1. 为什么你的 OpenClaw 总是“今天行明天不行”如果你已经在用 OpenClaw 做多智能体协作大概率遇到过这种场景同一个需求昨天跑得好好的今天换了个会话就完全跑偏或者三个 Agent 分工时A 以为 B 会输出 JSONB 却给了一段散文最后合并阶段直接崩掉。问题往往不在模型本身而在于你缺少一套可复用的工作流模板。OpenClaw 的多智能体协作依赖三类配置文件AGENTS.md定义每个 Agent 的职责边界和执行流程SOUL.md决定它的表达风格和语气USER.md告诉它你是谁、你的偏好和禁忌。三者配合才能让协作从“碰运气”变成“按 SOP 出活”。这篇内容会给你 12 套可直接复制的工作流模板覆盖写作、排错、编程教学、自动化、多 Agent 编排等高频场景每套都附带目录结构和验证动作。适合谁看已经在用 OpenClaw 但交付不稳定的人想搭建多 Agent 流水线但不知道从哪下手的人以及被“格式忽长忽短、该确认的不确认”折磨过的技术内容创作者。下面从环境准备开始一步步把模板落地。2. 前置准备TaoToken 接入与 OpenClaw 配置基线在跑任何工作流之前你需要一个稳定的模型调用入口。TaoToken 提供统一的 API 接入层支持多模型切换适合 OpenClaw 这种需要频繁调用不同模型的场景。官网地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 端点是 https://taotoken.net/api 。2.1 获取 API Key 并写入环境变量登录后进入控制台在 API Keys 页面创建一个新 Key。建议按项目命名比如openclaw-workflow。创建后立即复制页面刷新后不再显示完整 Key。# 写入 shell 配置文件避免每次手动 export echo export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的实际Key ~/.bashrc source ~/.bashrc # 验证变量已生效 echo $TAOTOKEN_API_KEY | head -c 8输出应该是sk-开头的 8 位前缀。如果为空检查是否写入了正确的配置文件zsh 用户改~/.zshrc。2.2 OpenClaw 的目录结构约定OpenClaw 读取配置文件的默认路径是项目根目录下的.openclaw/文件夹。我建议按 Agent 角色分目录而不是把所有配置堆在一个文件里。基础结构如下project-root/ ├── .openclaw/ │ ├── AGENTS.md # 全局 Agent 注册与路由规则 │ ├── SOUL.md # 全局风格基线 │ ├── USER.md # 用户画像与偏好 │ └── agents/ │ ├── writer/ │ │ ├── AGENTS.md # 写作 Agent 专属流程 │ │ └── SOUL.md │ ├── reviewer/ │ │ ├── AGENTS.md │ │ └── SOUL.md │ └── orchestrator/ │ └── AGENTS.md # 多 Agent 编排逻辑 └── workflows/ ├── 01-article.md ├── 02-debug.md └── ...全局AGENTS.md负责注册有哪些 Agent、它们的触发条件每个子目录下的AGENTS.md定义该 Agent 的具体执行步骤。SOUL.md可以继承全局再覆盖USER.md通常只有一份。2.3 最小可运行配置骨架先写一份能跑起来的最小配置确认 OpenClaw 能正确加载。全局AGENTS.md# AGENTS.md ## 注册表 - writer: 负责内容生成与改稿 - reviewer: 负责质量检查与格式校验 - orchestrator: 负责任务拆分与结果合并 ## 路由规则 - 用户输入包含“写/改/润色” → 路由到 writer - 用户输入包含“检查/校验/排错” → 路由到 reviewer - 多步骤任务 → 先经过 orchestrator 拆分USER.md最小版本# USER.md ## 身份 技术内容创作者面向中文开发者社区。 ## 偏好 - 段落不超过 6 行 - 代码块必须标注语言 - 避免空洞的总结性语句 ## 禁忌 - 不编造未经验证的性能数据 - 不输出与事实不符的版本号保存后运行一次简单请求验证加载curl -s https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: gpt-4o-mini, messages: [{role: user, content: 读取 .openclaw/USER.md 并复述我的偏好}] } | python3 -m json.tool如果返回内容里包含“段落不超过 6 行”说明配置文件已被正确读取。这一步是整个工作流体系的地基别跳过。3. 12 套工作流模板目录结构与配置骨架下面每套模板都给出AGENTS.md的核心段落和对应的SOUL.md风格约束。