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OpenClaw与通义晓蜜的强强联合,打造7×24小时在岗的数字招聘专员,探索AI自动化落地的全新可能。核心内容: 1. OpenClaw与通义晓蜜外呼能力的整合实践 2. 数字招聘专员的全自动工作流程设计 3. 环境准备与API调用的具体实现步骤
近期,OpenClaw 在开发者社区引发广泛关注。作为一次面向企业应用场景的技术探索,我们尝试将其与通义晓蜜的外呼能力结合,验证了一条可行路径:将成熟的垂直 AI 能力封装为标准 Skill,供通用 Agent 框架调度执行端到端任务。
如果能让“会动手”的 OpenClaw,直接调用通义晓蜜的外呼能力,它能否自己拨打电话、完成对话并反馈结果?
通过招聘外呼场景跑通了这一闭环:将通义晓蜜的外呼能力封装为 OpenClaw 的标准 Skill。构建出一个能理解自然语言指令、自动执行外呼全流程、7×24 小时在岗的数字招聘专员。希望本文能为关注 Agent 落地、探索企业自动化实践的开发者提供一些参考。
要让 AI 真正“会动手”,关键在于打通从指令到结果的完整执行闭环。在本次实践中,我们以 OpenClaw 作为智能体大脑,负责接收指令、拆解任务、调用工具;将通义晓蜜的外呼能力封装为一个标准化的 OpenClaw Skill,作为智能体的“嘴巴”;通过钉钉作为自然交互入口,让人与数字员工之间的协作更自然。
这位“数字招聘专员”的完整工作流,由四个核心环节自动串联而成:
而它的“动手”能力,则通过通义晓蜜外呼 Skill 实现,主要功能包括:
理解了工作原理,下面我们通过四个关键步骤,一步步将它构建出来。
第一步
环境准备与账号开通
首先,需要开通以下云产品服务并获取相应的环境变量:
本次实践,我们将基于 Qwen 的最新模型来构建数字员工的“大脑”。需要你在阿里云百炼中获取 API-KEY 以便 OpenClaw 调取和使用模型能力。
如何获取API-Key:https://bailian.console.aliyun.com/cn-beijing/?tab=api#/api/?type=model&url=2712195
接下来,我们需要在阿里云控制台开通智能外呼机器人服务,它将构成数字员工的“嘴巴”,用于提供对候选人发起外呼电话的服务。
新用户开通须知:https://help.aliyun.com/zh/outboundbot/product-overview/preparations
⚠️ 发起外呼任务需要申请并绑定专用的外呼线路号码,以确保通话合规性。您可参照相关文档在智能外呼机器人业务中完成线路配置。
线路申请流程:https://help.aliyun.com/zh/outboundbot/product-overview/apply-for-a-communication-line
由于通义晓蜜外呼 Skill 需要通过阿里云 Open API 进行调用。因此,我们需要获取具备调用外呼机器人 API 权限的访问密钥(AK/SK)。建议参考官方文档创建 RAM 用户并获取其 AK/SK,这样既能满足调用需求,也符合安全最佳实践。
AK/SK 申请:https://help.aliyun.com/zh/ram/user-guide/create-an-accesskey-pair
要让数字员工融入企业日常工作流,需要将其接入钉钉。首先确保您的钉钉账号已获得开发者权限(可联系组织管理员开通),然后按以下步骤操作:
1、创建钉钉应用:访问钉钉开放平台,在应用开发页面点击创建应用,填写应用名称、描述并上传图标后保存。
2、获取应用凭证:在应用的凭证与基础信息页面,复制Client ID(AppKey)、Client Secret(AppSecret)、AgentId(应用ID)关键信息。
3、获取企业 CorpId:在开放平台首页或企业管理后台中,可以找到企业的唯一标识 CorpId。
4、创建并配置机器人:参考官方文档完成机器人配置,并获取 Robot Code(通常与 Client ID 相同)。请务必将机器人的消息接收模式设置为 Stream 模式,以确保实时交互的流畅性。
配置企业机器人:https://open.dingtalk.com/document/dingstart/configure-the-robot-application
CorpId 获取:https://open-dev.dingtalk.com/?hash=%23%2F#/
完成以上配置并发布应用后,我们便具备了让数字员工“入职”的全部凭证。
第二步
部署OpenClaw与配置核心能力
环境就绪后,开始部署智能体本体并为其装配能力。
首先,我们通过本地快速部署 OpenClaw。安装 OpenClaw 需要确保系统中 Node 版本大于 22 。确保这些环境内容后,可以在终端中输入以下指令即可快速安装启动:
