Skill

這篇是 OpenClaw 入門教程 的續集，假設你已經裝好了 OpenClaw，跑通了基本的 Telegram 互動。這裡講的是真正把它用起來之後的進階技巧。 多 Agent 任務分工 OpenClaw 支援在同一個 Telegram 群裡配置多個 Agent，各自負責不同領域，這是它最容易被忽視的功能。 為什麼要分 Agent 不分 Agent 時，你的 AI 助手是個通才——什麼都能問，但沒有專門的上下文和工具。問運維問題時它不知道你的伺服器架構，問量化策略時它不知道你的持倉邏輯。 分 Agent 後，每個 Agent 有自己的： 系統提示詞：注入對應領域的背景知識 Skill 集合：只掛載相關的工具 獨立對話歷史：不會被其他任務干擾 配置示例 在 ~/.openclaw/config.yml 裡定義多個 Agent： agents: - name: "ops" description: "伺服器運維助手" skills: - healthcheck - ssh-tools system_prompt: | 你是專門負責管理伺服器基礎設施的運維助手。 你熟悉 Nginx、Docker、系統監控等運維工作。 遇到需要執行命令的任務，先解釋再操作。 - name: "quant" description: "量化策略助手" skills: - binance-watcher - grafana-query system_prompt: | 你是專門負責量化策略監控的助手。 你瞭解趨勢跟蹤策略的基本邏輯，能解讀持倉訊號和收益資料。 不公開具體策略引數。 - name: "writer" description: "寫作助手" skills: - obsidian system_prompt: | 你是部落格寫作助手，幫助整理思路、起草文章、整理筆記。 寫作風格：直接、有觀點，不廢話。 在 Telegram 裡透過 /agent ops 切換到對應 Agent，之後的對話都走那個 Agent 的配置。 ...