老平板免费用OpenClaw :多 Agent 与 多 Skill 极简部署指南

大家好！想象一下，如果你能拥有一家“数字公司”，里面有不知疲倦的项目经理、才华横溢的设计师、严谨的技术大牛和文笔犀利的行业主笔，24小时为你工作，随时响应你的需求。是不是听起来像科幻电影？

我们上篇文章【链接：https://ytm.app/matepad-multi-agent-openclaw/】最后简单介绍了skill安装部署以及agent核心文件SOUL.md文件的编写和内容，但是要真正实现团队作战，这些还很不够。这一篇文章就希望补齐这方面内容。并且本文提供了一种对于非技术人员更友好的安装部署方法，就是引入一个帮手，我们只需要对这个助手发号施令，让它来整理需求，规划架构，检测环境，安装部署、测试验证，修复故障，岂不美哉！

对，我们就是借助 OpenClaw（一个强大的开源 AI 代理框架），在普通的安卓平板上就能实现这一切！

很多非技术朋友一听到“部署”、“架构”、“代码”就觉得头大。别怕！今天这篇指南，我会用最通俗易懂的大白话，像聊天一样，一步步带你了解这套系统是怎么规划的。更重要的是，我们不需要自己一行行敲代码，我们将雇佣一个“AI 程序员”（OpenCode）来替我们完成所有繁琐的安装和配置！

准备好了吗？让我们开始吧！

一、 需求规划：为你的 AI 公司招兵买马

在开公司之前，我们要先想清楚：我们需要哪些员工？给他们配什么工具？给他们装什么“大脑”？

1. Agent（智能体/员工）规划

我们根据你的需求（Web3与AI行业博主），设立了 4 个专门的岗位：

• **小明 (main – 项目总控)**​：他是团队的 Leader 和大管家。负责听取你的指令，把任务拆解分发给其他员工，并负责把重要的网页资料整理归档。
• **视觉艺术家 (designer – 画师)**​：她不懂写代码，但审美极高。专门负责为你公众号和推特生成配图、长图。
• **技术架构师 (coder – 程序员)**​：严谨的极客。负责写代码、找 Bug，以及最重要的——对 Web3 智能合约进行安全漏洞扫描。
• **行业主笔 (writer – 写手)**​：敏锐的情报官。她会24小时盯着推特热点，写出深度研报和爆款文案。

2. Skill（技能/工具）规划

员工有了，得给他们发干活的工具。在 OpenClaw 里，工具被称为 Skill​。你可以把它们想象成给 AI 安装的“APP”。以下是我们要在 ClawHub 技能商店 下载的工具：

• 给小明的工具​： obsidian: (知识库直连) 让他能直接把文章存入你的 Obsidian 笔记软件里。查看详情 tavily: (深度搜索) 专业的 AI 搜索引擎，帮他精准抓取你发来的网页全文。查看详情 agent-reach: (内部通讯录) 让他能给 Designer、Coder 发微信（呼叫其他 Agent）。
• 给 Designer 的工具​： siliconflow-image-gen: (极速生图) 直连硅基流动 API 生成高质量图片，不需要本地显卡。查看详情 baoyu-article-illustrator: (全文自动配图) 我们特别定制的工具，能自动读完一篇文章，在合适的地方自动插入合适的配图。
• 给 Coder 的工具​： git-master: (代码管家) 帮他管理代码版本，提交代码。查看详情 clawsec: (安全扫描仪) 专属 Web3 安全审计工具，检查代码有没有漏洞。
• 给 Writer 的工具​： opentwitter-mcp: (推特雷达) 实时监控 X（推特）上的大V发言和行业情报。 twitter-engager: (互动小助手) 帮助她自动回复和发布推文。 writing: (专业排版) 提供长文写作、风格润色的专业辅助框架。查看详情

3. 模型（Model / 大脑）规划

不同的工作需要不同类型的“大脑”。如果让数学家去画画，效果肯定不好。

• **统筹与代码（逻辑脑）**​：我们选用 google/gemini-2.5-flash 或 mooshotai/Kimi-K2-Thinking。它们逻辑严密，速度快，适合写代码和分发任务。
• **写文章（文科脑）**​：我们选用 deepseek-ai/DeepSeek-V3.2。它的长文本处理能力极强，文笔好。
• **画画（右脑）**​：选用 black-forest-labs/FLUX.1-dev。目前开源界最强的画图大脑之一。

二、 架构设计：用文本文件管理整个公司

2.1 目标架构 (4-Agent)

2.2 新增 Skills

2.3 共享知识库

/root/.openclaw/shared-context/
├── SIGNALS.md       # 行业情报 (Writer 更新，其他读)
├── THESIS.md        # 当前主题方向
└ FEEDBACK-LOG.md   # 用户反馈记录

