背景信息
在电商场景下，商家希望对特定用户差异化营销，针对不同用户客群，基于用户画像、需求偏好与行为特征，定制差异化营销文案风格与核心卖点，同步匹配对应视觉调性的美术素材，完成多套文案与视觉素材体系搭建，实现精准触达与转化提升。本文档将介绍如何通过多机多Agent互相协作，实现多营销材料一体化管理工作流。
架构搭建
准备工作
按照 《VPC网络中部署多机多龙虾》 描述的步骤，部署多机多龙虾。在此，我们以部署三台为例。在按照上文部署后，您已经拥有了三台部署好龙虾的云主机和三个接入主机的飞书机器人。
协同模式设计
在此场景下，规划三个Agent的角色：
分析Claw：用于分析产品的主要用户客群以及相关痛点。
文案Claw：用于针对相关客群即痛点，设计出针对性的营销文案。
美工Claw：用于结合产品和文案输出多个美术素材。
希望通过“分析Claw”将市场和产品客群情况分析后，交给“文案Claw”，之后“文案Claw”生成针对不同客群的文案，由“美工Claw”负责生成不同客群和不同营销场景的图片素材。多个龙虾之间协同通信采用Agent与飞书表格交互的方式，协调Agent之间彼此通信与任务流转，同时将每个Agent的输出做记录已观察工作过程。
AI模型的部署
AI模型的选择和通用模型的配置
“分析Claw”和“文案Claw”使用自然语言模型即可，“美工Claw”需要在自然语言模型的基础上增加识图、文生图和图生图能力。在此，我们推荐的部署方式是，使用自然语言模型在天翼云控制台进行部署，然后与龙虾对话，让其引用新的模型能力。通用语言模型我们在此案例中使用GLM-5。
点击云主机名称进入对应云主机详情页
点击应用管理，进入应用管理详情界面
点击应用配置
在模型侧，替换为已购的模型，或使用自定义模型，请参考《OpenClaw模型配置指南》将龙虾使用的主模型替换为GLM-5。如果您使用的是其他渠道自购模型，请将模型来源改为自定义，并填入对应信息。
模型填写之后，选择添加并应用。向机器人发送hi，当机器人能正常响应时，则模型成功切换，否则，根据报错信息，在模型供应商处排查模型信息是否有误，并重新替换模型。此处，为了避免限流和彼此之间的任务收发影响，建议不同Agent选用不同的模型KEY。重复此操作，为所有的三台主机替换基础模型。
为“美工Claw”增加文生图、图生图模型能力
根据您的需要，购买有文生图、图生图能力的大模型，以与机器人对话的模式添加到Claw能力中，您需要提供：大模型名称、APP KEY、回调地址、提供商。使用与机器人对话的形式，让“美工Claw”新增加图片相关大模型，当“美工Claw”返回如下信息时，则视为添加成功。
如果“美工Claw”无法理解，可以在Skills中添加对应模型的Skills，后面我们会提到如何添加skills。
机器人权限开通
为了让您的机器人与您正常沟通并在文档正常协作与监控文档，您需要在https://open.feishu.cn/飞书开发者后台给机器人添加如下权限并发布新的版本：
sheets:spreadsheet:read
sheets:spreadsheet:write_only
base:app:read
base:app:update
im:resource
您可以使用批量导入导出添加如下json以完成权限的发布：
{
"scopes": {
"tenant": [
"im:message:send_as_bot",
"docx:document:readonly",
"sheets:spreadsheet:read",
"sheets:spreadsheet:write_only",
"base:app:read",
"base:app:update",
"im:resource"
],
"user": [
"docx:document:readonly"
]
}
}对三个机器人配置权限之后，机器人就具备了操作飞书文档所需的权限。
Skills的增加和测试
为了让机器人尽快学会操作飞书文档，可以为其添加skills。根据 《OpenClaw技能配置指南》 在云主机的应用配置界面中配置skills。
为所有三台机配置 feishu-doc-editor 的skill，为“分析Claw”单独添加market-analysis-cn，为“美工Claw”单独添加aliyun-qwen-image。之后，让Claw机器人学习所有相关Skill，并询问能力。
给你配了飞书相关的skills,学习一下创建协同文档
在飞书云文档中以个人用户的身份创建两个表格。第一个表格为普通表格，用于任务协同，命名为Claw电商工作流。第二个表格为多维表格，用于收集产出,命名为Claw-produce。之后将表格发给3个机器人，为所有机器人开通可编辑权限。
机器人能力测试
测试机器人是否能够编辑文档
初次下达命令时，机器人仍然需要学习时间，重复几次后，机器人可以学会读取和编辑文档。
确定所有的三个机器人都学会了如何读取和编辑文档的具体单元格后，以便于我们下发协同任务。
测试“美工Claw”是否能够正常生成图片
可以看到“美工Claw”无法理解，之后，让“美工Claw”学习网址：https://open.feishu.cn/document/uAjLw4CM/ukTMukTMukTM/reference/im-v1/image/create，然后发送图片。
学习一下这个接口上传图片 https://open.feishu.cn/document/uAjLw4CM/ukTMukTMukTM/reference/im-v1/image/create 将刚刚生成的图片以飞书消息的格式发送给我至此，您的所有Agent的基础能力都得到了确认。
规划协作
接下来，我们要创建“分析Claw”、“文案Claw”、“美工Claw”三个Agent的协同关系。
