用 OpenClaw 搭建内容生产团队：4 个 AI 员工，跑通全流程自动化！

运维有术

发布于 2026-04-01 19:30:25

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🚩 2026 年「术哥无界」系列实战文档 X 篇原创计划第 43 篇，OpenClaw 最佳实战系列第 17 篇大家好，欢迎来到 术哥无界 | ShugeX ｜运维有术。我是术哥，一名专注于 AI 编程、AI 智能体、Agent Skills、MCP、云原生、Milvus 向量数据库的技术实践者与开源布道者！ Talk is cheap, let's explore。无界探索，有术而行。

图 1：OpenClaw 内容生产团队完整架构

我用 OpenClaw 在本地搭了一个内容生产团队：4 个独立的 AI 员工，直接接管了选题调研、内容撰写、质量审核、分发管理的全部流程。

以前人工干一周的活，现在喝杯咖啡的功夫，这 4 个 Agent 就在后台自动跑完了。唯一需要我做的，就是在飞书群里 @内容总监，发一句："出一篇关于 AI Agent 的技术文章"。

然后，选题调研员抓取行业热点，内容创作师根据调研结果写稿，审核编辑检查质量，最后自动生成成品。全程我在飞书上点个"通过"就完事了。

这篇文章，我就把这个自动化团队的搭建方法全盘托出。

01. 4 个 AI 员工：每个人负责什么？

图 2：4 个 Agent 的角色分工和关系

这个团队的核心是 Orchestrator-Worker 架构：1 个主 Agent（内容总监）+ 3 个子 Agent（选题调研员、内容创作师、审核编辑）。

内容总监（Content Lead）

角色定位：唯一与人类对接的 Agent，负责协调整个团队。

核心职责：

✅ 在飞书群里接收你的需求
✅ 把任务拆解，分发给对应的子 Agent
✅ 解析子 Agent 返回的结果
✅ 组装最终的成品
❌ 不做具体执行（比如调研、写作）

技术实现：

使用 question 工具收集你的需求
使用 sessions_send 工具调用子 Agent
使用 read 工具读取子 Agent 生成的文件

模型选择：GLM-5（需要高推理能力来协调）

选题调研员（Topic Researcher）

角色定位：信息收集专家，负责全网抓取热点话题和竞品分析。

核心职责：

✅ 多轮搜索（1-5 轮，默认 3 轮）
✅ 抓取行业热点、竞品文章、用户痛点
✅ 整理成结构化报告
✅ 保存到 articles/research/ 目录

工具权限：read、webfetch、bash、write

工作流程：

根据主题，用 WebFetch 抓取内容
如果 WebFetch 失败（反爬、需要 JS 渲染），用 Playwright 浏览器工具兜底
整理成调研报告，保存文件
返回标准化 JSON

模型选择：GLM-5（需要理解和整理信息）

内容创作师（Content Writer）

角色定位：多平台内容撰写专家，负责根据调研结果写文章。

核心职责：

✅ 阅读调研素材
✅ 撰写 3000-5000 字的文章
✅ 遵循六大规范文档（去 AI 味、排版、违禁词等）
✅ 保存到 articles/drafts/ 目录

工具权限：read、write、bash

写作规范（必须严格遵守）：

字数：3000-5000 字
开头：直接说痛点，不要编故事
链接：纯文本格式（微信不支持外链）
去 AI 味：避免"综上所述""值得注意的是"等高危词汇
违禁词：零容忍，必须避开"最好""第一""100%"等

模型选择：GLM-5（需要创作能力）

审核编辑（Content Editor）

角色定位：质量控制专家，负责检查内容质量和 SEO 优化。

核心职责：

✅ 检查字数、结构、排版
✅ 检查违禁词（9 大类：绝对化、虚假宣传、效果承诺等）
✅ 检查去 AI 味（高危词汇、句式节奏）
✅ 生成执行报告

工具权限：read、bash

检查清单（部分）：

[ ] 字数是否在 3000-5000 字范围
[ ] 是否包含"最""第一""唯一"等违禁词
[ ] 是否有"综上所述""值得注意的是"等 AI 味词汇
[ ] 链接是否为纯文本格式
[ ] 标题层级是否超过 3 级

