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feishu-agent-team

在 OpenClaw 中构建多 Agent 团队协作系统。Coordinator(调度中心)接收 Feishu 群聊 @mention,自动路由任务到专业 Agent,支持自定义 Agent 角色和数量。适用于:(1) 需要 AI 团队处理多类型任务 (2) 希望用单一入口调度专家 Agent (3) 构建自动化工作流团队。

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
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V 1.0.0
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安装方式
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feishu-agent-team

# Feishu Agent Team - 多 Agent 团队协作系统 ## 概念 将多个 AI Agent 组织成"团队": - **1 个 Coordinator** - 调度中心,接收所有消息并分发 - **N 个 Specialist** - 专家 Agent,各司其职 ``` ┌─→ Specialist-A (商分) │ User @Coordinator ──┼─→ Specialist-B (市场) │ │ │ └─→ Specialist-C (开发) │ └──→ [State] ←──┘ ``` ## 核心功能 - **智能路由**:关键词匹配 → 自动分发到对应专家 - **Feishu 集成**:群 @mention 触发调度,支持多群配置 - **跨 Agent 通信**:MQ 消息队列异步协作 - **状态持久化**:LangGraph Checkpoint 支持断点恢复 - **可扩展**:添加任意数量的专家 Agent ## 安装 ```bash # 进入 OpenClaw workspace cd ~/.openclaw/workspace # 克隆项目 git clone <repo-url> feishu-agent-team # 安装依赖 pip install langgraph langchain-openai feishu-oapi # 初始化 python team.py init ``` ## 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": { "YOUR_GROUP_ID": { "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 python listeners/specialist_listener.py --agent analyst & python listeners/specialist_listener.py --agent developer & python listeners/specialist_listener.py --agent marketer & ``` ## 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 python team.py route "我想推广新产品" # → Marketer # 运行任务 python team.py run "分析竞争对手" # 查看团队状态 python team.py info ``` ### Python API ```python from src.api import TeamGraphAPI api = TeamGraphAPI() # 执行任务 result = api.process("市场调研报告", team_config="config/team.yaml") print(result["specialist"]) # 自动路由到对应专家 ``` ## 自定义指南 ### 添加新的专家 Agent 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"] ``` 2. 创建监听器: ```python # listeners/designer_listener.py from src.listeners.base import SpecialistListener class DesignerListener(SpecialistListener): name = "designer" specialty = "UI设计" if __name__ == "__main__": DesignerListener().start() ``` 3. 添加 OpenClaw 绑定和 Feishu 账号 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 route_to_specialist(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": { "GROUP_ID_1": { "enabled": true, "requireMention": true }, "GROUP_ID_2": { "enabled": true, "requireMention": true }, "GROUP_ID_3": { "enabled": true, "requireMention": true } } } } } } } ``` ## 工作原理 ``` 1. 用户在 Feishu 群 @Coordinator 发送任务 ↓ 2. Coordinator 接收消息,提取任务内容 ↓ 3. 任务路由函数分析关键词,匹配专家 ↓ 4. 通过 MQ 消息队列分发任务给对应专家 ↓ 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 <task_id>` 重试。 ## 许可证 MIT License - 免费使用 ## 支持 遇到问题提交 Issue

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skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 feishu-agent-team-1775904368 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 feishu-agent-team-1775904368 技能

通过命令行安装

skillhub install feishu-agent-team-1775904368

下载 Zip 包

⬇ 下载 feishu-agent-team v1.0.0

文件大小: 8.94 KB | 发布时间: 2026-4-12 09:55

v1.0.0 最新 2026-4-12 09:55
Initial release

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