AgenticHub × OpenClaw：把你的 Agent 装进龙虾

想用 AI Agent 干活，但配置太复杂？想让 OpenClaw 更智能，但不知道从哪开始？

现在，AgenticHub 和 OpenClaw 打通了。

三个核心能力

AgenticHub 现在支持 OpenClaw 集成，主要包含三个功能：

插件支持：在 OpenClaw 中通过插件机制，直接调用 AgenticHub 构建的 Agent

模板支持：在 AgenticHub 平台创建 Agent 模板，一键部署到 OpenClaw

技能广场：新增技能（Skills）模块，支持查看和管理 Agent 技能

简单说，就是把 AgenticHub 做好的 Agent 能力，装进 OpenClaw 里用。

带来什么改变

对于 OpenClaw 用户：不用再花时间研究怎么配置复杂的 Agent 工作流。安装插件，选择模板，直接开始用。需要处理邮件、分析数据、生成内容，一句话的事。

对于开发者：AgenticHub 提供了完整的 Agent 编排能力和技能库。你可以专注于业务逻辑，而不是底层实现。想要给 OpenClaw 添加新能力？从技能广场选几个技能，组合一下，完成。

对于团队：统一的 Agent 管理平台。创建的 Agent 可以在团队内共享，模板可以复用，技能可以标准化。一个人配置好，全团队都能用。

这不是简单的工具集成，而是把两个生态的优势连接起来。OpenClaw 的开源灵活性 + AgenticHub 的 Agent 编排能力，让 AI 助手真正变得好用。

做这个集成的目的很简单：让 OpenClaw 用户不用重复造轮子。你需要的 Agent 能力，AgenticHub 已经做好了。直接拿来用，专注于解决实际问题，而不是花时间在配置上。

这是真正的优势互补。OpenClaw 提供稳定的运行环境和丰富的插件生态，AgenticHub 提供成熟的 Agent 能力和持续更新的技能库。用户得到的是一个完整的解决方案，不是半成品。

三大核心功能

1. 插件支持

在 OpenClaw 中安装 AgenticHub 插件，连接账号后，就可以在对话中直接调用 Agent。

使用场景举例：

你在 OpenClaw 里说：“帮我整理今天的邮件，紧急的单独列出来”

→ OpenClaw 调用 AgenticHub 的邮件 Agent，自动分类、生成摘要，结果返回对话框

你说：“分析一下上周的销售数据，生成报表”

→ 调用数据 Agent，读取数据、清洗分析、生成图表，直接展示结果

你说：“帮我写一篇关于 AI 工具的文章，找 5 个最新案例”

→ 调用内容 Agent，搜索资讯、提取案例、生成初稿，供你修改

整个过程无缝衔接，不需要切换工具。

2. 模板支持

在 AgenticHub 平台可以看到各种预设的 Agent 模板，比如 OpenClaw Agent、前端设计助手、简历评分器等。选择模板后，可以快速创建一个能用的智能体实例。

平台提供的模板类型：

• OpenClaw Agent：通过调用 OpenClaw API 自动创建和部署全新的 OpenClaw 实例
• 前端设计助手：创建独特的、生产级别的前端界
• 内容生成器：AI 媒体生成助手，通过文本生成图片
• 简历评分器：使用技能提取和相关性评分包装简历

每个模板都包含完整的提示词、工作流配置和所需技能，可以直接使用或根据需求修改。

3. 技能广场

技能（Skills）是 Agent 能做的具体事情。在 AgenticHub 的技能广场，可以浏览所有可用技能，按类别筛选（通讯、文档、开发、数据、AI）。从技能库选择需要的技能，配置参数后绑定到 Agent。可以查看已启用的技能，调整优先级，查看调用记录。

核心技能分类：

• 通讯类：邮件收发、即时消息、日程管理
• 文档类：文档处理、笔记管理、文件操作
• 开发类：代码管理、自动化部署、监控告警
• 数据类：数据库查询、网页抓取、数据分析
• AI 类：文本生成、语音处理、图像处理

技能组合示例：

邮件 + 日历 + 文档：收到会议邀请 → 提取信息 → 添加日历 → 准备资料 → 会前提醒

GitHub + 测试 + 通知：代码提交 → 自动测试 → 发现问题标注 → 通知到 Slack

快速入门教程

第一步：安装插件

在 OpenClaw 中安装 AgenticHub 插件：

第二步：配置 API Token

登录 AgenticHub 平台（http://opencsg-stg.com）

进入“设置” → “访问令牌”

创建新的 API Token，复制保存

在 OpenClaw 中配置 Token:

第三步：使用 Agent

方式 A：通过对话命令调用（推荐）

在 OpenClaw 对话中使用 /ah 或 /agentichub 命令：

方式 B：在 AgenticHub 平台创建实例

登录 AgenticHub 平台

选择“OpenClaw Agent”模板

填写实例名称，比如“我的销售助手”

点击“创建实例”

系统会自动：

调用 OpenClaw API 创建实例、配置所需的插件和技能、返回实例访问链接

创建完成后，你会看到提示。

实际操作演示

场景：选择并使用一个 Agent

在 AgenticHub 平台浏览 Agent 列表

找到“AI 实习生 1”

在 OpenClaw 中输入：/ah -agent 1542

系统显示 Agent 信息：

开始对话，Agent 会根据配置自动处理任务

场景：创建新的 OpenClaw 实例

在 AgenticHub 平台：

点击“OpenClaw Agent”模板

输入查询：“帮我创建一个专门处理客户邮件的助手”

系统自动：分析需求、选择合适的技能（邮件处理、客户管理）、创建 OpenClaw 实例、配置工作流

几秒后收到通知：“OpenClaw 实例已创建成功”

写在最后

AI Agent 的价值不在于技术有多复杂，而在于能不能真正解决问题。

很多人尝试过搭建自己的 AI 助手，但最后都卡在配置和调试上。不是能力不够，而是门槛太高。这次集成要解决的就是这个问题。

AgenticHub × OpenClaw 的组合，让你可以在 5 分钟内拥有一个能干活的 AI 助手。不需要研究文档，不需要写代码，不需要调试工作流。安装插件，选择模板，开始使用。

我们会持续优化体验，增加更多模板和技能。如果你在使用中遇到问题，或者有新的需求，欢迎反馈。

这只是开始。接下来我们会开放更多能力，让 Agent 真正成为你的生产力工具，而不是玩具。

关于OpenCSG

OpenCSG 是全球领先的开源大模型社区平台，致力于打造开放、协同、可持续生态，AgenticOps是人工智能领域的一种AI原生方法论，由OpenCSG（开放传神）提出。AgenticOps是Agentic AI的最佳落地实践也是方法论。核心产品 CSGHub 提供模型、数据集、代码与 AI 应用的 一站式托管、协作与共享服务，具备业界领先的模型资产管理能力，支持多角色协同和高效复用。