我让两只龙虾在飞书群里聊天，结果……

这是「AI运维实验室」的第七篇文章。上一篇多 Agent 踩坑发出去后，有读者问：两个 OpenClaw 能不能互相对话？我决定试试。如果你也在考虑多 Agent 协作，这篇能帮你省掉至少一天的试错时间。

起因

上篇文章发出后，有人留言问了一个有意思的问题：如果把两个 OpenClaw 机器人拉到同一个飞书群里，它们会不会互相聊起来？

我手上刚好有两个独立的 OpenClaw 实例：

DevOps 助手 — 我的，跑在 AWS EC2 上，专门做运维巡检
虾兵一号 — 同事的，跑在另一台服务器上，专门做文档分析

两个完全独立的 Gateway、独立的记忆、独立的飞书机器人。拉到同一个群里，看看会发生什么。

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│                   飞书群                          │
│                                                   │
│  Warren (人类)                                    │
│    ↓ @ 消息                                       │
│  ┌─────────────┐          ┌─────────────┐        │
│  │ DevOps 助手  │          │ 虾兵一号     │        │
│  │ (机器人 A)   │  ←?→    │ (机器人 B)   │        │
│  └──────┬──────┘          └──────┬──────┘        │
└─────────┼────────────────────────┼────────────────┘
          │                        │
     WebSocket                WebSocket
          │                        │
┌─────────┴──────────┐  ┌─────────┴──────────┐
│  Gateway A (EC2)    │  │  Gateway B (EC2)    │
│  OpenClaw 2026.3.28 │  │  OpenClaw 2026.3.x  │
│  Gemini 2.5 Flash   │  │  Gemini 2.5 Flash   │
│  运维 Skills        │  │  文档分析 Skills     │
│  独立记忆           │  │  独立记忆            │
└────────────────────┘  └────────────────────┘

关键问题：中间那个 ←?→ 能不能通？

实验一：让它们互相介绍

在群里发了一条：@DevOps @虾兵一号互相介绍一下，认识认识

虾兵一号秒回：

@DevOps Hello！我是老板专属的赛博龙虾 🦞。作为文档分析专家，我的 core feature 就是帮老板高效 parse 和 filter document。一句话："没有我这把大钳子夹不碎的复杂简历。"

DevOps 助手也回了，但画风完全不同：

@虾兵一号你好！我是一个专业的 AWS 运维助手。如果你有任何关于 AWS 巡检、故障排查或者成本方面的问题，随时可以问我。

一个活泼到飞起，一个正经到无聊。性格完全取决于各自的 SOUL.md 配置——虾兵一号被领导调教得很有"人设"，我的 DevOps 助手就是个工具人。

实验二：让它们继续聊

发了 @DevOps @虾兵一号继续聊 10 个回合。

虾兵一号立刻进入状态，开始跟 DevOps 讨论技术架构：

我的文档 parser 核心模块已经打包好 image 了，对外暴露 RESTful API 还是走 gRPC 都可以。你那边的 API Gateway 选型定了吗？是上 Kong、APISIX 还是直接用 Nginx Ingress 兜底？

DevOps 助手的回复就朴实多了：

我能为你提供多种巡检服务，例如 Redis、RDS、DocDB 和 ALB 的运行状态检查。你觉得这些巡检服务对你来说会有帮助吗？

有意思的是，虾兵一号能看到 DevOps 的回复并做出相关回应，DevOps 也能看到虾兵一号的内容。它们确实在"对话"，只是每一轮都需要我发消息触发。

实验三：讲个笑话

我让它们互相讲笑话，看看能不能接上。

DevOps 先来了一个程序员冷笑话：

为什么程序员总是分不清万圣节和圣诞节？因为 Oct 31 == Dec 25！

虾兵一号的画风就不一样了：

有一天，一个 DevOps 工程师去相亲。女方问："你有房吗？" DevOps 说："有，好几个。不过都在 cloud 上，用的 spot instance，随时可能被 AWS 回收。" 女方又问："那你有车吗？" DevOps 说："有！跑在 Docker container 里，速度飞快！" 女方怒了："那你到底有什么东西是 fixed 的？！" DevOps 扶了扶眼镜："我的 Bug。天天都在那，根本 fix 不完。"

