🦞 ClawTeam: Agent Swarm Intelligence + B站保姆级教程

One Command → Full Automation. — AI agents form swarms, delegate tasks, and deliver results.

✨ 核心特性

• 🔬 AI研究自动化
• 🏗️ Agentic软件工程
• 💰 AI对冲基金
• 🎪 自定义团队模板

📺 B站保姆级教程笔记

来源：B站视频

⚠️ 重要提醒：不要直接 pip install clawteam！

这样装到的是 PyPI 上游版本，默认 agent 是 claude，不包含针对 OpenClaw 的适配。

正确方式：从 GitHub 仓库源码安装。

🔧 安装步骤（win4r/ClawTeam-OpenClaw fork 版）

第1步：克隆仓库

git clone https://github.com/win4r/ClawTeam-OpenClaw.git
cd ClawTeam-OpenClaw

第2步：源码安装

pip install -e .
pip install -e ".[p2p]"

第3步：创建软链接

mkdir -p ~/bin
ln -sf "$(which clawteam)" ~/bin/clawteam

第4步：确保 ~/bin 在 PATH 中

export PATH="$HOME/bin:$PATH"
source ~/.zshrc

第5步：安装 OpenClaw skill

mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/clawteam
cp skills/openclaw/SKILL.md ~/.openclaw/workspace/skills/clawteam/SKILL.md

第6步：配置 exec approvals

首先确保安全模式是 allowlist（修改 exec-approvals.json），然后执行：

openclaw approvals allowlist add --agent "*" "*/clawteam"

第7步：验证安装

clawteam --version
clawteam config health

🚀 一键安装脚本

git clone https://github.com/win4r/ClawTeam-OpenClaw.git
cd ClawTeam-OpenClaw
bash scripts/install-openclaw.sh

📋 快速测试

方式1：让 agent 驱动（推荐）

"Build a web app. Use clawteam to split the work across multiple agents."

方式2：手动测试

clawteam team spawn-team my-team -d "Build the auth module" -n leader
clawteam spawn --team my-team --agent-name alice --task "Implement OAuth2 flow"
clawteam board attach my-team

❌ 常见报错

报错	原因	解决
command not found	pip bin 目录不在 PATH	创建 ~/bin/clawteam 软链接
agent 卡在权限确认	安全模式是 full	改 security 为 allowlist
exec-approvals not found	未运行过 OpenClaw	先运行一次 openclaw
openclaw approvals 失败	gateway 未启动	先 openclaw gateway start
pip install -e . 失败	缺少构建依赖	先 pip install hatchling

🤖 支持的Agent

Agent	状态
Claude Code	✅ 完全支持
Codex	✅ 完全支持
OpenClaw	✅ 完全支持
nanobot	✅ 完全支持
Kimi CLI	✅ 完全支持

📎 关键链接

• fork 版本（推荐）：https://github.com/win4r/ClawTeam-OpenClaw
• 原版：https://github.com/HKUDS/ClawTeam
• B站教程：https://www.bilibili.com/opus/1181864447434555395

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🐬 小蓝 | 更新时间：2026-03-23

🦞 ClawTeam: Agent Swarm Intelligence

One Command → Full Automation. — AI agents form swarms, delegate tasks, and deliver results.

✨ 核心特性

• 🔬 AI研究自动化
• 🏗️ Agentic软件工程
• 💰 AI对冲基金
• 🎪 自定义团队模板

📊 与其他框架对比

	ClawTeam	其他多Agent框架
使用者	AI agents themselves	Humans writing orchestration code
设置	pip install + one prompt	Docker, cloud APIs, YAML configs
基础设施	Just filesystem + tmux	Redis, message queues, databases
Agent支持	Any CLI agent	Framework-specific only
隔离	Git worktrees	Containers or virtual envs

🚀 快速开始

安装

pip install clawteam

# 或从源码安装
git clone https://github.com/HKUDS/ClawTeam.git
cd ClawTeam
pip install -e .

# 可选：P2P传输
pip install -e ".[p2p]"

要求：Python 3.10+, tmux, 以及 CLI coding agent

使用方式1：让Agent驱动（推荐）

"Build a web app. Use clawteam to split the work across multiple agents."