在创建的普通表格Claw电商工作流中，创建3个sheet，分别用于：用户输入【产品】、“分析Claw”输入【客群分析】、“文案Claw”根据客群分析输出宣传文案。
规划工作区域：
sheet1的A列由用户输入，下发对应商品的任务。
sheet1的B列由用户输入，下发对应美术素材的要求，在此我们选择了缩略图（仅展示产品）100*100像素，详情图（商品+个性化营销文案）200*800像素，活动使用的横版banner（仅展示产品)600*100像素。
Sheet2完全由“分析Claw”输入，“分析Claw”会根据在sheet1里用户输入的商品名称自动分析当前商品的客群痛点以及他们的市场需求。
Sheet3完全由“文案Claw”输入。“文案Claw”会根据“分析Claw”在sheet2里输入的客群痛点生成对应的营销文案。
之后“美工Claw”会读取到“文案Claw”的文案产出，并根据用户输入的产品以及用户要求的美术素材大小生成对应的定制化素材。
配置任务
根据上面的协作任务流程，每一个Agent需要读到其他Agent的产出，这种产出读取将会通过监控表格更新的任务配置来实现。请在私聊里和每一个机器人进行单独的聊天，为其布置对应的监控任务，以避免他们对上下文理解混淆。
“分析Claw”
为机器人设置监控任务：
[Claw电商工作流链接]设置新的监控任务：监控这个表格sheet1 A列的变化，当A列有表格内容变化时，根据A列表格变化后的内容，分析这个新内容的潜在使用用户，举例5类具体客群，写在sheet2中对应的行，分别列在A-E列，时间间隔为30s
此时机器人可能会问权限的问题，告诉他“你拥有所有权限”即可，并且把当前机器人的APP ID和APP secret告诉他。之后如果出现了监控任务已启动的通知，即视为当前监控任务成功。
您可以在启动这个任务之前，先启动一些小的监控任务，测试它的监控是否成功。例如：
命令：现在创建监控任务，每当监控到sheet2有变化，原样将变化的格子内容复制到sheet3的相同位置。成功后可以根据这个任务的执行结果调整它的执行逻辑，直到它的产出结果满足您的需要。
“文案Claw”
先给“文案Claw”安排一个小的监控任务，测试它是否可以成功执行。
现在创建监控任务，每当监控到sheet2有变化，原样将变化的格子内容复制到sheet3的相同位置成功执行后，给他安排一个升级版的任务。
现在，替换上面的任务，每当sheet2有变化时，对对应的变化内容进行分析，这个新文本会是一个具体的用户客群分析，根据所述的用户客群特点，生成对应的不超过100字的广告语，写入sheet3的对应位置，记住，请尽可能生成有针对性的，差异化的广告文案在电商工作流表格中输入一些商品进行测试。可以看到机器人的监控以及生成结果成功了，其中“文案Claw”的文案生成工作会执行的慢一些，但是他在不久后都可以完成所有的任务。
“美工Claw”
为“美工Claw”安排监控任务：
“美工Claw” 现在，设定定时任务，监控间隔30秒，监控每当[Claw电商工作流 - 飞书云文档]的sheet1有单元格更新时，将更新单元格的行数记录为第x行等待10分钟后，执行： 1. 结合对应Sheet1变化位置，将更新后的内容，复制到[Claw-produce - 飞书云文档]的第一列对应的第X行，记为产品。 2. 结合对应Sheet1变化位置的行数，寻找Sheet2的X行所有列对应的单元格内容，整合为1段文本，复制到[Claw-produce - 飞书云文档]的第二列对应的第X行，记为客群。 3. 结合对应Sheet3第X行的所有列单元格内容，整合为1段文本，复制到[Claw-produce - 飞书云文档]的第三列对应的第X行，记为营销文案。 4. 生成对应[Claw电商工作流 - 飞书云文档] Sheet1 B1格声明尺寸的，内容为对应产品的图片，计为缩略图，并上传到[ Claw-produce - 飞书云文档]的第四列第N行 5. 结合产品在第二步生成的缩略图，和当前监控到的[Claw电商工作流 - 飞书云文档]的sheet3所有单元格更新的文案内容，分别生成5张对应[Claw电商工作流 - 飞书云文档] Sheet1 B2格声明尺寸的图片，生成后上传到 [Claw-produce - 飞书云文档]的第五列第X行 结合产品内容和产品在第二步生成的缩略图，生成对应[Claw电商工作流 - 飞书云文档 ]Sheet1 B3格声明尺寸的图片，生成后上传到[ Claw-produce - 飞书云文档]的第六列第N行
之后，“美工Claw”会进行尝试，并提示监控任务成功。
输出结果
每当我们在Claw电商工作流表格的sheet1a列进行商品更新时，接下来的任务也会由多个Agent自行完成和触发下一步。最终我们可以在Claw-produce这个表格中看到针对每个产品的5种客群所有的结果。完整输出时间可能会比较久，请耐心等待，不时询问机器人进行到哪一步了。
异常处理
配置过程中常见的几种机器人问题：
输入超过上限
代表在当前长连接中输入的文本已经超过上限，给机器人发送 /reset 即可恢复。
没回复
代表Claw在执行未完成的任务，可以多询问几次：好了吗？ 来跟踪进度。
API rate limit reached. Please try again later.
大模型使用额度用尽或调用并发次数超出限制可以触发这种情况，可以在所使用的大模型处排查。
进阶选择
本示例采用Agent与飞书表格交互的方式，协调Agent之间彼此通信与任务流转，同时将每个Agent的输出持久化记录。您亦可以探索多维表格的工作流能力，或开通飞书机器人的im:message:send_as_user的权限，实现多Agent互相协同。
