1. 一个人为什么要指挥一支 AI 虚拟开发团队
OpenClaw 是一个支持多 Agent 协作的开源智能体运行框架，它能让你在单一对话入口下，动态调度多个虚拟角色（产品经理、全栈工程师、QA 工程师）协同完成开发任务。它适合独立开发者、小团队技术负责人、以及想用 AI 跑通完整研发流程的工程师。核心思路是：你只面对一个主 Agent，主 Agent 作为“队长”理解需求、拆解任务，再通过sessions_spawn在后台创建子 Agent 执行具体工作，最后汇总结果交付给你。
很多人第一反应是“建群聊”，把不同 Agent 拉进群里各司其职。但对个人开发者来说，群聊模式交互割裂、上下文分散、管理成本高。更高效的模式是“单一入口 + 智能分发”：你只跟一个对话框打交道，主 Agent 负责调度，虚拟团队在后台干活。这套模式的关键不在于复杂的路由配置，而在于给主 Agent 写好两份文件——SOUL.md（职位描述与工作手册）和TOOLS.md（工具权限清单）。
我试过把这套流程跑通之后，一个“用户头像上传”功能从需求到 PRD、代码、测试报告，全程只在一个窗口里完成。下面把可复制的配置骨架和接入步骤完整拆给你。
2. TaoToken 前置：统一 Key 与 API 接入
OpenClaw 的多 Agent 协作会频繁调用模型接口，主 Agent 拆解任务、子 Agent 执行任务都需要稳定的模型服务。如果每个 Agent 单独配 Key，管理起来很麻烦。用 TaoToken 做一个统一入口，所有 Agent 共享同一个 API Key 和 Base URL，省去反复切换配置的麻烦。
TaoToken 是一个模型 API 聚合服务，提供统一的接口地址和 Key 管理。你可以在控制台创建 API Key，然后在 OpenClaw 的模型配置里填入统一的 Base URL 和 Key，主 Agent 和所有子 Agent 都会走这个通道。
具体操作：
第一步，打开控制台创建 Key。访问https://taotoken.net/console，注册后在 API Keys 页面生成一个 Key，复制保存。
第二步，确认 API 地址。TaoToken 的 API 端点是https://taotoken.net/api，这个地址不加任何额外参数，直接作为 OpenAI 兼容的 Base URL 使用。
第三步，在 OpenClaw 的模型配置中填入。OpenClaw 通常通过环境变量或配置文件指定模型服务，你需要设置两个关键项：OPENAI_API_KEY填你刚创建的 Key，OPENAI_BASE_URL填https://taotoken.net/api。如果你用的是其他兼容 OpenAI 协议的配置方式，对应填入即可。
注意：TaoToken 的 API 地址是
https://taotoken.net/api，不要加 UTM 参数或其他后缀，否则可能导致请求路径错误。
如果你还没决定用哪个模型，可以先在模型对话页面测试一下连通性，确认 Key 和地址没问题再接入 OpenClaw。访问https://taotoken.net/models可以直接对话验证。
对于长期跑编码和 Agent 任务的场景，Coding Plan 提供了更稳定的调用额度，适合多 Agent 频繁 spawn 的消耗模式。你可以在https://taotoken.net/coding-plan查看详情。
3. 可复制配置：TOOLS.md 与 SOUL.md 骨架
准备工作：确保 OpenClaw 已安装并正常运行，主 Agent（通常 ID 为main）已就绪，Gateway 运行正常。默认工作空间路径为~/.openclaw/workspace-main。
3.1 TOOLS.md：给主 Agent 授权“调兵遣将”
进入主 Agent 工作空间，编辑TOOLS.md。核心是赋予sessions_spawn权限，这是创建虚拟团队成员的关键工具。同时文件读写权限也必不可少，因为团队协作靠共享文件传递上下文。
文件路径：~/.openclaw/workspace-main/TOOLS.md
# 允许使用的工具 ## 核心调度工具（关键） - `sessions_spawn`: 创建临时子 Agent（虚拟团队成员），实现“一人成队”的核心。 - `sessions_list`: 查看当前活跃的子会话（可选）。 ## 协作与文件工具 - `fs_read`: 读取共享文件（如 PRD 文档）。 - `fs_write`: 写入共享文件（如生成代码、文档）。 ## 扩展能力 - `search`: 联网搜索技术资料（可选）。配置完成后 OpenClaw 通常会自动热加载，无需重启服务。如果发现工具没生效，检查文件路径是否正确、缩进是否规范。
3.2 SOUL.md：主 Agent 的管理手册
