安装依赖

初始化

快速配置

1. 定义团队角色

编辑 config/team.yaml:

yaml
coordinator:
name: Coordinator # 调度中心名称
mention_name: coordinator # 群里的 @ 名称

specialists:
- name: Analyst # 专家1
specialty: 商业分析
keywords: [分析, 市场, 投资, 趋势, 商分]

- name: Developer # 专家2
specialty: 技术开发
keywords: [代码, 开发, bug, 技术, 架构]

- name: Marketer # 专家3
specialty: 市场推广
keywords: [推广, 增长, 内容, 运营]

2. 配置 OpenClaw 绑定

json
{
bindings: [
{
agentId: coordinator,
match: { channel: feishu, accountId: coordinator }
},
{
agentId: analyst,
match: { channel: feishu, accountId: analyst }
},
{
agentId: developer,
match: { channel: feishu, accountId: developer }
},
{
agentId: marketer,
match: { channel: feishu, accountId: marketer }
}
]
}

3. 配置 Feishu App

json
{
channels: {
feishu: {
accounts: {
coordinator: {
appId: cli_xxx,
appSecret: xxx,
groupPolicy: open,
groups: {
YOURGROUPID: {
enabled: true,
requireMention: true,
groupSessionScope: group_sender
}
}
},
analyst: { appId: cli_yyy, appSecret: yyy },
developer: { appId: cli_zzz, appSecret: zzz },
marketer: { appId: cli_aaa, appSecret: aaa }
}
}
}
}

4. 启动 Agent 监听

bash

每个 Specialist Agent 运行一个监听进程

使用方式

群里 @ Coordinator 发任务

@Coordinator 分析一下当前AI市场的投资趋势

Coordinator 自动识别 → 分发给 Analyst → Analyst 在群里回复。

支持多类型任务

@Coordinator 开发一个用户登录模块
@Coordinator 推广我们的新产品
@Coordinator 分析竞品情况

CLI 方式

bash

测试任务路由

运行任务

查看团队状态

Python API

python
from src.api import TeamGraphAPI

api = TeamGraphAPI()

执行任务

自定义指南

添加新的专家 Agent

1. 1. 在 config/team.yaml 添加:

yaml
specialists:
- name: Designer
specialty: UI设计
keywords: [设计, 界面, UI, UX, 图标, 海报]

1. 2. 创建监听器:

python

listeners/designer_listener.py

class DesignerListener(SpecialistListener):
name = designer
specialty = UI设计

if name == main:
DesignerListener().start()

1. 3. 添加 OpenClaw 绑定和 Feishu 账号

1. 4. 启动监听: python listeners/designer_listener.py &

修改路由逻辑

编辑 src/graph.py 中的路由函数:

python
def routetospecialist(state: TeamState) -> str:
task = state[task].lower()

# 自定义路由规则
if any(kw in task for kw in [分析, 研究, 报告]):
return analyst
elif any(kw in task for kw in [开发, 代码, bug]):
return developer
# ... 更多规则

return coordinator # 默认保留给调度者处理

多群支持

配置多个群组 ID:

json
{
channels: {
feishu: {
accounts: {
coordinator: {
groups: {
GROUPID1: { enabled: true, requireMention: true },
GROUPID2: { enabled: true, requireMention: true },
GROUPID3: { enabled: true, requireMention: true }
}
}
}
}
}
}

工作原理

1. 1. 用户在 Feishu 群 @Coordinator 发送任务

1. 2. Coordinator 接收消息，提取任务内容

1. 3. 任务路由函数分析关键词，匹配专家

1. 4. 通过 MQ 消息队列分发任务给对应专家

1. 5. Specialist Agent 接收任务，在群里回复

技术栈

• - 状态机: LangGraph
• 持久化: SQLite Checkpoint
• 消息队列: 轻量级 MQ 实现
• 飞书集成: feishu-oapi

项目结构

feishu-agent-team/
├── SKILL.md
├── README.md
├── config/
│ └── team.yaml # 团队配置（角色、关键词）
├── src/
│ ├── init.py
│ ├── api.py # Python API
│ ├── graph.py # LangGraph 图定义
│ ├── nodes.py # 节点逻辑
│ ├── state.py # 状态定义
│ ├── routing.py # 路由逻辑
│ ├── feishu_group.py # Feishu 群操作
│ └── persistence/ # Checkpoint 持久化
├── listeners/
│ ├── base.py # 监听器基类
│ ├── analyst_listener.py
│ ├── developer_listener.py
│ └── marketer_listener.py
├── team.py # CLI 入口
└── tests/

常见问题

Q: 需要多少个 Feishu App？
A: 最少 2 个（1 个 Coordinator + 1 个 Specialist），最多 N+1 个。

Q: 如何添加更多专家？
A: 见自定义指南 - 添加新的专家 Agent。

Q: 任务失败怎么办？
A: Coordinator 会保留任务状态，可通过 python team.py retry 重试。

许可证

MIT License - 免费使用

支持

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