Setup Multi Gateway

配置多个独立OpenClaw网关实例，支持独立Agent、工作区和机器人，以及跨Agent通信和多端口管理。

Install

openclaw skills install setup-multi-gateway

Multi-Gateway Setup Skill - 多网关配置技能

用途

当用户需要配置多个独立的 OpenClaw 网关实例时使用此技能。每个网关对应独立的 Agent、Workspace 和机器人。

🤖 多 Agent 协作架构

本技能配合 feishu-agent-send 技能，实现完整的多 Agent 自主协作系统：

┌─────────────┐
│  Agent-A    │  统筹协调者
│  (19922)    │  - 接收用户指令
│             │  - 分解任务给其他 Agent
└─────┬───────┘
      │ sessions_send
      ▼
┌─────────────┐
│  Agent-B    │  执行助手
│  (19923)    │  - 接收 Agent-A 派发的任务
│             │  - 执行完成后调用 feishu-agent-send
└─────────────┘  - 自主汇报结果给用户
         │
         │ (飞书消息显示对应机器人名字)
         ▼
    ┌─────────
    │  用户   │
    └─────────

协作流程

Agent-A 接收指令 → 用户发送任务给 Agent-A
任务分解 → Agent-A 使用 sessions_send 派发给 Agent-B/C
自主执行 → Agent-B/C 独立完成任务
自主汇报 → Agent-B/C 调用 feishu-agent-send 用自己的身份发送结果
用户感知 → 飞书显示对应机器人名字（如"小助手"/"运维助手"）

核心优势

✅ 身份隔离 - 每个 Agent 用自己的飞书应用发送消息，显示不同机器人名字
✅ 自主汇报 - 执行 Agent 完成后主动汇报，无需 Agent-A 转发
✅ 职责清晰 - 用户知道是哪个 Agent 完成的任务
✅ 解耦设计 - Agent-A 不阻塞，派发任务后可继续处理其他请求

🎯 适用场景

✅ 需要多个独立机器人（如：管理机器人 + 客服机器人 + 运维机器人）
✅ 隔离不同用途的 Agent（如：个人助理 + 工作助手）
✅ 为不同用户/团队创建独立的 AI 实例
✅ 测试不同配置而不影响生产环境

📋 前置检查

在开始之前，确认以下条件：

# 1. 检查 OpenClaw 版本
openclaw --version
# 需要 2026.3.3 或更高

# 2. 检查可用端口
netstat -tlnp | grep openclaw
# 确保目标端口未被占用

# 3. 检查磁盘空间
df -h ~/.openclaw
# 建议至少 1GB 可用空间

# 4. 检查内存
free -h
# 每个网关约占用 500-600MB 内存，确保有足够内存

🚀 快速开始

使用交互式向导（推荐）

openclaw mg

向导会自动：

✅ 动态检测存在的配置文件
✅ 让你选择配置来源
✅ 自动复制并替换配置
✅ 创建 systemd 服务
✅ 可选跳过飞书配置（纯本地使用）

📖 完整文档

配置详解

1. 网关配置结构

每个网关有独立的配置文件：

{
  "agents": {
    "list": [{
      "id": "agent-a",
      "name": "Agent A",
      "workspace": "/home/admin/.openclaw/workspace-agent-a"
    }],
    "defaults": {
      "model": { "primary": "dashscope-coding/qwen3.5-plus" },
      "workspace": "/home/admin/.openclaw/workspace-agent-a"
    }
  },
  "gateway": {
    "port": 19925,
    "auth": {
      "mode": "token",
      "token": "agent-a-token-19925"
    }
  },
  "channels": {
    "feishu": {
      "enabled": true,
      "appId": "cli_xxx",
      "dmPolicy": "open"
    }
  },
  "tools": {
    "sessions": { "visibility": "all" },
    "agentToAgent": { "enabled": true }
  }
}

2. 关键配置项

配置	说明	推荐值
`gateway.port`	网关端口	19900-29999
`channels.feishu.dmPolicy`	私聊策略	open/pairing
`channels.feishu.streaming`	流式输出	true
`tools.sessions.visibility`	会话可见性	all (统筹 Agent)
`tools.agentToAgent.enabled`	跨 Agent 通信	true (统筹 Agent)

典型部署架构

Agent	端口	Workspace	用途
Agent-A	19922	workspace-agent-a	统筹协调
Agent-B	19923	workspace-agent-b	执行助手
Agent-C	19930	workspace-agent-c	运维专家

💡 提示: 端口和名称可以根据需求自定义，mg 向导会自动检测可用端口。

跨 Agent 通信

配置要求

在每个需要通信的 Agent 配置中添加：

{
  "tools": {
    "sessions": { "visibility": "all" },
    "agentToAgent": { "enabled": true }
  }
}

发送消息

// Agent-A → Agent-B
sessions_send({
  sessionKey: "agent:agent-b:feishu:direct:ou_xxx",
  message: "请检查文档服务状态",
  timeoutSeconds: 0
})

// Agent-A → Agent-C
sessions_send({
  sessionKey: "agent:agent-c:feishu:direct:ou_xxx",
  message: "请检查系统负载",
  timeoutSeconds: 60
})

会话 Key 格式

agent:{agentId}:{channel}:{chatType}:{peerId}

示例:

agent:agent-b:feishu:direct:ou_73eb93dd20542d4f03481dabb1e01677
agent:agent-c:feishu:direct:ou_xxx

运维命令

服务管理

# 启动/停止/重启
systemctl --user start openclaw-gateway-agent-a.service
systemctl --user stop openclaw-gateway-agent-a.service
systemctl --user restart openclaw-gateway-agent-a.service

# 批量操作
systemctl --user start openclaw-gateway-{agent-a,agent-b,agent-c}.service

日志查看

# 实时日志
journalctl --user -u openclaw-gateway-agent-a.service -f

# 最近 100 条
journalctl --user -u openclaw-gateway-agent-a.service -n 100

故障排查

# 检查端口
netstat -tlnp | grep openclaw

# 检查 OOM
dmesg | grep -i oom

# 验证配置
node -e "JSON.parse(require('fs').readFileSync('~/.openclaw/openclaw-agent-a.json'))"

注意事项

端口唯一 - 每个网关必须使用不同端口
Workspace 隔离 - 每个 Agent 独立工作区
内存规划 - 建议网关数量不超过系统内存的 70%（单网关约 500-600MB）
渠道可选 - 可以不绑定任何渠道（纯本地使用），或根据需要绑定飞书/微信/钉钉等

📚 相关文档

OpenClaw 官方文档：https://docs.openclaw.ai
ClawHub 技能市场：https://clawhub.com

技能版本: 1.1.2
作者: pikaqiuyaya
许可证: MIT