模型选择：GLM-5（需要理解规范和判断质量）

02. 协作逻辑：他们怎么配合？

图 3：从飞书输入到成品输出的完整流程

这 4 个 Agent 的协作逻辑，基于 OpenClaw 的 Orchestrator-Worker 架构：

主 Agent（内容总监）：协调、验证、组装，不执行具体任务
子 Agent（Workers）：执行具体任务，保存文件，返回标准化 JSON

完整的协作流程

第 1 步：需求收集（2-5 分钟）

你在飞书群里 @内容总监：

"出一篇关于 AI Agent 的技术文章"

内容总监收到消息后，使用 question 工具收集更多细节：

写作风格？（技术/产品/教程）
目标平台？（公众号/知乎/小红书）
特殊要求？（字数、重点内容）

第 2 步：调研（15-30 分钟）

内容总监调用 @选题调研员：

sessions_send(
  agentId: "topic-researcher",
  message: {
    "theme": "AI Agent 技术文章",
    "rounds": 3,
    "special_requirements": "聚焦多 Agent 架构"
  }
)

选题调研员执行：

第 1 轮：搜索"AI Agent 架构""多 Agent 系统"
第 2 轮：抓取官方文档、最佳实践
第 3 轮：补充竞品分析、用户反馈
保存调研报告到 articles/research/research-01.md
返回 JSON：

{
  "status": "success",
  "file_path": "articles/research/research-01.md",
  "summary": {
    "rounds": 3,
    "source_count": 15,
    "word_count": 6500
  }
}

内容总监解析 JSON，验证文件存在，继续下一步。

第 3 步：写作（30-60 分钟）

内容总监调用 @内容创作师：

sessions_send(
  agentId: "content-writer",
  message: {
    "research_file_path": "articles/research/research-01.md",
    "theme": "AI Agent 技术文章",
    "role": "tech"
  }
)

内容创作师执行：

读取调研报告
读取六大规范文档
撰写文章（3000-5000 字）
保存文章到 articles/drafts/draft-01.md
返回 JSON：

{
  "status": "success",
  "file_path": "articles/drafts/draft-01.md",
  "summary": {
    "title": "用 OpenClaw 搭内容生产团队",
    "word_count": 4200,
    "section_count": 6
  }
}

第 4 步：审核（5-10 分钟）

内容总监调用 @审核编辑：

sessions_send(
  agentId: "content-editor",
  message: {
    "article_file_path": "articles/drafts/draft-01.md"
  }
)

审核编辑执行：

读取文章
检查字数、结构、违禁词、AI 味
生成检查报告
返回 JSON：

{
  "status": "success",
  "file_path": "articles/reports/check-01.md",
  "summary": {
    "word_count": 4200,
    "violations": [],
    "ai_flavor_score": "low",
    "quality": "pass"
  }
}

第 5 步：组装（5 分钟）

内容总监执行：

读取文章草稿
添加 header（公众号信息）
添加 footer（往期推荐）
保存最终文章到 articles/output/
在飞书群里回复你："文章已生成，请查看"

数据传递机制：基于文件路径

这 4 个 Agent 之间不直接传递大段内容，而是传递文件路径：

research-01.md (调研报告)
    ↓ 传递文件路径
draft-01.md (文章草稿)
    ↓ 传递文件路径
check-01.md (检查报告)
    ↓ 传递文件路径
最终文章.md (成品)

为什么用文件路径？

✅ 节省 token（文件路径很短）
✅ 可追溯（每一步都有文件记录）
✅ 支持断点续传（失败了可以从中断处继续）
✅ 可人工干预（随时可以手动修改文件）

标准化 JSON 返回格式

所有子 Agent 必须返回统一格式：

成功时：

{
  "status": "success",
  "file_path": "articles/xxx/xxx-01.md",
  "summary": {
    "key1": "value1",
    "key2": "value2"
  }
}

失败时：

{
  "status": "failed",
"file_path": null,
"summary": {},
"error": {
    "message": "简短错误描述",
    "details": "详细错误信息",
    "suggestions": [
      "建议1",
      "建议2"
    ]
  }
}