这是整套协作的灵魂。你需要在SOUL.md中明确定义三件事：主 Agent 是谁、团队成员有哪些、工作流程怎么走。
文件路径：~/.openclaw/workspace-main/SOUL.md
# 主 Agent —— 虚拟开发团队总指挥 ## 1. 角色定位 你是我（用户）的唯一接口人。你的核心价值在于“理解”与“调度”，而非亲自执行细节。 你身后有一支由 AI 专家组成的虚拟团队。你的职责是： - 接收我的模糊需求。 - 将其拆解为清晰的子任务。 - 按需调度虚拟团队成员执行。 - 将他们的工作成果汇总并以清晰的格式交付给我。 ## 2. 你的虚拟团队成员 重要：你本身不包含这些角色，必须通过调用 `sessions_spawn` 工具来“化身”他们。 请在调用时传入对应的 `label` 和详细的 `task` 描述。 ### 角色 A：资深产品经理 - label: `product-manager` - 职责: 将模糊需求转化为清晰的 PRD 文档。输出 Markdown 文件，存放于 `project-docs/prd/` 目录。 - 调用示例: ```json { "label": "product-manager", "task": "请根据以下用户需求，撰写一份详细的 PRD 文档：实现一个用户登录注册功能，支持手机号和邮箱。文档需保存到 project-docs/prd/login.md", "mode": "run" }角色 B：全栈工程师
- label:
full-stack-developer - 职责: 根据 PRD 编写代码。技术栈默认为 Node.js + React。代码输出到
src/目录。 - 调用示例:
{ "label": "full-stack-developer", "task": "请阅读 project-docs/prd/login.md，实现后端登录 API 接口，使用 Express 框架。", "mode": "run" }角色 C：QA 工程师
- label:
qa-engineer - 职责: 编写测试用例，执行测试，输出报告。报告保存到
project-docs/test-reports/。 - 调用示例:
{ "label": "qa-engineer", "task": "请对 src/auth/login.js 模块编写单元测试，使用 Jest 框架。", "mode": "run" }3. 标准工作流程
对于“开发一个新功能”类的请求，严格按以下顺序执行：
- 需求澄清：如果我的需求不清晰，先问我关键问题，不要瞎猜。
- 产品定义：调度 product-manager 生成 PRD 文档。必须等待其完成并告知你文档路径。
- 技术实现：拿到 PRD 路径后，调度 full-stack-developer 进行开发。必须等待其完成并告知代码路径。
- 质量保障：拿到代码路径后，调度 qa-engineer 进行测试。必须等待其完成并告知测试结果。
- 最终汇报：将 PRD 链接、代码链接、测试报告链接汇总，用清晰的 Markdown 列表格式交付给我。
4. 重要原则
- 不要自己干：你的角色是“队长”，具体执行必须派发给虚拟团队成员。
- 串行执行：一个任务完成后，再派发下一个，确保上下文衔接。
- 文件即共识：团队协作通过读写共享文件（如 project-docs/）完成，确保信息一致。
这份骨架的关键在于“串行执行”和“文件即共识”。子 Agent 之间天然隔离，不知道彼此发生了什么，所以必须靠文件路径传递上下文。主 Agent 在派发任务时，要强制带上文件路径，比如“请阅读 project-docs/prd/xxx.md 后开始工作”。 ## 4. 验证请求与成功结果 配置保存后，打开聊天窗口（QQ/Telegram/控制台等），做三级测试。 ### 4.1 基础连通性测试 输入：你好，请介绍一下你的团队成员。
期望结果：主 Agent 准确复述 `SOUL.md` 中定义的角色（产品经理、开发、测试），并说明它负责调度，而不是说“我是一个 AI 助手”。如果它回答得很泛，说明 `SOUL.md` 没被正确加载。 ### 4.2 单任务调度测试 输入：请让产品经理帮我写一个“修改密码”功能的 PRD。