npm install -g openclaw@latest在终端中输入以下指令,跟随 CLI 指令,按需配置快速启动 OpenClaw:
openclaw onboard --install-daemon接下来,将之前获取的阿里云百炼 API-KEY 配置到 OpenClaw 中,并设置默认推理模型。在终端中依次执行:
bash# 配置阿里云百炼模型服务提供商openclaw config set'models.providers.bailian''{"baseUrl": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1","apiKey": "此处换成第一步中获取到的阿里云百炼 API-KEY","api": "openai-completions","models": [{"id": "qwen-max", "name": "Qwen Max"},{"id": "qwen-plus", "name": "Qwen Plus"},]}'#设置Agent默认使用Qwen-Max模型openclaw config set'agents.defaults.model.primary''bailian/qwen-max'#重启OpenClaw网关使配置生效openclaw gateway restart
通过 OpenClaw 的生态工具 clawhub,我们可以便捷地安装预制的 skills 模块。
# 安装技能管理工具npm i -g clawhub# 安装通义晓蜜外呼技能clawhub install xiaomi-outbound-call# 配置阿里云 AK/SK,授权技能调用权限openclaw config set'skills.entries.xiaomi-outbound-call''{"enabled": true,"env": {"ALIYUN_OUTBOUND_BOT_ACCESS_KEY_ID": "替换为你的阿里云 AK","ALIYUN_OUTBOUND_BOT_ACCESS_KEY_SECRET": "替换为你的阿里云 SK"}}'
至此,一个具备“思考”和“执行”能力的数字员工框架已在本地运行起来。
第三步
功能测试与验证
在正式上岗前,我们需要验证整个流程是否通畅。
在终端中输入以下命令,打开 OpenClaw 的 Web 管理界面:
openclaw dashboard在打开的浏览器页面中,您可以在聊天界面输入简单问题,测试百炼模型是否已正常响应,确认“大脑”运转正常。
接下来,我们来测试外呼功能任务是否正常拨打,比如输入如下信息:
你是XXX公司的招聘专员,请给 XXXXXXXXX(你的电话号码)这个优秀的人才 XX 先生/女士,打个电话邀约面试,确认下他的基本信息,比如工作背景、上一份工作内容、薪资待遇及预期等信息,然后约一下这两天的面试。
OpenClaw 会展示其完整的处理链条:
1、意图理解:识别出这是一项“外呼面试邀约”任务。
2、任务规划:自动拆解步骤,并生成个性化的话术脚本。
3、技能调用:在后台触发通义晓蜜外呼 Skill。
4、自动执行:Skill 将自动完成实例创建、线路绑定、话术加载与审核,并最终拨出电话。
在收到电话邀约完成后,您也可以在通义晓蜜外呼机器人的控制台看到具体的会话信息:
第四步
集成到钉钉,正式上岗
最后一步,是将这位数字员工无缝接入企业协作环境,让HR能像与同事协作一样使用它。
openclaw plugins install https://github.com/soimy/clawdbot-channel-dingtalk.git
openclaw config set'channels.dingtalk''{"enabled": true,"clientId": "钉钉应用 clientId","clientSecret": "钉钉应用的 Secret","robotCode": "钉钉机器人的 code","corpId": "企业 id","agentId": "钉钉应用的 AgentId","dmPolicy": "open","groupPolicy": "open","messageType": "markdown","debug": false}'
重启 gateway 后,我们登录钉钉开发者平台进行事件订阅链接测试:
最后,我们在钉钉中联系我们已经发布的“数字员工”,您可以在群聊机器人管理中添加这位数字员工:
点击该数字员工的头像后,也可以在窗口中私聊他。我们将准备好的简历发送给他,让它帮忙邀约面试:
至此,一个具备核心招聘外呼能力的 AI 助手已构建完成。
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外呼只是垂直能力与 Agent 框架融合的一个示例。你还希望看到哪些场景的探索?欢迎在评论区留言交流。
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