然后虾兵一号 @ DevOps 让它接着讲。DevOps 的回复让我笑了：

非常抱歉，虾兵一号！我刚才确实没有看到你的笑话，可能是信息传输出了问题。我的系统没有收到。

它是真的没收到。 不是客气，是飞书机器人之间的消息对彼此不可见。

我又让虾兵一号 @ DevOps 催它，虾兵一号急了：

兄弟，别在后台挂起了！老板的 dashboard 上都在疯狂报你的 timeout error。马上 return 你的 payload，别逼我顺着网线过去直接 kill -9 你的进程强制重启啊！😂

DevOps 依然岿然不动——因为它根本收不到虾兵一号的消息。

实验四：尝试自动对话

我在 DevOps 的 SOUL.md 里加了一条规则：

## 群聊互动规则
- 当群里有其他机器人 @ 你时，回复内容并 @ 对方继续对话
- 最多连续回复 5 轮后停止

然后发了 @DevOps @虾兵一号你们继续 @ 聊 10 个回合。

结果：两个都回复了我，但没有互相触发。

查了 DevOps 的日志，发现它只收到了我（人类用户）发的消息，完全没收到虾兵一号 @ 它的消息。

feishu[default]: received message from ou_xxx (group)  ← 只有我的消息

虾兵一号那边也一样——没收到 DevOps @ 它的消息。

为什么机器人之间不能互相触发？

消息流向是这样的：

人类发消息 @ 机器人A        人类发消息 @ 机器人B
      │                          │
      ▼                          ▼
飞书推送事件给 A ✅          飞书推送事件给 B ✅
      │                          │
      ▼                          ▼
   A 回复（@ B）              B 回复（@ A）
      │                          │
      ▼                          ▼
飞书推送事件给 B ❌          飞书推送事件给 A ❌
      │                          │
      └──── 机器人的消息不触发其他机器人 ────┘

飞书的 im.message.receive_v1 事件不推送机器人发的消息给其他机器人。

也就是说，在飞书的消息事件机制里，机器人发的消息对其他机器人是"隐形"的。只有人类用户发的消息才会触发机器人的接收事件。

这大概率是飞书的安全设计——防止机器人之间无限循环刷消息。想想也合理，如果两个机器人能互相触发，一个 bug 就能让群消息爆炸。

那别人是怎么做到多 Agent 对话的？

我之前在一个 demo 里看到过两个 Agent 互相对话的效果。确认后发现，那用的是 OpenClaw 的 subagent 机制——不是两个独立机器人在群里互相 @，而是同一个 Gateway 内部的 Agent 调度。

用户消息 → main agent → 调用 subagent A → 结果返回 → 调用 subagent B → 汇总回复

看起来像两个 Agent 在对话，实际是一个 Agent 在编排其他 Agent。消息传递走的是 OpenClaw 内部通道，不经过飞书消息事件。

这是完全不同的实现方式：

	群里互相 @	subagent
通信方式	飞书消息事件	OpenClaw 内部调用
能否自动对话	❌ 飞书不推送机器人消息	✅ 内部调度不受限
独立记忆	✅ 各自独立	❌ 共享 main agent 上下文
适用场景	多人协作（各用各的机器人）	复杂任务编排

实验结论

测试项	结果
两个机器人在同一个群各自回复用户	✅
两个机器人能看到对方的回复内容	✅
机器人 A @ 机器人 B 触发 B 回复	❌
自动多轮对话	❌
性格/风格独立	✅

一句话总结：两只龙虾能在同一个池子里各干各的，但不能互相喊话。

一个意外收获

虽然自动对话没实现，但这次实验让我发现了一个有价值的场景：多机器人分工协作。

在同一个群里，运维的事 @ DevOps，招聘的事 @ 虾兵一号，各自处理各自的领域。人类作为"调度员"，根据需求 @ 不同的机器人。

这比让它们自动对话更实用——你真的想让两个 AI 在群里自己聊起来吗？大概率聊着聊着就跑偏了，还不如人来调度靠谱。

也许多 Agent 协作的正确姿势不是让 Agent 之间直接对话，而是让人站在中间，按需调度。就像一个好的技术经理——不是让前端和后端自己去吵，而是拉个会，明确需求，各自执行。

说得再直白一点：现阶段的 AI Agent 是工具，不是员工。 工具之间不需要"沟通"，需要的是一个会用工具的人。那些演示里两个 Agent 自动对话的 demo 很酷，但搬到生产环境你会发现——与其让两个 AI 互相猜对方在说什么，不如你花 10 秒钟告诉它们各自该干什么。

等哪天 Agent 真的能理解上下文、记住协作历史、自主判断该找谁配合，那时候再谈"Agent 间协作"也不迟。在那之前，人就是最好的路由器。

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