17｜接入通道并配置多 Agent：实现多场景助手
Henry
你好，我是 Henry，欢迎来到《OpenClaw 核心原理与实战》。
上节课我们完成了快速搭建 OpenClaw 开发环境，证明系统在正常运转。但你会发现如果想要解决日常的任务，还需要一个和 OpenClaw 交互的渠道，以及需要多个 Agent。举几个具体的场景：
场景一：工作和生活的边界。你白天用 Agent 帮你整理会议纪要、撰写邮件草稿；晚上用它推荐菜谱、规划周末旅行。如果只有一个 Agent，它的 System Prompt 要同时覆盖“专业工作助手”和“温暖生活管家”两种人设，这会让 LLM 的回复风格变得模糊不清。
场景二：不同通道的差异化需求。你在 Telegram 上是私人助手模式（只有你自己用），在飞书群里是团队知识库模式（多人使用）。两种场景对会话隔离、工具权限、模型选择的需求完全不同。
场景三：成本控制。日常闲聊用最贵的 Claude Sonnet 是浪费。你希望简单对话用 DeepSeek（便宜快速），复杂推理再用 Claude（能力强大）。
这三个场景的共同诉求是：同一个 OpenClaw 实例，需要接入多个通道，同时需要运行多个 Agent，每个 Agent 有不同的模型、人设、通道和权限。
下面我们首先接入你的第一个通道 Telegram，用来演练接入通道的过程。然后通过 openclaw.yaml 中的声明式配置，定义出任意复杂的多 Agent 工作流，实现多 Agent 场景助手能力。
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