octop v0.9.20 不支持“专家工作区”，其能力完全通过 yaml 配置文件定义，需按项目归类存放 agent 文件并手动管理；敏感信息统一配置在 secrets 区块，多 agent 协同依赖 orchestrator 编排。

☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜

Octop v0.9.20 并不支持“专家工作区”这一概念——它本身没有内置的专家技能管理机制，也不提供类似 OpenClaw 中 workspace/skills 的分层技能目录结构。

你看到的“专家工作区”说法，大概率是混淆了不同平台的设计逻辑。比如：

• OpenClaw 有明确的 workspace（项目级技能存放）、~/.openclaw/skills（本地托管）和内置技能三类，支持热重载、批量导入、API 密钥隔离等完整工作流；
• Octop v0.9.20 是一个轻量级多 Agent 协作平台，核心聚焦于 YAML 定义 Agent 行为 + 工具调用编排，所有能力都通过「Agent 配置文件」体现，不存在独立的“专家工作区”目录或管理界面。

如果你实际想实现的是：
✅ 让某个 Agent 具备专属能力（如只在 A 项目中可用的客户 API 封装）
✅ 复用已验证的智能体配置（如 MBTI 测试流程）
✅ 控制不同 Agent 使用不同密钥或环境变量

那正确做法是：

• 把每个 Agent 的完整定义（含 tools、prompt、env、memory 设置）单独存为 .yaml 文件，按项目归类存放，例如：

  projects/
    └── client-a/
        └── sales-assistant.yaml
    └── internal/
        └── mbti-tester.yaml

• 启动时指定配置路径：octop run --config projects/client-a/sales-assistant.yaml

  

  CLI-Anything for OpenClaw

  适配 HKUDS CLI-Anything 至 OpenClaw 工作流，用于为 GUI 应用构建、优化、测试或验证智能体原生 CLI 封装。

  下载

• 敏感字段（如 API Key）统一写在 config.yaml 的 secrets 区块，再在 YAML 中用 {{ secrets.tavily_key }} 引用

• 多个 Agent 协同时，用 orchestrator 类型 Agent 编排调用顺序，而非依赖共享工作区

本质上，Octop v0.9.20 的“工作区”就是你手头那一堆 YAML 文件的组织方式，靠人工归档+命名规范来管理，不是由平台自动识别或加载的目录。

不复杂但容易忽略