1. 项目概述在群聊中实现AI多智能体讨论如果你用过一些AI聊天机器人可能会遇到一个挺有意思的场景你想让两个AI就某个问题展开辩论或者让一个AI扮演专家另一个扮演新手来模拟教学。通常的做法是你得手动在两个聊天窗口之间来回切换复制粘贴它们的对话像个“人肉路由器”。这不仅麻烦更重要的是对话的上下文和连贯性在你这个“中间人”的传递过程中很容易丢失AI们无法真正“感知”到对方的完整发言讨论的深度和效率大打折扣。今天要聊的这个项目call-agents-help就是为了解决这个痛点而生的。它是一个开源的OpenClaw技能核心目标就是让你在Telegram群聊里能轻松地召唤多个AI机器人进行一场真正的、自动化的多轮讨论。想象一下你的主AI比如叫“小龙虾”在群里你只需要说一句“叫帮手来讨论一下AI会不会在五年内取代程序员”它就会先发表自己的观点然后召唤一个设定好特定人设比如“批判派”的辅助AI加入群聊两者你来我往直到达成共识或你喊停。整个过程完全自动化对话实时呈现在群里你可以随时围观、插话或引导方向。这个项目的巧妙之处在于它没有去硬刚Telegram平台“机器人之间无法互相看到消息”的限制而是采用了“中央调度”的思路。所有的思考、决策和上下文管理都由你的主AIOpenClaw来完成辅助AI的机器人账号仅仅作为一个“传声筒”或“嘴巴”存在。OpenClaw负责调用DeepSeek等大模型的API生成回复再通过辅助机器人的Token将消息发送到群里。这样从群聊的视角看就是两个独立的机器人在对话从实现的视角看是OpenClaw一个“大脑”在同时驱动多个“化身”。对于开发者、AI爱好者或者任何想探索多智能体协作潜力的人来说这个项目提供了一个极其轻量、低成本的起点。你不需要为每个AI部署一套独立的OpenClaw实例也不需要搞复杂的Docker编排更不用自己去处理消息路由和状态同步的底层逻辑。它把多AI讨论的门槛降到了最低你只需要一个能跑的OpenClaw几个Telegram机器人Token以及对应AI服务的API Key比如DeepSeek成本非常低就能立刻搭建起一个属于你自己的“AI圆桌会议”系统。2. 核心设计思路与架构解析2.1 绕开平台限制的“指挥-执行”模式Telegram Bot API有一个众所周知的限制一个机器人无法接收到由另一个机器人发送的消息。这意味着如果你单纯地把两个Bot拉进同一个群它们会处于“互盲”状态无法进行直接交互。市面上有些方案试图通过让用户手动转发消息或者搭建一个中间服务器来聚合和分发消息但这些方案要么体验割裂要么架构复杂。call-agents-help采用了一种更优雅的“指挥-执行”架构。在这个架构中只有一个真正的“智能体”即你的主OpenClaw实例。它拥有完整的对话上下文、逻辑判断能力和技能执行权限。当它需要召唤“帮手”时它并不是去启动另一个独立的AI进程而是将“召唤”这个动作本身转化为一个自己可以执行的技能。这个技能即call-agents-help的核心脚本deepseek_speak.py本质上是一个被OpenClaw调用的工具。OpenClaw决定何时召唤、召唤谁通过加载不同的subsoul.md人设文件、说什么传入当前的讨论主题和上下文然后代表那个被召唤的AI去调用对应的API如DeepSeek生成符合其人设的回复最后借用辅助Bot的账号身份将这条回复发送到群里。注意这里有一个关键细节。辅助Bot的Token虽然被用于发送消息但这个Bot本身并不需要运行任何逻辑处理程序。它甚至可以通过BotFather设置为“隐私模式禁用”因为它根本不需要“读”消息。所有“读”和“思考”的工作都由OpenClaw通过读取群聊消息记录来完成。这极大地简化了部署。2.2 基于人设文件的动态角色扮演多AI讨论的趣味性和价值很大程度上来自于不同AI所扮演的“角色”之间的差异和碰撞。call-agents-help将“角色”抽象成了一个独立的配置文件——subsoul.md。这个文件定义了被召唤AI的“灵魂”。默认的subsoul.md定义了一个名为“批判派”的角色其核心指令是“你是一个冷静、分析型的思考者。擅长从不同角度审视问题指出潜在假设、逻辑漏洞或未被考虑的方面。你的目标是促进深度思考而不是为了反对而反对。语气平和、理性、注重证据。”这种设计带来了巨大的灵活性。