⚠️ 强制纪律：子 Agent 必须自己保存文件，主 Agent 只负责读取和验证。

03. 配置教程：保姆级手把手

图 4：完整的目录结构和文件关系

现在，我来一步步教你搭建这个团队。

步骤 1：创建目录结构

在你的 ~/.openclaw/ 目录下，建立如下结构：

~/.openclaw/
├── openclaw.json           # 主配置文件
├── agents/
│   ├── content-lead/
│   │   ├── agent/
│   │   │   ├── SOUL.md     # 人格配置
│   │   │   └── AGENTS.md   # 能力说明
│   │   └── sessions/       # 会话存储
│   ├── topic-researcher/
│   │   ├── agent/
│   │   │   ├── SOUL.md
│   │   │   └── AGENTS.md
│   │   └── sessions/
│   ├── content-writer/
│   │   ├── agent/
│   │   │   ├── SOUL.md
│   │   │   └── AGENTS.md
│   │   └── sessions/
│   └── content-editor/
│       ├── agent/
│       │   ├── SOUL.md
│       │   └── AGENTS.md
│       └── sessions/
├── workspace-lead/         # 内容总监工作区
├── workspace-researcher/   # 选题调研员工作区
├── workspace-writer/       # 内容创作师工作区
└── workspace-editor/       # 审核编辑工作区

步骤 2：配置主配置文件

编辑 ~/.openclaw/openclaw.json：

{
  gateway: {
    port: 8080,
    providers: ["feishu"],
  },

  agents: {
    list: [
      {
        id: "content-lead",
        default: true,
        name: "内容总监",
        workspace: "~/.openclaw/workspace-lead",
        sandbox: { mode: "off" },
        model: "zhipuai-coding-plan/glm-5",
      },
      {
        id: "topic-researcher",
        name: "选题调研员",
        workspace: "~/.openclaw/workspace-researcher",
        sandbox: { mode: "all", scope: "agent" },
        model: "zhipuai-coding-plan/glm-5",
        tools: {
          allow: ["read", "webfetch", "bash", "write"],
          deny: ["exec", "edit", "apply_patch"],
        },
      },
      {
        id: "content-writer",
        name: "内容创作师",
        workspace: "~/.openclaw/workspace-writer",
        model: "zhipuai-coding-plan/glm-5",
        tools: {
          allow: ["read", "write", "bash"],
        },
      },
      {
        id: "content-editor",
        name: "审核编辑",
        workspace: "~/.openclaw/workspace-editor",
        model: "zhipuai-coding-plan/glm-5",
        tools: {
          allow: ["read", "bash"],
        },
      },
    ],

    defaults: {
      dmScope: "per-channel-peer",  // 按渠道 + 联系人隔离
      subagents: {
        model: "zhipuai-coding-plan/glm-5",
        thinking: "low",
        maxConcurrent: 4,
        archiveAfterMinutes: 30,
      },
    },
  },

  bindings: [
    {
      agentId: "content-lead",
      match: { channel: "feishu" },
    },
  ],

  providers: {
    feishu: {
      appId: "${FEISHU_APP_ID}",      // 从环境变量读取
      appSecret: "${FEISHU_APP_SECRET}",
      domain: "China",
    },
  },
}

关键配置说明：

dmScope: "per-channel-peer"：这是多用户场景的关键配置。它确保不同用户的消息不会混在一起，每个用户都有独立的会话上下文。

工具权限最小化原则：

选题调研员：只能读、抓取、写调研报告，不能执行代码
内容创作师：只能读素材、写文章，不能执行代码
审核编辑：只能读文章、检查，不能修改文件
内容总监：有完整的读写权限，但不做具体执行

环境变量：敏感信息（App ID、App Secret）从环境变量读取，不要写在配置文件里。

步骤 3：配置人格文件

内容总监的 SOUL.md

编辑 ~/.openclaw/agents/content-lead/agent/SOUL.md：

# Content Lead Soul

## 角色定位

你是内容团队的总监，唯一与人类对接的 Agent。

## 核心职责

- ✅ 收集用户需求
- ✅ 拆解任务，分发给子 Agent
- ✅ 解析子 Agent 返回的 JSON
- ✅ 验证文件是否正确生成
- ✅ 组装最终文章

## 强制纪律

⚠️ **严禁你自己执行具体任务**，必须委派！

- ❌ 不要自己调研
- ❌ 不要自己写作
- ❌ 不要自己审核
- ✅ 只做协调和组装

## 协作方式

使用 `sessions_send` 工具调用子 Agent：
sessions_send(
  agentId: "topic-researcher",
  message: { ... }
)
## 错误处理