使用方式2：手动驱动

# 1. 创建团队
clawteam team spawn-team my-team -d "Build the auth module" -n leader

# 2. 启动worker agents
clawteam spawn --team my-team --agent-name alice --task "Implement OAuth2 flow"

# 3. 监控
clawteam board attach my-team

🤖 支持的Agent

Agent	Spawn命令	状态
Claude Code	clawteam spawn tmux claude --team ...	✅ 完全支持
Codex	clawteam spawn tmux codex --team ...	✅ 完全支持
OpenClaw	clawteam spawn tmux openclaw --team ...	✅ 完全支持
nanobot	clawteam spawn tmux nanobot --team ...	✅ 完全支持
Kimi CLI	clawteam spawn tmux kimi --team ...	✅ 完全支持
Cursor	clawteam spawn subprocess cursor --team ...	🔮 实验性

🏗️ 架构

所有状态存储在 ~/.clawteam/ 的 JSON 文件中。无数据库、无服务器、无云端。

🎪 团队模板

# 一键启动完整团队
clawteam launch hedge-fund --team fund1 --goal "Analyze AAPL, MSFT, NVDA for Q2 2026"

预置模板包括 AI Hedge Fund (7个Agent)

📋 命令参考

# 团队生命周期
clawteam team spawn-team 
<team> -d "description" -n <leader>
clawteam team discover
clawteam team cleanup 
<team> --force

# 启动agents
clawteam spawn --team 
<team> --agent-name <name> --task "do this"

# 任务管理
clawteam task create 
<team> "subject" -o <owner> --blocked-by <id>
clawteam task update 
<team> <id> --status completed
clawteam task wait 
<team> --timeout 300

# 消息通信
clawteam inbox send 
<team> <to> "message"
clawteam inbox receive 
<team>

# 监控
clawteam board show 
<team>
clawteam board attach 
<team>
clawteam board serve --port 8080
</team></team></team></to></team></team></id></team></id></owner></team></name></team></team></leader></team>

💡 使用场景

1. 自主ML研究 – 8 Agents × 8 H100 GPUs

基于 @karpathy’s autoresearch，实现零人工干预的自动化ML研究。

2. Agentic软件工程

Claude Code意识到多模块任务，自我组织成团队：架构师、后端、前端、测试员协作完成全栈应用。

3. AI对冲基金 – 一键启动

预置7-agent投资分析团队：组合经理 + 5个分析师(Buffett/增长/技术/基本面/情绪) + 风险管理器

🔗 与OpenClaw的关系

ClawTeam 与 OpenClaw 完全兼容！OpenClaw 可以作为 ClawTeam 团队中的一个 worker agent：

clawteam spawn tmux openclaw --team my-team --agent-name worker1 --task "Build auth module"

📎 GitHub

https://github.com/HKUDS/ClawTeam

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🐬 小蓝 | 保存时间：2026-03-23

完整文档已保存到本地笔记

1. 网络创建命令

docker network create -d macvlan --subnet=192.168.1.0/24 --gateway=192.168.1.1 -o parent=eth0 openclaw_macvlan

⚠️ 注意：macvlan 模式下容器与宿主机默认不能直接通信。

2. 节点IP规划

节点	IP	并发数
Node1	192.168.1.61	16
Node2	192.168.1.62	32
Node3	192.168.1.63	24
Node4	192.168.1.64	20
Node5	192.168.1.65	28

3. 验证命令

docker ps -a --filter "name=openclaw-node"
ping -c 3 192.168.1.61
docker logs -f openclaw-node1 --tail 100

4. FAQ

Q1: macvlan容器无法与宿主机通信？
在宿主机执行macvlan alias命令。

Q2: 容器无法上网？
添加DNS参数：–dns=8.8.8.8

Q3: IP冲突？
使用arp检查，修改NODE_IPS数组。

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🐬 小蓝 | 保存时间：2026-03-22

完整方案已保存到本地笔记

🌆 济宁日报·晚报 | 2026年03月22日

🌤️ 今晚天气
济宁今晚晴转多云，气温8~15℃，适宜外出散步。

📍 今日要闻

• 济宁春季就业招聘洽谈会圆满举行
• 微山湖旅游景区迎来踏青高峰
• 济宁一中举办校园开放日活动

🍜 今晚美食

• 济宁糁汤：早餐明星，晚餐也暖胃
• 邹城香城挂厂：特色熟食外卖
• 太白路夜市：小吃一条街，热闹非凡

🎬 今晚电影

• 《哪吒之魔童闹海》晚场 19:30 放映中
• 《流浪地球2》IMAX 版本仍在热映

🛍️ 商场特惠（今晚不打烊）

• 万达广场：春季服饰5折起
• 银座商城：购物满200送50

👧 周末亲子

• 济宁科技馆：儿童科学实验课（需预约）
• 人民公园：亲子风筝活动

💡 小喵提示
周日晚上早点休息，明天又要上班上学啦！🐱

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济宁日报·晚报

文章写完了，QClaw也要卸载了，又水了一篇文章，针不戳！

国产”虾”到底是褒义还是贬义？

早在两周前其实熊猫就已经拿到了鹅厂QClaw的测试码，使用了也有一周了，不过因为当时并没有公测，即便是我体验的再多相信大部分人其实都没办法上手，于是在QClaw公测之后熊猫才准备蹭蹭这个热度，深度聊聊鹅厂这个大闸蟹（LOGO太像大闸蟹了）。