你可以直接复制到.openclaw/agents/角色/下使用。每套后面附一个验证动作跑通再进入下一套。3.1 模板 1-3内容生产类写作 / 改稿 / 选题模板 1公众号写作 Agent# AGENTS.md - writer-article ## 任务识别 - 用户给主题 → 完整写作模式 - 用户给草稿 → 编辑增强模式 ## 完整写作流程 1. 确认主题、读者、目标字数 2. 输出提纲含一句话总结 3. 逐段写正文每段不超过 5 行 4. 自检是否包含案例、是否可执行 ## 交付标准 - Markdown 成稿 - 10 个标题备选 - 封面图 prompt 一条对应SOUL.md# SOUL.md - writer-article ## 语气 口语化像朋友分享不用“综上所述”。 ## 约束 - 每 300 字至少一个具体例子 - 不堆术语术语首次出现必须解释验证动作给一个主题“如何用 OpenClaw 做日报自动化”观察输出是否先给提纲再写正文段落是否超过 5 行。模板 2教程改稿增强 Agent# AGENTS.md - writer-edit ## 流程 1. 保留原结构和核心观点 2. 只增强表达、衔接、案例 3. 不擅自改商业结论 4. 输出“改动说明 改后全文” ## 交付标准 - 改动说明用表格列出位置 / 原问题 / 改法 - 改后全文保持原 Markdown 层级验证动作拿一段 200 字的干瘪教程看输出是否附带改动说明表格且原文观点未被篡改。模板 3内容选题雷达 Agent# AGENTS.md - writer-topic ## 流程 1. 聚类过去 24h 热点 2. 每条标注“可做 / 慎做 / 不做” 3. 给 3 个切入角度 4. 标注来源与风险等级 ## 交付标准 - 表格输出选题 / 判断 / 角度 / 风险 - 风险等级分高、中、低三档验证动作输入“AI 编程”关键词检查输出是否为表格且包含风险列。3.2 模板 4-6技术辅助类排错 / 编程教学 / 自动化模板 4OpenClaw 排错助手# AGENTS.md - debug ## 流程 1. 收集报错信息、复现步骤、环境版本 2. 输出排查树高概率 → 低概率 3. 每步给“预期现象 下一步” 4. 最后给防复发清单 ## 交付标准 - 排查树用有序列表 - 每步必须可执行不能写“检查配置”这种空话验证动作输入一个真实报错“Agent 合并阶段 JSON 解析失败”看是否先问复现步骤再给排查树。模板 5AI 编程教学 Agent# AGENTS.md - teach ## 流程 1. 术语翻译成生活类比 2. 先讲“为什么”再讲“怎么做” 3. 给可复制命令与最小 demo 4. 附“新手常错点” ## 交付标准 - 代码块标注语言 - demo 必须能独立运行验证动作让它讲“什么是向量数据库”检查是否先给类比再给代码。模板 6自动化流程设计 Agent# AGENTS.md - automation ## 流程 1. 确认目标系统和权限 2. 输出流程图触发器 → 动作 → 结果 3. 先给低风险方案再给进阶方案 4. 标出失败回滚办法 ## 交付标准 - 流程图用文字描述不用 mermaid - 每个动作标注失败后的回滚步骤验证动作输入“每天 9 点抓取 RSS 并推送到群”看是否给出回滚方案。3.3 模板 7-9运营与课程类短视频 / 社群 / 大纲模板 7短视频脚本 Agent# AGENTS.md - video ## 流程 1. 前 3 秒钩子必须先给 2. 按镜头拆分脚本 3. 每段标注“观众收益” 4. 末尾给 CTA 三版本 ## 交付标准 - 表格输出镜头 / 台词 / 收益 / 时长验证动作输入“讲 OpenClaw 多 Agent 协作”检查第一行是否为钩子。模板 8社群运营 Agent# AGENTS.md - community ## 流程 1. 确认活动目标拉新 / 活跃 / 转化 2. 设计话术、节奏、应急预案 3. 输出群公告 私聊话术 复盘模板 ## 交付标准 - 话术分“首次触达 / 跟进 / 收尾”三版验证动作输入“7 天打卡活动”看是否包含应急预案。模板 9课程大纲设计 Agent# AGENTS.md - course ## 流程 1. 确定学员起点 2. 章节按“认知 → 操作 → 实战”排列 3. 每节附作业和验收标准 4. 标出可复用素材 ## 交付标准 - 每节必须有验收标准不能只写“完成练习”验证动作输入“OpenClaw 入门课”检查每节是否有验收标准。3.4 模板 10-12进阶类增长实验 / 知识库 / 多 Agent 编排模板 10增长实验 Agent# AGENTS.md - growth ## 流程 1. 每次只改一个变量 2. 定义指标和观察窗口 3. 输出 A/B 方案和停止条件 4. 附实验复盘模板 ## 交付标准 - 停止条件必须量化比如“转化率低于 2% 持续 48h”验证动作输入“测试两种标题风格”检查是否只改一个变量。模板 11个人知识库整理 Agent# AGENTS.md - knowledge ## 流程 1. 