我用一個訂閱跑了 5 個 Telegram Bot——你也該這樣做
上個月在 r/selfhosted 看到一個問題，讓我沉默了一會兒：
"你已經在為一台 OpenClaw 伺服器付費了，為什麼只跑一個 Bot？"
我沒有好的答案。我當時只跑了一個 Bot——我的個人助手——還開著三個獨立訂閱來覆蓋其他場景。後來我把所有場景合併到一個 Seat 上，用 OpenClaw 的多 Agent 功能統一管理，省了錢、省了精力，腦子也清爽多了。以下是我的具體配置和原因。
提示： 如果您將 Bot 拉入 Telegram 群聊後它沒有反應，您可能需要關閉它的群組隱私模式 (Disable Privacy)。具體操作詳情，請參考我們的教學：如何在 Telegram 群聊中啟用您的 Bot。
為什麼我一開始沒想到這樣做
剛透過 ClawSimple 部署 OpenClaw 的時候，我把它當成單租戶軟體來用。一個 Bot、一個 Telegram Token、一個用途。這是大多數人的起點——入門階段完全沒問題。
但 OpenClaw 的 Gateway 本身就是用 Agent 級路由設計的：每個 Agent 有自己獨立的工作區、獨立的 Telegram Token、獨立的 AI 模型。一個實例可以跑一支 Bot 隊。我沒有早點這麼做，純粹是沒讀夠文檔。
社群很早就摸清了這一點。2026 年 2 月初，r/OpenClaw 和 r/LocalLLaMA 裡有大量帖子在討論三到八個 Bot 共用一台自托管實例的方案。這個玩法已經普及到 ClawSimple 直接在 Dashboard 裡做了「Add Agent」功能——不用 SSH，點幾下即可。
我的五個 Agent 配置
Agent 1：個人助手（@myassistant_bot）
這是最早的那個。模型是 Claude，接了我的日曆、郵件、天氣和 Notion。每天 7:11 自動發早報，晚上 21:00 幫我整理日記。這個不會拆。
模型： Anthropic Claude（BYOM）
記憶： 跨會話持久化
主要 Skills： 日曆、Gmail、Web 搜尋、Notion
Agent 2：工作調研引擎（@research_bot）
我做產品管理。我有一個專用工作手機上的 Telegram 帳號，專門用來做競品分析、論文摘要和 PRD 初稿。這個 Agent 用了對長上下文理解更強的模型，跑在同一台伺服器上，但和個人助手完全不共享記憶。
刻意分開是有意為之的。我不想讓 PM 調研 Agent 知道我的早報是什麼內容。乾淨的邊界是重點。
模型： OpenAI GPT-5.2
記憶： 按專案範圍隔離
主要 Skills： Web 搜尋、PDF 摘要、GitHub
Agent 3：家庭問答 Bot（@family_helper_bot）
我父母和老婆在一個 Telegram 群組裡。我建了第三個 Bot 讓他們隨時問問題——食譜、藥名查詢、中英互譯、簡單計算。它有意做了限制：不隨意瀏覽，不跨會話保留記憶（隱私），系統 Prompt 也寫得非常友好。
模型用的是 Google Gemini——速度快、價格低，這種高頻輕量場景完全夠用。因為和其他 Bot 共用同一台伺服器，除了 API 調用費以外沒有額外成本。我家人根本不知道背後是 OpenClaw，他們只看到一個秒回的好用 Bot。
模型： Google Gemini 3 Pro（BYOM）
記憶： 無（每次會話都是新的）
主要 Skills： 翻譯、Web 搜尋（受限範圍）
Agent 4：內容生產管道（@content_agent_bot）
我在寫一份簡報。這個 Agent 管理整個生產流程：監控 RSS 訂閱列表，每週摘要最值得讀的兩三條，生成草稿大綱，發到我的私人 Telegram 對話裡供我審閱。我回覆純文字修改意見，它重新排版準備終稿。
最讓我驚喜的是，這套工作流在 Agent 擁有獨立身份之後變得異常順暢。因為它有專屬記憶，不與個人助手共享上下文，從不會把我的簡報草稿和日記條目混淆。Agent 隔離在真正發揮作用。
模型： Claude（與個人助手共用 BYOM Key）
記憶： 按週維護的簡報上下文
主要 Skills： RSS、Web 搜尋、Telegram 定時器
Agent 5：副業客服 Bot（@support_bot）
我在維護一個副業專案的 Telegram 社群。這個 Agent 處理一線客服：FAQ 解答、安裝幫助、Bug 錄入 Notion。遇到回答不了的問題，它會標記一條 thread 等我晚些來處理。
這一個單獨計算的話，按之前的配置會是另一個 ClawSimple 訂閱。現在它的成本就等於它產生的 API 調用費——別無其他。
模型： GPT-5.2
記憶： 按用戶記錄，每週重置
主要 Skills： FAQ 檢索、Notion、Telegram 話題路由
實際發生了什麼變化
成本： 三個獨立 ClawSimple 訂閱縮減為一個。多跑幾個模型的 API 成本變化是真實存在的，但遠小於額外的月費。
可靠性： 需要重新部署伺服器（通常是 OpenClaw 大版本更新後），所有五個 Agent 都會自動恢復。ClawSimple 會按順序重新配置每個 Agent，全部上線後通知我。以前我得手動一個個重新部署。
心智負擔： 五個擁有不同名稱和個性的 Telegram Bot，我永遠知道在和哪個說話、它能做什麼。沒有歧義。個人助手不會意外回答客服諮詢，因為它根本看不到那些訊息。
可視化： ClawSimple Dashboard 上，五個 Agent 都在同一張訂閱卡片下，狀態一目了然，增減 Agent 不用碰任何配置文件。
如果重來一次我會怎麼做
如果從頭開始，我會提前規劃好 Agent 拓撲。我浪費了幾週時間讓個人助手試圖包攬一切——調研、家庭問答、個人事務——全在一個 Bot 裡。早點拆開能省很多 Prompt 工程的麻煩。
我也會從一開始就按任務類型選模型，而不是預設給所有 Bot 用同一個模型。Gemini Flash 給家庭 Bot（快、便宜、夠用），Claude 給需要推理鏈的場景，GPT-5.2 給長內容寫作。ClawSimple 的 BYOM 方案讓這件事變得很簡單，給每個 Agent 配一個 API Key，一次搞定。
怎麼上手
如果你已經有 ClawSimple 訂閱，在 Profile 頁就能加第二個 Agent：打開 Deployment Details，點 Add Agent，填入新的 Telegram Bot Token 和模型。完成。新 Agent 會出現在你的 Agent 列表裡，共享伺服器，有自己獨立的工作區。
如果你從零開始，先部署一個 Bot 熟悉流程，再按需求增加 Agent。不用一開始就架構整支隊伍。
社群給我最大的啟發是這句話：如果一台伺服器 Seat 只跑一個 Bot，你沒有用夠它。 基礎設施已經在那裡了。添加 Agent 幾乎不用額外花錢。唯一的限制是你真正需要一個 Bot 做什麼。
我從一個變成五個，大概花了兩個小時。之後就沒回頭過。
透過 ClawSimple 管理 OpenClaw 部署。本文所有 Agent 運行在同一個 BYOM Seat 上，各自配有獨立的 Provider Key。