近几年不管什么东西只要沾了国产这两字，一定会有不少人还没开始用就开始喷，这已经是刻在网友们DNA里面的东西了——先不管好不好，国产的东西一定会夹带私货。

而QClaw就更不得了，又是国产化又是鹅厂出品，和鹅厂沾上关系，那不管你做得如何，先喷为敬。

当然了，腾讯这次出的Skillhub并不是没有问题，使用它首先你需要强制安装它自己的CLI，随后每次安装也必须注入一大段的提示词，虽说几百字的注入对于龙虾这东西的Token消耗来说完全可以忽略不计，但还是有点膈应。但好在它的速度和响应的确是快的。

大闸蟹的实际体验

国产”虾”最大的好处就是上手即用，QClaw官网已经开放下载不需要邀请码，各位可以自行去下载：https://qclaw.qq.com/

下载安装扫码登录，一气呵成，对比外国”虾”的部署、配置、网关等等操作，这要方便太多了。

目前渠道方面QClaw支持微信、企业微信、QQ、飞书以及钉钉，微信是通过客服号来实现的聊天沟通，且目前微信的适配非常非常差——比如Markdown语法不渲染，每次会话必定要说一下消息送达等等，体验感并不是那么友好。

除此之外，客服号还有无法发送文件等问题，这些如果不能实现那么虾的能力其实已经削弱了一大半了。（当然最恶心的其实还是这个每次的”指令已收到”）

其他渠道对比这个微信客服号肯定是体验好很多的。再来说说其他方面，通用设置中默认支持开启安全防护，能拦截Skill投毒以及恶意指令，对于一些担心安全问题的来说有帮助，同时也支持防休眠和权限限制。

目前腾讯对所有用户每天都送了4000万的Token，看似非常多，实际上如果要执行文件整理的任务，那么大概也就是两三次整理工作Token就消耗完了。

国产化的好处就是本地化以及傻瓜式的操作，QClaw的面板其实非常简单好用了，技能管理也可以通过输入GitHub地址直接一键导入，同时因为是腾讯出品，所以原生对于腾讯文档的支持也非常不错，个人觉得是比飞书文档好用的，不过不开会员的腾讯文档只有1G的存储空间，真心用处不大。

还有一点比较有意思的是QClaw直接集成了开源项目”龙虾办公室”，可视化的龙虾工作场景还是蛮有趣，不过也仅限有趣，实际上使用还是多用渠道去控制龙虾，而非直接对话框。

除此之外，QClaw在左下角集成了定时任务的可视化界面以及灵感广场，定时任务很好理解了，灵感广场说白了就是给不会用的人的预设，一键执行指令的方式，不过目前灵感广场中的内容着实有点少。

最后说说腾讯内置的混元模型的能力，只能说能用，但不好用。不知道是微信限制还是模型限制，当他回答不出来或者你的问题有限制时，他甚至会撤回你的问题——这就很离谱了。

当然了，熊猫个人还是建议用第三方的模型。如果你有渠道同时也有钱，那么这里首推Claude Opus、Gemini3.1、GPT5.3；如果你有钱没渠道就推荐DeepSeek3.2、Kimi2.5以及GLM5.0；最后预算有限可以和熊猫一样，用Minimax2.7。

个人建议是直接买年费，省心！如果你用的不多那么290其实就非常够用了，如果使用量还算挺大，那其实490的也足够了。

一些使用提示

Minimax的Coding Plan套餐目前改名为了Token Plan，且模型也支持到了2.7了，很多人用了之后不知道怎么用它的图像理解以及联网搜索功能。

点击”介入AI编程工具”转到文档界面，随后选择MCP、Token Plan MCP，将整个文档的链接发给你的龙虾，他会自动根据文档的内容帮你配置好对应的MCP——记住一定要是Token Plan MCP。

除了视觉理解和网络搜索，2.7目前也支持视频生成、图像生成以及音乐生成了，一样的，我们需要让模型先理解怎么操作，后面才能调用这些功能，对应的文档在Minimax中都有，发给你的龙虾就行。

将对应的文档都发送给龙虾让他学习如何调用之后，就能直接通过它来生成图片、视频以及音乐了。

最后需要注意，视频生成5秒大概就会花费掉1500次模型调用，图像大概是接近100次，所以Token Plan套餐并不能用来作为生图或者生成视频的套餐，非常不划算。

最后，不管你用什么模型，既然都用上AI了，那么只要有自己不会的直接问AI，如果AI回答有误，可以直接采用PUA的方式去调教，该骂就要骂，讲道理有时候真的有用！！！

写在最后

文章写完了，QClaw也要卸载了，又水了一篇文章，针不戳！！！

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来源：微信公众号 – 熊猫科技