/home/admin/.openclaw/workspace-agent-a"
}],
"defaults": {
"model": { "primary": "dashscope-coding/qwen3.5-plus" },
"workspace": "/home/admin/.openclaw/workspace-agent-a"
}
},
"gateway": {
"port": 19925,
"auth": {
"mode": "token",
"token": "agent-a-token-19925"
}
},
"channels": {
"feishu": {
"enabled": true,
"appId": "cli_xxx",
"dmPolicy": "open"
}
},
"tools": {
"sessions": { "visibility": "all" },
"agentToAgent": { "enabled": true }
}
}2. 关键配置项
| 配置 | 说明 | 推荐值 |
|---|---|---|
gateway.port | 网关端口 | 19900-29999 |
channels.feishu.dmPolicy | 私聊策略 | open/pairing |
channels.feishu.streaming | 流式输出 | true |
tools.sessions.visibility | 会话可见性 | all (统筹 Agent) |
tools.agentToAgent.enabled | 跨 Agent 通信 | true (统筹 Agent) |
典型部署架构
| Agent | 端口 | Workspace | 用途 |
|---|---|---|---|
| Agent-A | 19922 | workspace-agent-a | 统筹协调 |
| Agent-B | 19923 | workspace-agent-b | 执行助手 |
| Agent-C | 19930 | workspace-agent-c | 运维专家 |
💡 提示: 端口和名称可以根据需求自定义，mg 向导会自动检测可用端口。
跨 Agent 通信
配置要求
在每个需要通信的 Agent 配置中添加：
{
"tools": {
"sessions": { "visibility": "all" },
"agentToAgent": { "enabled": true }
}
}发送消息
// Agent-A → Agent-B
sessions_send({
sessionKey: "agent:agent-b:feishu:direct:ou_xxx",
message: "请检查文档服务状态",
timeoutSeconds: 0
})
// Agent-A → Agent-C
sessions_send({
sessionKey: "agent:agent-c:feishu:direct:ou_xxx",
message: "请检查系统负载",
timeoutSeconds: 60
})会话 Key 格式
agent:{agentId}:{channel}:{chatType}:{peerId}示例:
agent:agent-b:feishu:direct:ou_73eb93dd20542d4f03481dabb1e01677agent:agent-c:feishu:direct:ou_xxx
运维命令
服务管理
# 启动/停止/重启
systemctl --user start openclaw-gateway-agent-a.service
systemctl --user stop openclaw-gateway-agent-a.service
systemctl --user restart openclaw-gateway-agent-a.service
# 批量操作
systemctl --user start openclaw-gateway-{agent-a,agent-b,agent-c}.service日志查看
# 实时日志
journalctl --user -u openclaw-gateway-agent-a.service -f
# 最近 100 条
journalctl --user -u openclaw-gateway-agent-a.service -n 100故障排查
# 检查端口
netstat -tlnp | grep openclaw
# 检查 OOM
dmesg | grep -i oom
# 验证配置
node -e "JSON.parse(require('fs').readFileSync('~/.openclaw/openclaw-agent-a.json'))"注意事项
- 端口唯一 - 每个网关必须使用不同端口
- Workspace 隔离 - 每个 Agent 独立工作区
- 内存规划 - 建议网关数量不超过系统内存的 70%（单网关约 500-600MB）
- 渠道可选 - 可以不绑定任何渠道（纯本地使用），或根据需要绑定飞书/微信/钉钉等
📚 相关文档
- OpenClaw 官方文档：https://docs.openclaw.ai
- ClawHub 技能市场：https://clawhub.com
技能版本: 1.1.2 作者: pikaqiuyaya 许可证: MIT