2.4 项目文件架构

传统软件靠复杂的数据库来管理数据。而 OpenClaw 最巧妙的设计是：大道至简，整个系统全是 Markdown（.md）文本文件。 我们将构建如下目录结构：

/root/.openclaw/
├── openclaw.json                    # 全局配置 (需更新)
├── shared-context/                  # 共享知识库 (新建)
│   ├── SIGNALS.md
│   ├── THESIS.md
│   └── FEEDBACK-LOG.md
├── workspace/                       # Main Agent 工作区
│   ├── SOUL.md
│   ├── IDENTITY.md
│   ├── USER.md
│   ├── AGENTS.md
│   ├── TOOLS.md
│   ├── MEMORY.md
│   ├── HEARTBEAT.md
│   └── skills/
│       ├── obsidian/
│       ├── tavily/
│       ├── agent-reach/
│       └── baoyu-article-illustrator/
├── designer-workspace/              # Designer 工作区
│   ├── SOUL.md
│   ├── IDENTITY.md
│   ├── USER.md
│   ├── AGENTS.md
│   ├── TOOLS.md
│   └── skills/
├── coder-workspace/                 # Coder 工作区
│   ├── SOUL.md
│   ├── IDENTITY.md
│   ├── USER.md
│   ├── AGENTS.md
│   ├── TOOLS.md
│   └── skills/
├── writer-workspace/                # Writer 工作区
│   ├── SOUL.md
│   ├── IDENTITY.md
│   ├── USER.md
│   ├── AGENTS.md
│   ├── TOOLS.md
│   └── skills/
├── agents/
│   ├── main/
│   │   └── agent/
│   ├── designer/
│   │   └── agent/
│   ├── coder/
│   │   └── agent/
│   └── writer/
│       └── agent/
└── credentials/
    └── feishu-pairing.json

这就像你给每个员工发了几个“工作手册”，他们每天上班第一件事就是翻看这些手册。这种设计不仅简单，而且方便你随时修改。

每个 Agent 的文件夹里，都有以下这些极其重要的文件：

1. SOUL.md (灵魂与性格)

• 重要性​：这是 AI 的“人格设定”。没有它，AI 只是个干瘪的机器人。
• 主要内容​：告诉 AI “你是谁”。比如 Designer 的文件里会写：“你是前卫的视觉艺术家，风格偏向赛博朋克和极简主义。你追求完美，对色彩极度敏感。”

2. IDENTITY.md (名片)

• 重要性​：简短的自我介绍，用于在聊天软件（如飞书）里显示它的名字和头像。
• 主要内容​：名字：画师；Emoji：🎨；角色：视觉设计。

3. USER.md (了解老板)

• 重要性​：让 AI 知道它在为谁服务。所有 Agent 共享这一个文件。
• 主要内容​：老板叫“天明”，是个资深 Web3 博主。老板讨厌文章里充满“震惊！”这种词，老板喜欢结构清晰、理性的表达方式。

4. AGENTS.md (SOP 标准作业流程)

• 重要性​：定义员工的干活步骤。防止他们胡乱发挥。
• 主要内容​：比如小明的规定是：收到链接 -> 先调 tavily 抓取 -> 转成 Markdown 格式 -> 调用 obsidian 保存 -> 告诉老板“已保存”。绝不能跳过任何一步。

5. TOOLS.md (工具使用说明书) —— ⚠️ 绝对不能漏的大坑！

• 重要性​：如果你在系统里给员工配了 siliconflow-image-gen 这个工具，但不写这本说明书，AI 就像拿到了一个复杂的咖啡机却不知道怎么按开关！
• 主要内容​：里面详细记录每个工具的用途。例如：“当你需要画图时，调用 siliconflow-image-gen；画推特图时，参数必须加上 –ar 16:9（长宽比）”。

6. MEMORY.md 与 ERRORS.md (记忆与错题本)

• 重要性​：AI 会失忆，但文件不会。这是 AI 的护城河。
• 主要内容​：如果今天画师画了一张比例不对的图，你批评了她，你需要把“教训：推特发图必须是 16:9”写进这个文件。明天她看到错题本，就绝不会再犯同样的错误。

三、 部署方式：让“AI 程序员”替你干活

以前搭建这样的系统，你需要对着黑乎乎的屏幕敲几百行代码。现在？我们用 OpenCode（一款 AI 编程平台） 来替我们打工！

简单来说，你是董事长，OpenCode 是你的 IT 部长，OpenClaw 是你的办公大楼。 你只需把需求告诉 IT 部长，他就会自动去建楼、招人。

3.1 针对平板电脑的终极优化（部署前必做）

因为我们在安卓平板（Termux 环境）上跑，6G 的内存非常吃紧，如果不优化，大楼还没建好就塌了。我们需要做几点防崩盘优化：

1. 限制内存​：在平板终端输入 export NODE_OPTIONS=”–max-old-space-size=1024″，限制系统最多吃 1GB 内存。
2. 解决网络报错​：安卓的系统限制会导致一个著名的 Error 13 错误，我们需要输入 export OPENCLAW_GATEWAY_HOST=127.0.0.1 来绕过它。
3. 精简浏览器​：关闭可视化绘图界面，限制同时只能做 1 件事。