如果你想创建一个“创意狂想家”角色只需修改subsoul.md加入“你的思维天马行空擅长提出颠覆性的、非常规的解决方案鼓励突破思维定式”之类的描述。如果你想模拟一个“保守派审核员”则可以改为“你注重风险、合规性与可行性对所有激进提议持审慎态度擅长指出实施过程中的潜在障碍”。为什么选择文件配置而不是硬编码在脚本里这符合OpenClaw技能生态的通用模式。技能的行为由SKILL.md定义而技能的“人格”或“状态”则由额外的配置文件管理。这样做的好处是热更新修改subsoul.md后下次召唤立即生效无需重启服务或修改代码。易复用通过复制整个技能文件夹并修改人设文件你可以快速创建出拥有不同角色的多个“帮手”技能。职责分离脚本(.py)负责流程和交互逻辑配置(.md)负责内容风格结构清晰。2.3 轻量级、一次性的脚本执行模型项目中的核心执行脚本deepseek_speak.py被设计成一个“一次性”脚本。这意味着每次OpenClaw决定召唤帮手时它都会启动一个新的Python进程来运行这个脚本脚本执行完毕发送完回复或出错后进程就结束。这种模式与长期运行的后台服务Daemon模式相比有其独特的优势资源友好只有在需要时才消耗计算和内存资源不会长期占用。状态隔离每次调用都是全新的环境避免了因长时间运行导致的内存泄漏或状态混乱问题。上下文完全由OpenClaw通过参数传入脚本本身不负责记忆。部署简单无需管理进程的启动、停止、监控和重启一切都由OpenClaw的技能调度器来管理。易于调试每个回合的调用都是独立的你可以在日志中清晰地看到每次脚本执行的输入参数、API调用和输出结果。当然这种模式的代价是每次调用都有启动进程的开销。但对于AI对话这种通常间隔数秒甚至更长的交互场景来说这点开销几乎可以忽略不计。脚本内部也做了简单的错误重试机制如遇到API的5xx错误重试一次保证了单次调用的鲁棒性。3. 从零开始的详细部署与配置指南3.1 环境准备获取必要的密钥与令牌在开始之前你需要准备好三样东西这就像是启动这个多AI讨论引擎的三把钥匙。第一把钥匙一个正常运行的OpenClaw实例及其Telegram Bot Token。这是整个系统的大脑和主控端。如果你还没有部署OpenClaw需要先参考其官方GitHub仓库nicepkg/openclaw的文档进行安装和配置。确保你的OpenClaw已经成功连接到了Telegram并且你能在某个群聊或私聊中与它正常对话。记下这个Bot的用户名比如my_openclaw_bot。第二把钥匙至少一个辅助用的Telegram Bot Token。这就是我们为“帮手”准备的“嘴巴”。你需要通过Telegram官方渠道创建它在Telegram中搜索并联系BotFather。发送指令/newbot按照提示依次输入你想要的Bot显示名称如“Critic Helper”和用户名必须以bot结尾如critic_helper_bot。创建成功后BotFather会给你一串长长的令牌Token格式类似1234567890:ABCdefGHIjklMnOpQRstUvWxYz。请立即妥善保存这个Token它只会显示这一次。实操心得建议为每个不同人设的帮手创建独立的Bot。这样在群聊里你可以通过不同的头像和名字直观地区分它们。创建多个Bot是完全免费的。你可以一次性创建好几个把它们的Token都保存好。第三把钥匙DeepSeek或其他兼容API的API Key。这是“帮手”思考所需的能力来源。项目默认使用DeepSeek API因为它性价比极高每百万Tokens输入约0.14元输出约0.28元非常适合此类实验性应用。访问 DeepSeek 开放平台 。注册/登录后在控制台界面找到“API Keys”或类似选项。点击“Create new API Key”为其起个名字如“OpenClaw-Helper”然后生成并复制Key。至此你的“钥匙串”就准备好了一个主控OpenClaw至少一个辅助Bot令牌以及一个AI模型的API密钥。3.2 技能安装与文件结构剖析获取到call-agents-help的代码后通常通过Git克隆或下载ZIP包你需要将其放置到OpenClaw的技能目录中。