Een Chatbot Bouwen voor je Team met OpenClaw: Praktische Handleiding

Introductie

Een van de krachtigste toepassingen van OpenClaw is het inzetten als interne teamassistent. In plaats van een persoonlijke AI-assistent voor één gebruiker configureer je een gedeelde instantie die je hele team bedient via Slack, Discord of Teams. De assistent kent je bedrijfsdocumentatie, beantwoordt vragen over processen, en kan zelfs taken uitvoeren zoals het aanmaken van tickets of het versturen van samenvattingen.

In deze handleiding laten we zien hoe je van een standaard OpenClaw-installatie naar een volwaardige teamchatbot gaat. We behandelen documentatie-indexering, rollen en permissies, en praktische voorbeelden van workflows die teams daadwerkelijk tijd besparen.

Je Kennisbank Koppelen via RAG

De kern van een bruikbare teamchatbot is Retrieval-Augmented Generation (RAG): het model doorzoekt je eigen documenten voordat het een antwoord genereert. OpenClaw heeft een ingebouwde RAG-skill die werkt met Markdown-bestanden, PDF's, en webpagina's. Je wijst een map aan (lokaal of via een S3-bucket) en OpenClaw indexeert alles automatisch.

De indexering verdeelt documenten in chunks van ongeveer 512 tokens, genereert embeddings via het geconfigureerde model, en slaat deze op in een lokale vectordatabase (standaard ChromaDB). Bij een vraag zoekt het systeem de meest relevante chunks op en voegt ze toe aan de prompt. Het resultaat: antwoorden die gebaseerd zijn op jouw documentatie in plaats van algemene kennis.

Een praktisch voorbeeld: stel je teamwiki bevat een document over het onboarding-proces voor nieuwe medewerkers. Wanneer iemand vraagt "Hoe vraag ik een laptop aan?", haalt de chatbot het relevante gedeelte op en geeft een specifiek antwoord met verwijzing naar het brondocument. Geen geneuzel over wat bedrijven "in het algemeen" doen.

Rollen en Kanalen Configureren

Niet iedereen in je team hoeft dezelfde toegang te hebben. OpenClaw ondersteunt meerdere kanalen met aparte configuraties. Maak een publiek kanaal aan voor algemene vragen waar iedereen in kan, en een beperkt kanaal voor het management dat toegang heeft tot financiële documenten en strategische plannen.

Per kanaal kun je instellen welke skills beschikbaar zijn, welke documenten doorzoekbaar zijn, en welk AI-model wordt gebruikt. Het algemene kanaal kan draaien op Gemini Flash om kosten te drukken, terwijl het management-kanaal Claude gebruikt voor hogere kwaliteit bij gevoelige vragen.

Workflows Automatiseren met Teamcommando's

De echte tijdsbesparing zit in geautomatiseerde workflows. OpenClaw ondersteunt slash-commando's en natuurlijke-taalinstructies die acties triggeren. Stel dat je development-team elke maandag een standup-samenvatting wilt. Configureer een geplande taak die elke maandagochtend om negen uur de laatste berichten uit het projectkanaal ophaalt, samenvat, en de samenvatting post.

Andere populaire teamworkflows: automatische vertaling van klantberichten voor internationale teams, het genereren van meeting-notulen uit een audio-opname die in het kanaal wordt gedropt, en het doorzoeken van Jira-tickets via natuurlijke taal ("Welke bugs zijn deze week gemeld over de betaalmodule?").

Het belangrijkste bij teamworkflows is beginnen met één concrete, meetbare use case. Kies het proces dat je team de meeste frustratie bezorgt, automatiseer dat, en bouw van daaruit verder. Een chatbot die één ding goed doet wordt sneller geadopteerd dan een die twintig dingen half doet.

Conclusie

Een interne teamchatbot met OpenClaw is geen maanden durend project. Met een bestaande installatie en goed georganiseerde documentatie kun je binnen een middag een werkende prototype opleveren. De investering betaalt zich terug zodra je team stopt met zoeken naar informatie en begint met het vragen ernaar.

Begin klein, meet het gebruik, en breid uit op basis van wat je team daadwerkelijk vraagt. De beste chatbot is degene die mensen écht gebruiken.