3.2 安装 OpenCode (IT 部长入职)

在你的平板终端里输入一行命令，雇佣你的 IT 部长：

npm install -g opencode-ai

3.3. 开启 Oh-My-OpenCode 模式

运行 opencode，并开启它的高级模式（Oh-My-OpenCode）。这个模式下，AI 不仅能写代码，还能自动执行命令行、创建文件夹。

3.4 环境变量设置

首先通过上面的skill的网址找到每个skill需要的环境变量参数，编辑 ~/.env ：

export SILICONFLOW_API_KEY="sk-..."
export GOOGLE_API_KEY="AIza..."
export TAVILY_API_KEY="tvly-..."
export TWITTER_API_KEY="..."

3.5 开发部署 TodoList (下发任务书)

你不需要自己建文件夹。你只需要把前面的《需求规划》丢给 OpenCode，对它说：“请帮我部署这套系统。” OpenCode 会自己列出一个清单：

• [ ] 创建全局配置文件 openclaw.json
• [ ] 创建 4 个 Agent 的工作文件夹
• [ ] 编写每个 Agent 的 SOUL.md 和 TOOLS.md
• [ ] 下载安装所需的 Skills

3.6. 自动化安装流程

接下来神奇的事情发生了：你看着屏幕，OpenCode 会全自动地执行敲代码的过程。

1. 它会自己创建 /root/.openclaw/workspace 等一堆文件夹。
2. 它会自己写好复杂的 JSON 配置文件，配置好模型路径。
3. 它会自动运行 npx clawhub install obsidian 等命令，帮你把插件全装好。
4. 如果你之前提过“画师不知道怎么用工具”，它还会贴心地帮你把 TOOLS.md 说明书写得清清楚楚。

对于非技术读者来说，你只需要捧着咖啡，看着屏幕上的代码自动滚动，直到它说：“老板，系统部署完毕！”

四、 测试与验证：如何验收你的 AI 团队

大楼建好了，员工也入职了，接下来我们得测试一下他们能不能正常工作。测试分为三步：

4.1 OpenCode 自我测试（内测）

在你亲自上手之前，你的 IT 部长 (OpenCode) 会先做自检。

• 它会运行 Python 脚本验证刚才写的 JSON 配置文件有没有多余的逗号（格式错误会导致整个系统瘫痪）。
• 它会检查是否所有模型都正确绑定了提供商（比如检查 FLUX.1-dev 有没有写在 SiliconFlow 下面）。
• 便捷之处​：这一步帮非技术用户拦截了 90% 的低级代码错误。你根本不需要看懂报错代码，AI 自己会发现并修复。

4.2 渠道与 WebUI 测试（试运行）

系统启动后：

1. 在浏览器打开 WebUI​：输入 /agent list。如果屏幕上弹出“小明、视觉艺术家、技术架构师、行业主笔”4个人的名字，说明入职成功！
2. 飞书对接测试​：打开你的飞书，找到绑定的机器人，发一句 ping。如果机器人秒回，说明通讯链路完全畅通。

4.3 人工模拟测试与迭代（正式演练）

这是最关键的一环。AI 刚上班时其实还是个“应届生”，它需要通过实际任务来磨合。

第一轮演练：测试单人工作

• 你​：在飞书发一个行业新闻的链接。
• 小明​：自动触发搜索，将网页存入 Obsidian，并回复“天明，已归档”。
• 如果失败：小明只回复了一句话没有存笔记？那是因为 AGENTS.md 里没写清楚。你马上修改文件，把动作锁死。

第二轮演练：测试团队协作

• 你​：对小明说：“安排 Writer 写一篇 Web3 安全文章，并让 Designer 配张图。”
• 验证​：你会看到小明呼叫了 Writer；Writer 写完后，呼叫了 Designer；Designer 读了文章，调动 siliconflow-image-gen 画了一张极简风的图。最后小明把文章和图发给你。

第三轮演练：完善错题本（最重要的一步）

• 你发现画出来的图又成了正方形（推特发不了）。
• 你不需要懂代码​，你只需要打开 shared-context/FEEDBACK-LOG.md（全局错题本），在里面用中文写上一句：“注意！所有发给推特的图片，画师必须使用 16:9 的比例！”
• 下次再画图，画师在动手前会先看眼错题本，画出来的图就完美了。

五、总结

这种**“测试 -> 发现问题 -> 写入 Markdown 文件 -> 解决问题”**的循环，会发生很多次。 但请相信，这正是 OpenClaw 最迷人的地方。通过日常对话和修改简单的文本文件，你的 AI 团队会以肉眼可见的速度变得越来越专业、越来越懂你。一个月后，这就是一个任何人都无法偷走、完全契合你灵魂的超级工作站。