# 假设你的OpenClaw项目根目录为 /home/user/openclaw # 将技能文件夹复制到 skills 目录下 cp -r /path/to/downloaded/call-agents-help /home/user/openclaw/skills/复制完成后让我们仔细看看技能文件夹的内部结构理解每个文件的作用call-agents-help/ ├── README.md # 项目总览文档你现在读的这份指南的源头。 ├── SKILL.md # **核心**技能定义文件。OpenClaw通过读取此文件来了解这个技能能做什么、如何触发。 ├── subsoul.md # **灵魂**辅助AI的人设配置文件。定义了被召唤AI的性格、说话风格和使命。 └── scripts/ └── deepseek_speak.py # **引擎**实际被执行的Python脚本负责调用API和发送消息。SKILL.md 文件深度解析这个文件是OpenClaw与技能之间的“契约”。它通常包含以下关键部分以本项目为例name与description: 告诉OpenClaw这个技能叫什么、简要描述是什么。triggers:这是最重要的部分之一。它定义了在群聊中哪些关键词或短语会触发这个技能。例如可能包含[叫帮手, 召唤助手, 让批判派来]。当OpenClaw在消息中检测到这些词时就会尝试调用该技能。entry: 指定当技能被触发后实际要执行的脚本路径例如scripts/deepseek_speak.py。parameters: 定义了脚本运行时需要从OpenClaw环境或用户消息中获取哪些参数。比如它可能要求传入chat_id当前群组ID、topic用户想要讨论的主题以及context当前对话的上下文历史。subsoul.md 文件编写指南这个文件的内容会作为系统提示词System Prompt的一部分在每次调用API时发送给DeepSeek模型从而塑造AI的回应风格。编写一个有效的subsoul.md有几个技巧角色定位清晰开篇明义用一句话定义角色。“你是一个...”。规定核心任务明确它被召唤来的目的。“当被召唤时你的任务是...”。定义行为风格包括语气平和、激昂、严谨、思考方式发散、批判、务实、回应结构先总结再分析还是直接抛出观点。设定边界告诉它什么不该做。例如“避免使用过于技术化的行话除非必要”、“不要做出无法验证的绝对断言”。使用示例可选可以给一两个简短的对话示例展示你期望的互动模式。3.3 关键配置将密钥注入OpenClaw环境技能文件就位后你需要告诉OpenClaw如何连接你的辅助Bot和AI API。这通过修改OpenClaw的主配置文件openclaw.json来实现。找到配置文件中skills.entries部分为call-agents-help技能添加环境变量。配置后的结构应类似如下{ skills: { entries: { call-agents-help: { env: { DEEPSEEK_API_KEY: sk-your-actual-deepseek-api-key-here, DEEPSEEK_BOT_TOKEN: 1234567890:ABCdefGHIjklMnOpQRstUvWxYz } }, // ... 你可能还有其他技能配置 } } }重要提示DEEPSEEK_BOT_TOKEN就是你从BotFather那里获得的辅助Bot的令牌。环境变量在这里配置意味着它们对deepseek_speak.py脚本是可见的。脚本会通过os.getenv(DEEPSEEK_API_KEY)等方式读取它们。确保JSON格式正确特别是引号和逗号否则OpenClaw可能无法启动。配置完成后需要重启OpenClaw网关服务以使配置生效# 找到并关闭现有的网关进程 pkill -f openclaw-gateway # 等待几秒确保进程完全退出 sleep 3 # 重新启动网关 cd /home/user/openclaw openclaw gateway启动后务必查看OpenClaw的日志确认没有报错并且技能加载成功。日志中通常会显示类似Loaded skill call-agents-help from ...的信息。3.4 拉群与最终测试配置重启无误后最后一步就是搭建“舞台”——创建或选择一个Telegram群组。创建/进入群组在Telegram中创建一个新群组或者使用一个已有的群组。邀请机器人首先邀请你的主OpenClaw Bot例如my_openclaw_bot进群。