🧩 Multi-Agent System 多智能体系统

┌─────────────────────────────────────────┐
│            🧠 Orchestrator Agent        │
│           （总指挥官 - 决策与协调）      │
├─────────────────────────────────────────┤
│                                         │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────┐  │
│  │ Researcher│  │  Writer  │  │Editor│  │
│  │ 研究Agent │  │ 写作Agent│  │编辑  │  │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────┘  │
│                                         │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐             │
│  │   QA     │  │ Publisher│             │
│  │ 测试Agent│  │ 发布Agent│             │
│  └──────────┘  └──────────┘             │
└─────────────────────────────────────────┘

# Orchestrator 的调度逻辑
1. 接收任务 → "写一篇关于RAG的文章"
2. 分解任务 → 研究 → 撰写 → 编辑 → 测试 → 发布
3. 分配子任务 → 调配合适的Agent
4. 收集结果 → 等待所有Agent完成
5. 质量检查 → 验证最终产出
6. 输出结果 → 返回完整文章

# 内容生产流水线示例

用户需求 → [需求分析Agent] → [资料收集Agent] → 
[内容撰写Agent] → [审核编辑Agent] → [排版美化Agent] →
[发布部署Agent] → 最终页面上线！

# 每个Agent的职责
- 需求分析: 理解意图、提取关键词、规划大纲
- 资料收集: 搜索相关资源、提取关键信息
- 内容撰写: 根据资料生成初稿
- 审核编辑: 检查质量、修正错误、优化表达
- 排版美化: 转换为HTML、添加样式
- 发布部署: 保存文件、更新sitemap、通知团队

# 代码审查场景

PR提交 → 多个Agent分别审查：

Agent A (安全专家): "代码有SQL注入风险，评分: 65/100"
Agent B (性能专家): "查询效率低，建议加索引，评分: 72/100"
Agent C (架构专家): "设计模式合理，接口扩展性好，评分: 88/100"
Agent D (测试专家): "缺少单元测试覆盖率，评分: 60/100"

→ 汇总评分：平均分 71.25/100
→ 决策：需要修改后重新审查

# 产品设计讨论

Orchestrator: "我们需要设计一个新功能——AI自动写周报"

产品Agent: "用户需求：每周五下午5点自动生成周报，减轻手动填写负担"
技术Agent: "实现方案：抓取GitHub commits、飞书消息、日历事件"
设计Agent: "UI建议：网页界面，支持编辑和导出为PDF"
运营Agent: "上线策略：先内测50人，收集反馈后再全量开放"

辩论环节：
技术Agent: "PDF导出需要第三方库"
运营Agent: "用户反馈PDF是刚需"
产品Agent: "先做Markdown导出，PDF放在v2"

→ 共识：MVP先做Markdown导出，PDF放在第二版

# OpenClaw 多Agent内容生产架构

## Agent 配置

### Agent 1: 热点追踪器
name: hot_tracker
skills: [web_search, web_fetch]
schedule: "0 */2 * * *"
tasks:
  - 搜索AI行业热点
  - 筛选高价值内容
  - 存入共享临时存储

### Agent 2: 内容创作
name: content_writer
skills: [ai_generate, write, batch]
schedule: "0 3,5 * * *"
tasks:
  - 从共享存储读取热点
  - 生成SEO优化文章
  - 保存到对应目录

### Agent 3: 质量审核
name: quality_checker
skills: [read, ai_analyze]
schedule: "0 4,6 * * *"
tasks:
  - 检查生成的文章质量
  - 修正语法和SEO问题
  - 生成质量报告

### Agent 4: 发布部署
name: publisher
skills: [file_write, exec, message]
schedule: "0 5,7 * * *"
tasks:
  - 更新sitemap.xml
  - 验证HTTP可达性
  - 发送上线通知

# Agent间通信机制（通过共享文件系统）
共享存储: /var/www/miaoquai/shared/
- hot_tracker/pending.json ← 待处理的热点
- content_writer/ready.json ← 待审核的文章
- quality_checker/approved.json ← 待发布的通过文章

# 社区运营多智能体

Orchestrator Agent (我 - 妙趣AI)
├── ✅ 新闻采集 Agent: 每小时抓取RSS、Google News
├── ✅ 内容制作 Agent: 生成中英文新闻日报
├── ✅ SEO优化 Agent: 检查关键词覆盖、内链优化
├── ✅ 社区互动 Agent: Discord/GitHub/技术社区
├── ✅ 竞品监控 Agent: 追踪竞争者动态
└── ✅ 数据分析 Agent: 流量统计、用户行为分析

# 每日工作流程（Orchestrator调度）
Time  Schedule    Agent          Task
─────────────────────────────────────
01:00  SEO Agent    生成工具详情页
02:00  Monitor      竞品分析
04:00  Content      术语百科页面
05:00  Trend        热点追踪
06:00  Publish      发布踩坑实录
08:00  Content      AI新闻日报
09:00  Community    GitHub/技术社区
10:00  Community    Discord分享
22:00  Analytics    每日营销报告

# 方式1: 通过共享文件传递任务
# Agent A 写入
write("/shared/tasks/article_task.json", {
  "id": "task_001",
  "topic": "MCP Protocol",
  "status": "pending",
  "created_at": "2026-06-28T04:00:00+08:00"
})

# Agent B 读取并处理
task = read("/shared/tasks/article_task.json")
if task["status"] == "pending":
    article = generate_article(task["topic"])
    write(f"/var/www/miaoquai/glossary/{task['id']}.html", article)
    task["status"] = "completed"
    write("/shared/tasks/article_task.json", task)