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适合所有人易上手的多智能体操作系统。 把你的 OpenClaw 变成一支可管理的 AI 团队——领域专家各司其职,经验自动沉淀,Slack 就是你的指挥中心。
如果你在用 OpenClaw,你大概率已经遇到了这些问题:
| 你的痛点 | 根本原因 | OpenCrew 怎么解 |
|---|---|---|
| 聊着聊着 Agent 变"迟钝"了 | 一个 Agent 承担所有领域,上下文膨胀 | 多个 Agent 各管各的领域,互不污染 |
| 多项目并行,来回切 session | 没有可视化的任务总览 | Slack 频道=岗位,thread=任务,一目了然 |
| 每一步都要你确认,累 | Agent 不知道哪些该自主做 | 深度意图对齐 + 自主等级机制 |
| 踩过的坑下次还踩 | 经验散落在聊天记录里 | 三层知识沉淀:对话→结构化总结→可复用知识 |
| Agent 越用越"跑偏" | 自我调整没人审计 | 专职维护 Agent 负责审计和防漂移 |
一句话总结:问题不是 OpenClaw 不够强,而是一个 Agent 不够用。你需要的是一支团队。
核心理解:**频道 = 岗位,Thread = 任务,#hq = Slack hq(headquarters)频道 **
OpenCrew 分为三层,每层职责清晰:
| 层级 | 角色 | 职责 |
|---|---|---|
| 意图对齐 | 你 + CoS(幕僚长) | 定方向、验收结果。CoS 帮你对齐深层目标,你不在时代为推进。CoS 不是网关,你想跟谁聊直接进哪个频道。 |
| 执行 | CTO / Builder / CIO / Research | CTO 拆解架构,Builder 实现,CIO 是可替换的领域专家(投资/法律/营销),Research 按需调研。 |
| 系统维护 | KO + Ops | KO 从产出中提炼可复用知识;Ops 审计变更、防止漂移。不做业务,只维护系统健康。 |
最小可用:CoS + CTO + Builder(3 个 Agent 就能跑起来)。KO/Ops/CIO/Research 按需添加。
![]() 多频道协作总览:频道=岗位,帖子=session |
![]() Slack 搜索:跨对话或指定频道快速搜索 |
![]() 未读列表:高效处理未读信息(A2A 指派) |
更多截图 → 截图展示
前提:你已经能正常使用 OpenClaw(
openclaw status能跑通),且 Slack 已接入。 如果 Slack 还没接入,先看 → Slack 接入指南(约 20 分钟)
在你的 Slack 工作区创建 3 个频道(最小配置):
#hq — CoS 幕僚长
#cto — CTO 技术合伙人
#build — Builder 执行者
然后把 bot 邀请进去:在每个频道里输入 /invite @你的bot名
把本仓库的文件放进你的 OpenClaw:
# 复制全局协议
cp -r shared/* ~/.openclaw/shared/
# 复制各 Agent 的 workspace
for a in cos cto builder; do
mkdir -p ~/.openclaw/workspace-$a/memory
cp -r workspaces/$a/* ~/.openclaw/workspace-$a/
# 让每个 Agent 都能读到全局协议
ln -sf ~/.openclaw/shared ~/.openclaw/workspace-$a/shared
done不想敲命令?把 DEPLOY.md 里的部署指令直接发给你现有的 OpenClaw,让它帮你执行。
按 CONFIG_SNIPPET 把最小增量合并到 ~/.openclaw/openclaw.json,然后:
openclaw gateway restart在 #hq 发一句话 → CoS 回复 ✅
在 #cto 让 CTO 派个任务给 Builder → #build 出现 thread,Builder 回复 ✅
详细的分步指南(含 token 配置、常见报错、验证清单)→ 完整上手指南
OpenCrew 的运转靠几个关键机制。下面是 30 秒速览,详细说明见 → 核心概念详解
自主等级(Autonomy Ladder) — Agent 什么时候该自己做,什么时候必须问你
| 等级 | 含义 | 举例 |
|---|---|---|
| L0 | 只建议,不动手 | — |
| L1 | 可逆操作,直接做 | 写草稿、做调研、整理文档 |
| L2 | 有影响但可回滚,做完汇报 | 提 PR、改配置、写分析 |
| L3 | 不可逆操作,必须你确认 | 发布、交易、删除、对外发送 |
任务分类(QAPS) — 不同类型的任务,不同的处理规范
| 类型 | 含义 | 需要 Closeout? |
|---|---|---|
| Q | 一次性问题 | 不需要 |
| A | 有交付物的小任务 | 需要 |
| P | 项目(多步骤、跨天) | 需要 + Checkpoint |
| S | 系统变更 | 需要 + Ops 审计 |
A2A 两步触发 — Agent 之间怎么协作
因为所有 Agent 共用一个 Slack bot,bot 自己发的消息不会触发自己。所以跨 Agent 协作需要两步:先在目标频道发一条可见消息(锚点),再用 sessions_send 真正触发对方。细节见 → A2A 协议
三层知识沉淀 — 经验怎么从聊天记录变成组织资产
Layer 0: 原始对话(审计用,不直接复用)