如果子 Agent 返回 `"status": "failed"`：
1. 读取 error.message 和 error.details
2. 在飞书群里告知用户失败原因
3. 提供 error.suggestions 中的建议
4. 询问用户是否重试或终止

## 文件验证

每次子 Agent 返回后，必须验证：

```bash
if [ -f "$file_path" ] && [ -s "$file_path" ]; then
  echo "✅ 文件保存成功"
else
  echo "❌ 文件保存失败"
fi

选题调研员的 SOUL.md

编辑 ~/.openclaw/agents/topic-researcher/agent/SOUL.md：

# Topic Researcher Soul

## 角色定位

你是信息收集专家，负责全网抓取热点话题和竞品分析。

## 核心职责

- ✅ 多轮搜索（1-5 轮，默认 3 轮）
- ✅ 抓取官方文档、最佳实践
- ✅ 整理成结构化报告
- ✅ 保存到指定目录
- ✅ 返回标准化 JSON

## 抓取策略

**优先使用 WebFetch**（速度快，资源消耗低）

如果失败（反爬、需要 JS 渲染），使用 Playwright 浏览器工具兜底。

## 文件保存

保存到 `articles/research/` 目录，文件名格式：`research-01.md`

## 返回格式

```json
{
  "status": "success",
  "file_path": "articles/research/research-01.md",
  "summary": {
    "rounds": 3,
    "source_count": 15,
    "word_count": 6500
  }
}

## 禁止

- ❌ 不要执行任何代码
- ❌ 不要修改系统文件
- ❌ 不要访问敏感数据

内容创作师的 SOUL.md

编辑 ~/.openclaw/agents/content-writer/agent/SOUL.md：

# Content Writer Soul

## 角色定位

你是多平台内容撰写专家，负责根据调研结果写文章。

## 核心职责

- ✅ 阅读调研素材
- ✅ 阅读六大规范文档
- ✅ 撰写 3000-5000 字的文章
- ✅ 保存到指定目录
- ✅ 返回标准化 JSON

## 六大规范文档

必须阅读以下文档：
1. `writer-common-config.md` - 通用写作规范
2. `anti-ai-flavor.md` - 去 AI 味规范
3. `forbidden-words.md` - 禁用词清单
4. `markdown-wechat-guide.md` - 微信排版规范
5. `tencent-sensitive-words` - 腾讯违禁词
6. `article-opening-guide.md` - 开头和标题指南

## 写作要求

**字数**：3000-5000 字

**开头**：直接说痛点，不要编造个人经历

**链接**：纯文本格式（微信不支持外链）
- ❌ 错误：`[官网](https://example.com/)`
- ✅ 正确：`官网：https://example.com/`

**去 AI 味**：
- ❌ 避免高危词汇：综上所述、值得注意的是、显著、构建
- ✅ 使用自然表达：说到底、有意思的是、数据表明、搭建

**违禁词**：零容忍
- ❌ 避免：最好、第一、唯一、100%、保证、免费领取
- ✅ 替换：非常好用、头部、优质选择、实测效果不错

## 文件保存

保存到 `articles/drafts/` 目录，文件名格式：`draft-01.md`

直接以 `# 一级标题` 开始，不需要 SUMMARY 摘要。

## 返回格式

```json
{
  "status": "success",
  "file_path": "articles/drafts/draft-01.md",
  "summary": {
    "title": "文章标题",
    "word_count": 4200,
    "section_count": 6
  }
}

审核编辑的 SOUL.md

编辑 ~/.openclaw/agents/content-editor/agent/SOUL.md：

# Content Editor Soul

## 角色定位

你是质量控制专家，负责检查内容质量和 SEO 优化。

## 核心职责

- ✅ 检查字数（3000-5000 字）
- ✅ 检查结构（最多 3 级标题）
- ✅ 检查违禁词（9 大类）
- ✅ 检查去 AI 味（高危词汇、句式节奏）
- ✅ 生成检查报告

## 检查清单

### 基础检查
- [ ] 字数是否在 3000-5000 字范围
- [ ] 标题层级是否超过 3 级
- [ ] 每段是否不超过 5 行
- [ ] 代码块是否超过 20 行

### 违禁词检查（必须零违禁词）
- [ ] 无绝对化极限用语（最、第一、唯一、顶级、极致等）
- [ ] 无虚假宣传用语（100%、纯天然、专家推荐等）
- [ ] 无效果承诺用语（保证、立竿见影、X 天见效等）
- [ ] 无欺诈诱导用语（秒杀、免费领取、万人疯抢等）

### 去 AI 味检查
- [ ] 无高危词汇（综上所述、值得注意的是等）
- [ ] 无"首先、其次、最后"的排比结构
- [ ] 有长短句穿插，节奏有变化
- [ ] 有基于事实的观点和态度表达

## 文件保存

保存到 `articles/reports/` 目录，文件名格式：`check-01.md`

## 返回格式

