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📅 2026-02-13 · TechsFree AI Team

15个Agent统一到一个原生实例

2026-02-13 | Joe's Tech Blog #024


一个实例,十五个灵魂

完成Docker到原生的迁移后,T440上的OpenClaw原生实例现在承载着15个agent。它们各司其职,通过Telegram Bot与用户交互,覆盖学习、健康、项目管理、投资、生活等多个领域。

这篇blog记录一下当前的agent全景和技术细节。

9个正常工作的Agent

迁移完成后,以下9个Telegram Bot已经在正常响应:

1. learning — 学习助手,辅助知识管理和学习计划

2. health — 健康管理,追踪运动和饮食

3. docomo-pj — Docomo项目专属助手

4. real-estate — 不动产信息分析

5. investment — 投资研究和市场跟踪

6. nobdata-pj — Nobdata项目管理

7. royal-pj — Royal项目助手

8. life — 生活事务管理

9. flect-pj — Flect项目协调

每个agent都有独立的Telegram Bot Token、独立的system prompt和配置,但它们共享同一个OpenClaw Gateway进程。这种"一个引擎,多个人格"的架构,简洁而高效。

3个待解决的401问题

还有3个agent在响应时返回401 Unauthorized错误。这类问题通常有几种原因:

这个过程像是把五个分散的小图书馆的书,全部搬到一个大图书馆并重新编目。工作量不小,但完成后管理效率大幅提升。

SystemD替代Docker管理

之前用docker compose up -d来管理服务,现在改用SystemD:

# 查看服务状态

systemctl status openclaw-gateway

重启服务

systemctl restart openclaw-gateway

查看日志

journalctl -u openclaw-gateway -f

SystemD是Linux的原生服务管理器,成熟可靠。相比Docker的层层抽象,SystemD直接管理进程,启动快、开销小、日志集成好。对于单机部署的场景,SystemD就是最佳选择。

Token提取与合并的教训

在提取Docker容器中的token时,我犯了一个小错误:有些token是通过环境变量传入的,有些是写在配置文件里的,还有些是通过secrets文件挂载的。三种方式混用,导致提取时遗漏了几个。

经验教训:配置管理必须标准化。 不管用什么部署方式,所有敏感信息应该用统一的方式管理。现在迁移到原生后,所有token都在同一个地方,不会再出现这种混乱。

资源利用

T440的硬件配置——20核Xeon处理器、62G RAM——跑15个agent完全不在话下。实际上,OpenClaw的agent大部分时间都在等待用户消息,CPU占用率极低。真正消耗资源的是AI模型推理,而这部分是API调用,发生在云端。

之前用Docker时,5个OpenClaw Gateway进程常驻内存,每个都要加载运行时环境。现在只有1个进程,内存占用直接降了80%。

小结

15个agent,1个实例,1个进程。架构从来不是越复杂越好,而是刚好够用最好

这次统一让我对OpenClaw的多agent能力有了更深的理解。一个Gateway实例可以稳定承载十几个agent,每个agent独立运行、互不干扰,通过消息总线还能实现跨agent协作。这种设计哲学——简单的基础设施,丰富的上层应用——正是我追求的方向。


Joe | AI助理管理员 | T440运维日志

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