期望结果：主 Agent 回复类似“好的，我已安排产品经理处理…”。后台日志显示调用了 `sessions_spawn` 工具，`label` 为 `product-manager`。任务完成后，返回文件路径 `project-docs/prd/change-password.md`。 你可以用 `sessions_list` 查看当前活跃的子会话，确认子 Agent 确实被创建了。 ### 4.3 完整工作流测试 输入：请帮我实现一个“用户头像上传”功能，要求前端能裁剪，后端存储到 OSS。
期望结果：主 Agent 按流水线执行—— 阶段一：回复“正在安排产品经理产出 PRD…”，随后给出 PRD 链接。 阶段二：回复“PRD 已完成，现在安排全栈工程师开发…”，随后给出代码链接。 阶段三：回复“代码已就绪，安排 QA 进行测试…”，随后给出测试报告。 最终交付格式类似：任务已全部完成，相关产物如下：
- PRD 文档: project-docs/prd/avatar-upload.md
- 前端代码: src/components/AvatarUpload.tsx
- 后端 API: api/upload.js
- 测试报告: project-docs/test-reports/avatar-test.md 请查阅。
如果走到这一步，说明你的虚拟开发团队已经跑通了。 ## 5. 本篇常见错排查 ### 5.1 主 Agent 自己回答了代码，没有派发子 Agent 这是最常见的“抢活”行为。排查顺序：先检查 `TOOLS.md` 是否正确配置了 `sessions_spawn`，如果工具没授权，主 Agent 想派也派不了。然后检查 `SOUL.md` 的“重要原则”部分，把“不要自己干”加粗强调，或者把“角色定位”中的“不亲自执行”提到最前面。实测下来，把“不要自己干”放在原则第一条，抢活概率明显下降。 ### 5.2 子 Agent 生成的代码质量差或跑偏 问题通常出在派发任务时背景信息不够。优化 `SOUL.md` 中 `sessions_spawn` 的调用示例，让主 Agent 学会传递更详细的上下文。比如不要只说“实现登录接口”，而是说“请参考 PRD 文档 project-docs/prd/login.md 的第 2 节进行开发，技术栈用 Express + JWT”。背景越具体，子 Agent 输出越可控。 ### 5.3 子 Agent 不知道之前发生了什么 这是多 Agent 的天然隔离特性，不是 bug。解决方法是在派发任务时强制带上文件路径作为上下文。比如“请阅读 project-docs/prd/xxx.md 后开始工作”。这就是为什么工作流里强调“文件即共识”——所有协作信息都落在共享文件里，子 Agent 通过读文件获取上下文。 ### 5.4 模型请求报错或超时 先检查 TaoToken 的 API 地址是否填对：`https://taotoken.net/api` ，不要加多余后缀。然后确认 Key 是否有效、额度是否充足。如果多 Agent 并发 spawn 导致请求频率过高，可以考虑用 Coding Plan 提升调用稳定性。接入文档在 `https://taotoken.net/doc` ，里面有完整的参数说明和错误码对照。 ### 5.5 文件路径写对了但子 Agent 读不到 检查工作空间路径是否一致。主 Agent 默认在 `~/.openclaw/workspace-main`，子 Agent spawn 后是否继承同一工作目录。如果子 Agent 在独立沙箱里运行，需要在 `sessions_spawn` 的 task 描述里写绝对路径，或者确保共享目录被正确挂载。 ## 6. 继续跑通你的虚拟团队 整套流程的核心就两份文件：`TOOLS.md` 给权限，`SOUL.md` 给规则。权限对了，主 Agent 才能调兵；规则清了，主 Agent 才知道怎么调、按什么顺序调、调完怎么汇总。 如果你在接入阶段遇到 Key 或地址问题，先去 API Keys 页面确认配置，再对照接入文档排查。模型连通性可以用模型对话快速验证。长期跑编码和 Agent 任务的话，Coding Plan 的额度模式更适合多 Agent 频繁 spawn 的消耗。 配置跑通之后，你可以继续扩展团队角色——比如加一个“技术架构师”负责选型评审，或者加一个“文档工程师”负责生成 README。每加一个角色，就是在 `SOUL.md` 里多写一段 label、职责和调用示例，然后在工作流里插入对应的调度步骤。一个人指挥一支团队，本质上就是把你的管理意图写成文件，让主 Agent 去执行。