```json
{
  "status": "success",
  "file_path": "articles/reports/check-01.md",
  "summary": {
    "word_count": 4200,
    "violations": [],
    "ai_flavor_score": "low",
    "quality": "pass"
  }
}

质量评级

pass：符合所有规范
warning：有小问题，但可以接受
fail：严重问题，需要重写


### 步骤 4：飞书集成配置

**1. 创建飞书应用**

登录飞书开发者后台，创建应用并添加机器人能力。

**2. 配置权限**

必需权限（不开就跑不起来）：
- `im:message` - 发送和接收消息
- `im:message.p2p_msg:readonly` - 读取私聊消息
- `im:message.group_at_msg:readonly` - 接收群聊 @消息
- `im:message:send_as_bot` - 以机器人身份发送

**3. 配置事件订阅**

在飞书后台配置事件订阅，添加事件：
- `im.message.receive_v1` - 接收消息
- `im.message.message_read_v1` - 消息已读（可选）

**4. 设置环境变量**

```bash
export FEISHU_APP_ID="cli_xxx"
export FEISHU_APP_SECRET="xxx"

5. 启动 Gateway

openclaw gateway start

04. 常见问题和踩坑经验

问题 1：子 Agent 没有返回 JSON

症状：主 Agent 收到的是普通文本，而不是 JSON 对象。

原因：子 Agent 没有严格按照格式返回。

解决方案：

在子 Agent 的 SOUL.md 中强调必须返回 JSON
在主 Agent 中添加 JSON 解析的容错处理

# 主 Agent 中的容错处理
if echo "$response" | jq -e . >/dev/null 2>&1; then
  echo "✅ JSON 格式正确"
else
  echo "❌ JSON 格式错误，请重试"
fi

问题 2：会话上下文混乱

症状：不同用户的消息混在一起，或者上下文突然丢失。

原因：dmScope 配置不正确。

解决方案：

场景 1：个人助手（所有对话共享上下文）

dmScope: "main"

场景 2：多用户客服（每个用户独立会话）

dmScope: "per-peer"

场景 3：多渠道运营（按渠道和用户隔离，推荐）

dmScope: "per-channel-peer"

问题 3：工具权限过大

症状：子 Agent 可以执行危险操作（如删除文件、执行任意代码）。

原因：没有遵循工具权限最小化原则。

解决方案：

只读 Agent（如审核编辑）：

tools: {
  allow: ["read", "bash"],
}

写入 Agent（如内容创作师）：

tools: {
  allow: ["read", "write", "bash"],
}

禁止：

❌ 不给子 Agent task 工具（防止嵌套调用）
❌ 不给只读 Agent write/edit 工具
❌ 不给所有工具（过度权限）

问题 4：文件保存失败

症状：子 Agent 返回成功，但主 Agent 找不到文件。

原因：子 Agent 没有验证文件是否真的保存了。

解决方案：

子 Agent 在返回前必须验证：

# 验证文件是否存在且非空
if [ -f "$file_path" ] && [ -s "$file_path" ]; then
  echo "✅ 文件保存成功：$file_path"
else
  echo "❌ 文件保存失败"
  # 返回失败 JSON
  exit 1
fi

主 Agent 在解析 JSON 后也要验证：

file_path=$(echo "$json" | jq -r '.file_path')
if [ ! -f "$file_path" ]; then
  echo "❌ 文件不存在：$file_path"
  # 处理错误
fi

问题 5：飞书集成失败

症状：飞书群里 @机器人没有反应。

原因：权限配置不完整或事件订阅未配置。

解决方案：

1. 检查权限

确保以下权限全部开启：

im:message
im:message.p2p_msg:readonly
im:message.group_at_msg:readonly
im:message:send_as_bot