作为管理员你需要点击群组信息选择“添加成员”搜索你的主Bot用户名并添加。然后用同样的方式邀请你的辅助Bot例如critic_helper_bot进群。调整辅助Bot隐私设置关键步骤为了让辅助Bot能在群组中“说话”你需要关闭它的隐私模式。再次联系BotFather。发送指令/setprivacy。从列表中选择你刚刚创建的辅助Bot如critic_helper_bot。选择Disable。这允许该Bot在群组中读取所有消息虽然我们这个场景里它实际不读但这是它能被和发送消息的前提。现在舞台、演员、剧本都已就位。在群聊里你的主OpenClaw Bot或者直接对它说触发短语例如“叫帮手来讨论一下周末应该去爬山还是在家看书”观察群聊。你的主OpenClaw应该会先回应你的问题给出它的初步看法。紧接着你应该会看到它“召唤”辅助Bot可能会发一条“正在邀请批判派加入讨论...”之类的消息。片刻之后你的辅助Bot账号就会在群里发言以它的人设如批判派给出回应。一场自动化的AI辩论就此开始4. 脚本核心逻辑与定制化开发4.1deepseek_speak.py工作流拆解理解核心脚本的工作流程是进行任何定制化修改的基础。让我们一步步拆解参数接收脚本启动时会从命令行参数或OpenClaw传递的参数中获取关键信息。主要包括--chat-id: 当前Telegram群组的ID一个负数。--topic: 用户发起的讨论主题。--context: 当前对话的上下文通常包含用户的问题和主AI的首次回复。--no-telegram: 一个调试标志如果设置则只打印结果而不真正发送消息。环境加载脚本读取环境变量DEEPSEEK_API_KEY和DEEPSEEK_BOT_TOKEN。这些密钥在配置阶段已注入。构建提示词这是灵魂所在。脚本会读取同目录下的subsoul.md文件将其内容作为系统提示词。然后结合传入的context历史对话和topic当前议题构造出最终发送给DeepSeek API的对话消息列表。格式通常类似messages [ {role: system, content: subsoul_content}, {role: user, content: f讨论主题{topic}\n\n当前的对话上下文如下\n{context}\n\n请你以上述角色身份针对这个主题发表你的看法。} ]调用AI API使用requests库或openai兼容库向DeepSeek的聊天完成端点发送POST请求。请求体中包含模型名称如deepseek-chat、消息列表、温度控制随机性等参数。处理与发送成功收到API响应后脚本会解析出AI生成的文本内容。如果未启用--no-telegram调试模式脚本会使用python-telegram-bot库通过DEEPSEEK_BOT_TOKEN初始化一个Bot实例然后将解析出的内容发送到指定的chat-id群组。如果启用调试模式则直接将内容打印到控制台。错误处理脚本会包含基本的错误处理例如网络超时、API返回错误码如401鉴权失败、429频率限制。对于可重试的错误如服务器5xx错误可能会实现简单的重试逻辑。4.2 如何更换AI服务提供商如改用Gemini或Ollama项目默认使用DeepSeek但架构设计上支持更换任何提供OpenAI兼容API的模型服务。这意味着你可以轻松切换到Google Gemini、Anthropic Claude甚至是本地部署的Ollama Llama模型。操作步骤修改API端点与密钥环境变量首先在openclaw.json的技能配置里将DEEPSEEK_API_KEY换成新服务的密钥环境变量名例如GEMINI_API_KEY。在deepseek_speak.py脚本中找到API调用的部分。你需要修改两个地方API Base URL: 将DeepSeek的端点 (https://api.deepseek.com/v1/chat/completions) 替换为新服务的端点如Gemini的https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent。请求头Headers: DeepSeek使用Authorization: Bearer key而Gemini可能将API Key放在查询参数中?keyyour_key或者使用不同的认证头。