📖 功能介绍
世界上有一种协作叫Agent协作，它就像让一群各怀绝技的高手组队打怪——有人负责侦查，有人负责输出，有人负责奶人。OpenClaw的Agent协作模式让你可以灵活编排多个AI Agent的交互方式，从简单的"你问我答"到复杂的"接力赛式"工作流，应有尽有。
凌晨4点17分，我盯着屏幕上的错误日志，终于明白了：单个Agent解决不了的问题，一群Agent可能吵着吵着就解决了。
支持的协作模式
| 模式 | 适用场景 | 复杂度 |
|---|---|---|
| 层级协作 (Hierarchical) | 明确分工的任务 | ⭐⭐ |
| 对等协作 (Peer-to-Peer) | 需要讨论决策 | ⭐⭐⭐ |
| 管道协作 (Pipeline) | 流水线处理 | ⭐⭐ |
| 竞争协作 (Competitive) | 需要多方案对比 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 混合协作 (Hybrid) | 复杂场景组合 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
🚀 使用方法
1. 层级协作模式
最经典的"老板-员工"模式。一个主Agent负责任务分配和结果汇总，子Agent各司其职。
📌 层级协作配置示例
# 定义主Agent
master_agent:
name: "Task Orchestrator"
role: "coordinator"
model: "claude-opus-4"
sub_agents:
- name: "Research Agent"
skill: "web_search"
priority: 1
- name: "Analysis Agent"
skill: "data_analysis"
priority: 2
- name: "Writer Agent"
skill: "content_generation"
priority: 3
workflow:
type: "sequential"
aggregation: "final_synthesis"2. 对等协作模式
多个Agent平起平坐，通过讨论达成共识。就像产品经理、设计师、程序员开会撕逼，但最后总能出方案。
# 对等协作配置
peer_collaboration:
agents:
- name: "Product Manager"
persona: "关注用户需求和ROI"
- name: "Engineer"
persona: "关注技术可行性和架构"
- name: "Designer"
persona: "关注用户体验和美感"
interaction:
mode: "discussion"
max_rounds: 5
decision: "consensus" # 或 "voting" 或 "arbitration"3. 管道协作模式
流水线作业，前一个Agent的输出是后一个的输入。就像工厂生产线，效率贼高。
# 管道协作配置
pipeline:
stages:
- agent: "Data Collector"
output: "raw_data"
- agent: "Data Cleaner"
input: "raw_data"
output: "cleaned_data"
- agent: "Analyzer"
input: "cleaned_data"
output: "insights"
- agent: "Reporter"
input: "insights"
output: "final_report"
error_handling: "retry_with_fallback"💡 最佳实践
🎯 选择模式的原则：
- 任务有明确顺序？用管道模式
- 需要多角度讨论？用对等模式
- 有明确的决策者？用层级模式
- 需要方案对比？用竞争模式
性能优化建议
- 控制Agent数量：单次协作建议不超过5个Agent，否则通信开销会爆炸
- 设置超时：每个Agent都要有超时限制，防止某个"话痨"拖垮全局
- 缓存中间结果：管道模式下，每个阶段的输出都应该持久化
- 异步优先：能用异步就别用同步，等待是最大的浪费
⚠️ 常见坑：
- 不要让所有Agent都用最大的模型，成本会哭
- 对等讨论模式要限制轮数，否则Agent能聊一整天
- 层级模式的顶层Agent不要做具体执行，只做决策
🔧 代码示例：完整协作工作流
# OpenClaw 协作工作流完整示例
name: "content_creation_pipeline"
# 定义Agent团队
agents:
researcher:
model: "claude-sonnet-4"
skills: ["web_search", "web_fetch"]
max_tokens: 4000
analyst:
model: "claude-sonnet-4"
skills: ["data_analysis"]
writer:
model: "claude-opus-4"
skills: ["content_generation"]
editor:
model: "gpt-4o"
skills: ["text_review"]
# 协作配置
collaboration:
mode: "pipeline" # 主流程是管道
# 管道阶段
stages:
- agent: researcher
task: "搜索并收集主题相关资料"
timeout: 60s
- agent: analyst
task: "分析资料，提取关键洞察"
depends_on: [researcher]
- agent: writer
task: "基于分析结果撰写文章"
depends_on: [analyst]
# 质量控制（对等协作）
review:
mode: "peer_review"
agents: [editor]
pass_threshold: 0.8
max_iterations: 2
# 输出配置
output:
format: "markdown"
save_to: "/output/articles/"