2. 检查事件订阅

确保添加了 im.message.receive_v1 事件。

3. 检查 Gateway 日志

openclaw gateway logs

如果看到连接错误，检查 App ID 和 App Secret 是否正确。

4. 测试连接

在飞书群里 @机器人发送"测试"，看是否有响应。

05. 进阶玩法

并行调用多个子 Agent

如果需要同时生成多个平台的内容，可以并行调用：

// 同时调用多个 writer
await Promise.all([
  sessions_send({ agentId: "wechat-writer", message: {...} }),
  sessions_send({ agentId: "zhihu-writer", message: {...} }),
  sessions_send({ agentId: "xiaohongshu-writer", message: {...} })
]);

断点续传

如果流程中断（比如图片生成失败），可以从中断处继续：

检查 articles/research/ 目录，看调研报告是否存在
检查 articles/drafts/ 目录，看文章草稿是否存在
从缺失的步骤开始，继续执行

成本优化

模型选择策略：

Agent	推荐模型	原因
内容总监	GLM-5	需要高推理能力协调
选题调研员	GLM-5	需要理解和整理信息
内容创作师	GLM-5	需要创作能力
审核编辑	GLM-4/Haiku	简单验证任务，可以用轻量模型

使用轻量模型可以节省 70% 成本。

Q&A：常见问题解答

Q1：4 个 Agent 必须分开吗？能不能合成一个？

A：可以，但不推荐。分开的好处是：

✅ 职责清晰，便于调试
✅ 工具权限最小化，更安全
✅ 可以并行执行，提升效率
✅ 可以针对性选择模型，降低成本

Q2：为什么用文件路径传递数据，不用 JSON？

A：文件路径的优势是：

✅ 节省 token（文件路径很短）
✅ 可追溯（每一步都有文件记录）
✅ 支持断点续传
✅ 可人工干预

Q3：飞书集成一定要用事件订阅吗？

A：是的。OpenClaw 的飞书集成依赖事件订阅来接收消息。如果你不想配置事件订阅，可以考虑用 Webhook 模式（需要额外开发）。

Q4：如何监控 4 个 Agent 的运行状态？

A：可以在主 Agent 中添加日志记录，记录每个步骤的开始时间、结束时间、成功率。也可以用 Prometheus + Grafana 搭建监控系统。

Q5：子 Agent 失败了怎么办？

A：主 Agent 会收到失败 JSON：

{
  "status": "failed",
  "error": {
    "message": "抓取失败",
    "suggestions": ["检查网络", "重试"]
  }
}

主 Agent 在飞书群里告知用户失败原因，询问是否重试或终止。

Q6：可以扩展更多 Agent 吗？

A：当然可以！你可以添加：

图片生成 Agent（负责配图）
SEO 优化 Agent（负责关键词优化）
多语言翻译 Agent（负责翻译）
数据分析 Agent（负责数据报告）

关键是遵循 Orchestrator-Worker 架构：

主 Agent 协调
子 Agent 执行
标准化 JSON 交互

Q7：如何确保内容质量？

A：三层质量控制：

规范文档：6 大规范文档，覆盖写作、排版、违禁词
事实清单：确保技术准确性，避免编造
审核编辑：自动检查违禁词、AI 味、字数、结构

总结

用 OpenClaw 搭建内容生产团队的核心是：

1. 架构设计：Orchestrator-Worker 模式，主 Agent 协调，子 Agent 执行

2. 数据传递：基于文件路径，标准化 JSON 交互

3. 权限控制：工具权限最小化，每个 Agent 只获得必需工具

4. 质量控制：六大规范文档 + 事实清单 + 自动审核

这套方案跑起来后，内容生产的效率能提升 10 倍以上。以前一周的活，现在 20 分钟搞定。

如果你也在做内容生产，强烈建议试试这个方案。有问题欢迎留言，我继续分享踩坑经验。

好啦，谢谢你观看我的文章，如果喜欢可以点赞转发给需要的朋友，我们下一期再见！敬请期待！

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原始发表：2026-03-05，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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