输入内容先打标签再归档 2. 自动生成摘要与索引 3. 每周输出“可复用观点库” 4. 标注还需补证据的条目 ## 交付标准 - 标签体系固定不随意新增 - 摘要不超过 100 字验证动作输入一篇长文检查是否输出标签、摘要、索引三部分。模板 12多 Agent 协作编排 Agent# AGENTS.md - orchestrator ## 流程 1. 拆分子任务边界 2. 定义输入输出格式JSON Schema 3. 给合并规则和冲突处理逻辑 4. 明确失败重试策略 ## 交付标准 - 每个子任务必须声明输入格式和输出格式 - 冲突处理必须给出优先级规则验证动作输入“写一篇教程并检查格式”观察是否拆成 writer 和 reviewer 两个子任务并声明 JSON 格式。4. 验证请求跑通一套完整工作流选模板 12 做端到端验证因为它涉及多 Agent 协作最能暴露配置问题。先确保.openclaw/agents/orchestrator/AGENTS.md已写入上面的内容然后发起请求curl -s https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: gpt-4o, messages: [ {role: system, content: 你是 orchestrator读取 .openclaw/agents/orchestrator/AGENTS.md 并严格执行。}, {role: user, content: 写一篇 800 字的 OpenClaw 入门教程并检查格式是否符合 USER.md 偏好。} ] } | python3 -m json.tool预期输出应该包含子任务拆分writer 负责写、reviewer 负责检查、每个子任务的输入输出格式声明、合并规则。如果输出直接开始写教程而没有拆分说明 orchestrator 的AGENTS.md没有被正确加载检查文件路径和路由规则。成功结果的特征返回内容里能看到类似{task: write, input_format: topic, output_format: markdown}的结构化声明。这一步跑通后把其他 11 套模板逐个替换进去每套跑一次验证动作。5. 本篇常见错排查报错 1AGENTS.md not found或配置未生效最常见原因是路径不对。OpenClaw 默认从项目根目录的.openclaw/读取如果你在子目录运行需要显式指定配置根路径。检查方法# 确认文件存在且可读 ls -la .openclaw/AGENTS.md cat .openclaw/AGENTS.md | head -5如果文件存在但未生效检查是否有多个.openclaw/目录造成冲突。用find . -name AGENTS.md列出所有配置文件确保只有一个被加载。报错 2多 Agent 合并时 JSON 解析失败这是模板 12 最常遇到的问题。原因是某个子 Agent 没有按声明的格式输出。排查步骤先单独调用该子 Agent看输出是否为合法 JSON如果不是在它的AGENTS.md里加一条硬约束## 输出格式硬约束 - 只输出 JSON不要包裹在 markdown 代码块里 - 不要添加解释性文字 - 字段名严格按 schema不新增字段然后在 orchestrator 的合并逻辑里加容错解析失败时重试一次仍失败则记录原始输出并跳过该子任务。报错 3SOUL.md风格不生效如果 Agent 输出风格和SOUL.md描述不符检查加载顺序。全局SOUL.md会被子目录的SOUL.md覆盖如果你在子目录写了空文件全局风格就丢了。解决方法子目录的SOUL.md只写差异部分或者显式引用全局# SOUL.md - writer-article ## 继承 加载 .openclaw/SOUL.md 作为基线。 ## 覆盖 - 语气更口语化 - 每段不超过 5 行报错 4API 返回 401 或 403检查TAOTOKEN_API_KEY是否过期或权限不足。在控制台重新生成 Key并确认请求头格式为Authorization: Bearer sk-xxx不要漏掉Bearer前缀。如果用的是环境变量确认当前 shell 已source配置文件。报错 5工作流跑一半卡住通常是某个 Agent 在等待用户确认但AGENTS.md里没有定义确认后的分支。在流程里补上“确认后执行”和“拒绝后回退”两条路径## 风险动作确认 - 对外发送前必须确认 - 确认后执行发送并记录日志 - 拒绝后返回修改建议不执行发送6. 把模板变成你自己的资产12 套模板给的是骨架真正让它们稳定出活的是你根据自己场景做的微调。我的建议是先挑一套最贴近你日常工作的模板连续跑 3 次同一个需求记录每次跑偏的地方然后针对性修改AGENTS.md里的流程步骤。跑顺一套再复制到下一套不要一次性全上。如果你在排错或接入阶段遇到问题可以先从 API Keys 和接入文档入手确认调用链路没问题想快速验证模型输出效果用模型对话页面直接测试如果是长期编码或 Agent 协作场景Coding Plan 更适合高频调用。配置文件和模板都放在版本控制里每次改动都有记录回滚也方便。