Layer 1: Closeout(10-15 行结构化总结,压缩比 ~25x)
Layer 2: KO 提炼的抽象知识(原则 / 模式 / 踩坑记录)
| 文档 | 内容 | 什么时候读 |
|---|---|---|
| 完整上手指南 | 从零到跑通的详细步骤 + 常见问题 | 第一次部署 |
| 核心概念详解 | 自主等级、QAPS、A2A、知识沉淀的完整说明 | 想深度理解系统 |
| 架构设计 | 三层架构、设计取舍、为什么这么做 | 想理解设计思路 |
| 自定义指南 | 增删改 Agent、替换领域专家 | 想调整团队配置 |
| 已知问题 | 系统的真实边界和当前最佳实践 | 遇到奇怪行为时 |
| 开发历程 | 从一个人的痛点到一支虚拟团队 | 想了解来龙去脉 |
| 常见问题 | 高频问答 | 快速查疑 |
| 文档 | 内容 | 谁读 |
|---|---|---|
| Agent 入职指南 | Agent 首次启动时应读什么、怎么理解系统 | 新部署的 Agent |
| shared/ 目录下所有文件 | 全局协议和模板(Agent 的"员工手册") | 所有 Agent |
| 各 workspace 的 SOUL.md / AGENTS.md | 角色定义和工作流 | 对应 Agent |
- 多 Agent 领域分工 + Slack 频道绑定
- A2A 两步触发(Slack 可见锚点 + sessions_send)
- Closeout / Checkpoint 强制结构化产物
- Autonomy Ladder(L0-L3)
- Ops Review 治理闭环
- Signal 评分 + KO 知识沉淀
- 更好的知识系统(跨 session 语义检索)
- 更轻量的架构(v2-lite:7 Agent → 5,9 个 shared 文件 → 3)
- Slack root message 独立 session 的更稳定方案
Q:我需要会写代码吗?
不需要。OpenCrew 由一个经济学/MBA 背景的非技术用户设计和部署。你需要的是能敲几行命令行——或者直接让你现有的 OpenClaw 帮你执行部署命令。
Q:最少需要几个 Agent?
3 个:CoS + CTO + Builder。这是最小可用配置。当你发现经验在流失(加 KO)或系统在漂移(加 Ops)时再扩展。
Q:和 CrewAI / AutoGen 这些框架有什么区别?
那些是给开发者写代码用的 SDK。OpenCrew 是给决策者管团队用的系统——你通过 Slack 管理 AI 团队,不用写一行代码。它们解决"怎么编排 Agent",OpenCrew 解决"怎么管理一支 AI 团队"。
Q:不用 Slack 行不行?
目前 Slack 是主要界面。架构设计围绕"频道=岗位、thread=任务"展开,Slack 的特性(thread 隔离、Unreads、手机端)天然匹配。其他平台在 roadmap 上。
Q:会不会消耗很多 token?
会比单 Agent 多,因为每个 Agent 有独立上下文。但 Closeout 机制(25x 压缩比)和领域隔离(每个 Agent 只看自己领域的信息)实际上让单次对话的 token 消耗更少。总量增加,但每个 Agent 的效率更高。
Q:Slack 免费版够用吗?
够用。OpenCrew 使用的 Slack API(Socket Mode)在免费版中完全可用。唯一限制是消息历史保留 90 天,但重要信息已经通过 Closeout 和知识库沉淀了。
更多问答 → FAQ
欢迎提 Issue / PR,尤其欢迎:
- 多 Agent 协作架构的改进建议
- 知识系统(检索/索引/记忆)的实践经验
- Slack thread / session 的稳定性优化思路
- 非 Slack 平台(Discord / Telegram / 飞书)的适配方案
- 英文文档的改进与扩展(English docs 已可用)
这个项目由一个经济学/MBA 背景、非技术出身的 OpenClaw 用户独立开发。
从最初发现"一个 Agent 承担所有领域时上下文会膨胀",到设计出 7 个 Agent 的协作架构,再到解决 A2A 循环风暴、deliveryContext 漂移等一系列技术挑战——完整的踩坑记录和设计决策见 → 开发历程
为什么现在开源? 系统已经在真实使用中跑通并稳定迭代,但仍有未完全解决的边界问题。与其等到"完美",不如先把可用框架公开,让更多使用者一起反馈、共建、进化。
opencrew/
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├── DEPLOY.md ← 部署指南(精简版)
├── LICENSE ← MIT
├── shared/ ← 全局协议和模板(所有 Agent 共享)
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│ ├── CUSTOMIZATION.md ← 自定义指南
│ ├── AGENT_ONBOARDING.md ← Agent 入职指南(给 Agent 读的)
│ ├── FAQ.md ← 常见问题
│ ├── KNOWN_ISSUES.md ← 已知问题
│ ├── JOURNEY.md ← 开发历程
│ ├── SLACK_SETUP.md ← Slack App 创建指南
│ └── CONFIG_SNIPPET_2026.2.9.md ← 最小增量配置
├── patches/ ← 高级 workaround(不推荐新手)
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