需要根据新服务的文档进行调整。调整请求与响应体格式OpenAI/DeepSeek格式是{model: ..., messages: [...], ...}。Gemini的格式可能完全不同例如{contents: [{parts: [{text: ...}]}]}。你需要重写构造请求体payload和解析响应response.json()的代码部分以适配新API的数据结构。更新脚本命名与引用可选但推荐为了清晰起见你可以将deepseek_speak.py重命名为gemini_speak.py或generic_ai_speak.py。同时记得更新SKILL.md文件中的entry路径指向新的脚本文件名。示例适配本地Ollama的极简修改思路如果你在本地用Ollama运行了Llama 3模型其API与OpenAI高度兼容。修改会非常简单Base URL: 改为http://localhost:11434/v1/chat/completions(Ollama的OpenAI兼容端点)。API Key: Ollama通常不需要密钥但为了统一你可以在环境变量里设一个空值或任意值并在请求头中省略Authorization或者Ollama可能需要一个简单的Authorization: Bearer ollama。Model Name: 在请求体中将model字段从deepseek-chat改为你在Ollama中拉取的模型名如llama3:8b。4.3 创建多角色辩论会复制与定制技能单一角色的帮手已经很有趣但多个不同角色的AI同台竞技才是这个项目的完全体。实现起来非常简单遵循“复制-修改-配置”的流程。步骤一复制技能文件夹# 在OpenClaw的skills目录下 cp -r call-agents-help call-agents-creative cp -r call-agents-help call-agents-devil现在你有了三个技能文件夹call-agents-help默认批判派、call-agents-creative创意家、call-agents-devil魔鬼代言人。步骤二为每个技能定制灵魂 (subsoul.md)进入call-agents-creative文件夹编辑subsoul.md。内容可以改为“你是一个创意无限、思维跳跃的头脑风暴者。你的任务是打破常规为任何问题提出最大胆、最富有想象力的解决方案。鼓励联想、比喻和跨界思考。你的口号是‘为什么不可以呢’。”进入call-agents-devil文件夹编辑subsoul.md。内容可以改为“你是一个专业的魔鬼代言人。你的任务是对任何提议、观点或结论提出最强有力的反对和质疑。专注于寻找逻辑缺陷、潜在风险、成本问题以及被忽略的负面后果。你的目的是通过压力测试让想法更严谨。”步骤三修改技能定义 (SKILL.md)为了避免冲突每个技能需要有独特的触发词。编辑call-agents-creative/SKILL.md将name改为创意家召唤triggers改为[召唤创意家, 需要创意, 头脑风暴一下]。编辑call-agents-devil/SKILL.md将name改为魔鬼代言人召唤triggers改为[召唤反对派, 需要挑刺, 魔鬼代言人在吗]。步骤四配置独立的Bot Token和环境变量每个“嘴巴”都需要自己的Telegram Bot账号。按照前文方法再创建两个Bot获得两个新的Token。在openclaw.json中为每个新技能添加独立的配置块{ skills: { entries: { call-agents-help: { ... }, // 原有配置 call-agents-creative: { env: { DEEPSEEK_API_KEY: sk-your-shared-or-separate-key, // API Key可以共用 CREATIVE_BOT_TOKEN: TOKEN_FOR_CREATIVE_BOT // 新Bot的Token } }, call-agents-devil: { env: { DEEPSEEK_API_KEY: sk-your-shared-or-separate-key, DEVIL_BOT_TOKEN: TOKEN_FOR_DEVIL_BOT } } } } }别忘了修改call-agents-creative/scripts/deepseek_speak.py和call-agents-devil下的同名脚本将其中读取环境变量的代码从os.getenv(DEEPSEEK_BOT_TOKEN)改为os.getenv(CREATIVE_BOT_TOKEN)和os.getenv(DEVIL_BOT_TOKEN)。步骤五拉群与测试将新创建的两个Bot也邀请到同一个Telegram群组中并同样设置它们的隐私模式为Disable。 重启OpenClaw网关。现在你可以在群里尝试“主Bot 召唤创意家我们来想想怎么给这个产品起个炫酷的名字”“主Bot 让魔鬼代言人来看看我们这个项目计划有什么漏洞。”你将看到三个不同的Bot账号以三种截然不同的风格参与讨论真正的“AI圆桌会议”就此开启。5. 高级调试与问题排查实录即使按照指南一步步操作在实际部署中也可能遇到各种问题。下面是我在多次部署和测试中积累的一些常见问题及其解决方法希望能帮你快速排雷。5.1 辅助Bot在群里沉默不语这是最常见的问题。现象是主OpenClaw回复了并提示已召唤帮手但辅助Bot始终没有在群里发言。排查步骤首要检查Bot隐私模式与群组权限确认项你是否通过 BotFather 对辅助Bot执行了/setprivacy-Disable操作这一步至关重要。如果隐私模式是EnableBot将无法在群组中看到非直接提及它的消息而我们的技能通常不会以辅助Bot的方式触发这会导致发送消息失败。进阶检查确保辅助Bot没有被群组管理员限制如禁止发送消息。在群组设置中检查“权限”确保“发送消息”对管理员和成员是开放的。虽然Bot通常是作为成员加入但权限问题也需留意。环境变量与Token验证脚本直接测试这是最有效的隔离测试方法。在终端中直接运行脚本并启用--no-telegram模式看它能否成功调用API并生成回复。cd /path/to/openclaw/skills/call-agents-help DEEPSEEK_API_KEY你的真实Key DEEPSEEK_BOT_TOKEN你的真实Token \ python3 scripts/deseek_speak.py \ --chat-id -1001234567890 \ --topic 测试话题 \ --context 这是一条测试上下文 \ --no-telegram如果成功控制台会打印出AI生成的回复内容。这说明API Key、脚本逻辑、人设文件都没问题。问题很可能出在Telegram发送环节Token错误、Chat ID错误或网络问题。如果失败控制台会打印错误信息。如果是401错误检查API Key如果是连接错误检查网络如果是脚本语法错误检查Python环境。Chat ID 是否正确Telegram群组的Chat ID是一个负数如-1001234567890。私聊的Chat ID是正数。确保你传入的是群组ID。如何获取群组Chat ID一个简单的方法是在目标群组里发一条消息然后查看OpenClaw的日志文件。OpenClaw在处理消息时日志里通常会打印出类似Received message in chat -1001234567890的信息。这就是你需要的Chat ID。Token 格式与权限确保Token字符串完全正确没有多余的空格或换行。确认该Token对应的Bot是否已被你邀请到目标群组中。尝试用一个最简单的Python脚本测试这个Token是否能发消息import telegram bot telegram.Bot(token你的Token) print(bot.get_me()) # 测试Bot信息 # bot.send_message(chat_id你的Chat ID, text测试消息) # 可尝试发送5.2 OpenClaw技能未触发现象是你在群里说了触发词但主OpenClaw没有任何反应就像没听到一样。检查技能加载状态查看OpenClaw启动日志确认call-agents-help技能是否被成功加载。日志中应有Loaded skill call-agents-help的字样。如果没加载检查技能文件夹是否放在了正确的skills目录下且SKILL.md文件是否存在、格式是否正确。确认触发词匹配仔细查看SKILL.md文件中的triggers列表。触发词匹配通常是精确或包含匹配。如果你在SKILL.md中定义的是[叫帮手]那么“叫帮手来讨论一下”是可以匹配的但“召唤帮手”可能就不行。尝试使用SKILL.md中列出的最基础的触发词进行测试例如直接说“叫帮手”。重启OpenClaw网关在修改了openclaw.json配置或技能文件后必须重启OpenClaw网关才能使更改生效。使用pkill -f openclaw-gateway然后重新启动。检查OpenClaw的对话状态有些OpenClaw配置可能有“对话模式”或“技能优先级”的设置。确保你的消息是在一个可以触发技能的上下文中发出的。尝试新建一个干净的群聊进行测试。5.3 API调用失败或响应异常额度或频率限制DeepSeek API 429错误表示请求过于频繁。免费额度或低频套餐可能有每分钟/每天的调用限制。解决方案是等待一会儿再试或者检查你的API账户用量。额度耗尽DeepSeek等API需要充值。登录平台控制台检查余额和用量。网络问题如果你的服务器或网络环境无法直接访问DeepSeek API可能会遇到连接超时错误。考虑检查服务器是否能ping通api.deepseek.com。如果服务器在国内DeepSeek API的访问通常良好。若在国外也应无障碍。如果存在网络策略限制可能需要配置代理注意此处仅作技术可能性探讨具体实施需严格遵守当地法律法规与网络使用政策。响应内容被截断或格式错误检查脚本中解析API响应部分的代码。确保它正确地从response.json()中提取出choices[0].message.content。如果响应内容是空的可能是API返回了非预期格式。在脚本中添加调试行打印出完整的API响应response.text以便分析。5.4 多轮讨论逻辑与上下文管理当前版本的技能设计是“单次触发单次响应”。即每次主OpenClaw召唤帮手只产生一轮辅助AI的回应。要实现真正的多轮讨论比如助手A说完助手B反驳然后A再回应需要主OpenClaw具备更复杂的协调逻辑。现有模式用户: “叫帮手讨论A话题。” 主AI: (思考后)“我认为A... 现在让我们听听批判派的看法。” (触发技能召唤批判派) 辅助AI (批判派): “从另一个角度看A存在B问题...”对话结束。除非用户再次说“继续讨论”或主AI被设计成自动继续。如何实现自动化多轮 这需要对技能和OpenClaw的交互逻辑进行升级。一个思路是修改技能使其在回复后能向群聊发送一个特殊的“回调指令”或“状态标记”。主OpenClaw监听这个标记一旦发现辅助AI已发言就自动将“用户问题主AI回答辅助AI回答”作为新的上下文再次触发技能或触发另一个负责“主AI第二轮回应”的技能。如此循环直到达到轮次上限或某一方给出结论性陈述。这涉及到更高级的技能链Skill Chaining和状态管理是未来可以探索的方向。目前你可以通过手动干预来实现多轮在辅助AI发言后你作为用户可以直接说“请继续讨论”或“批判派你对这个观点有什么反驳”主OpenClaw会再次捕捉到触发词开启新一轮讨论。5.5 性能优化与成本控制对于高频使用的场景以下几点可以帮助你优化设置讨论轮次上限当前脚本可能没有硬性限制。为了避免在失控情况下产生天价API账单虽然DeepSeek很便宜建议在脚本或OpenClaw的触发逻辑中加入最大轮次限制例如5-10轮。上下文长度管理AI API按Token收费上下文越长越贵。如果讨论轮次多上下文会不断增长。可以考虑一个简单的优化策略只保留最近3-4轮对话作为上下文或者让主AI在每轮开始前用一句话总结之前的争议焦点而不是粘贴全部历史。异步调用目前脚本是同步执行会阻塞OpenClaw直到收到AI回复。对于追求响应速度的场景可以考虑将API调用改为异步非阻塞模式让OpenClaw在等待回复时还能处理其他消息。日志与监控建议在脚本中添加详细的日志记录记录每次调用的时间、消耗的Token数量、API响应时间等。这有助于你分析使用模式、优化触发策略和控制成本。通过以上详细的部署、配置、定制和排错指南你应该能够顺利搭建并玩转这个多AI讨论系统。它的魅力在于将复杂的多智能体协作简化成了一个可轻松配置的技能为你打开了探索AI社交、辩论、协作仿真的一扇大门。无论是用于头脑风暴、方案评审还是单纯的娱乐它都能带来意想不到的乐趣和启发。