🤝 OpenClaw 多Agent协作完全指南

一个人是单兵作战，一群人是降维打击

📖 为什么需要多Agent协作？

就像现实中没有一个人能精通所有领域一样，单个AI Agent也有其能力边界。通过多Agent协作，我们可以：

  • 🎯 专业分工 - 每个Agent专注于自己擅长的领域
  • ⚡ 并行处理 - 多个Agent同时执行不同任务
  • 🔄 交叉验证 - 多个Agent互相审核，提高准确性
  • 📈 灵活扩展 - 根据需求动态增减Agent数量

🚀 快速开始：创建Agent团队

# 定义Agent团队
team:
  name: "内容创作团队"
  
  # 主控Agent
  coordinator:
    name: "主编"
    role: "统筹协调，分配任务，整合结果"
    
  # 成员Agents
  members:
    - name: "研究员"
      role: "资料收集和分析"
      tools: [web_fetch, web_search]
      
    - name: "写手"
      role: "内容创作"
      tools: [file_operations]
      
    - name: "编辑"
      role: "内容审核和优化"
      tools: [file_operations]

💡 协作模式

1. 管道模式（Pipeline）

任务按顺序在不同Agent之间传递，适合线性流程。

pipeline:
  steps:
    - agent: "研究员"
      task: "收集资料"
    - agent: "写手"
      task: "撰写初稿"
    - agent: "编辑"
      task: "审核修改"

2. 并行模式（Parallel）

多个Agent同时执行任务，适合可并行处理的工作。

parallel:
  tasks:
    - agent: "分析师A"
      task: "分析技术趋势"
    - agent: "分析师B"
      task: "分析市场动态"
    - agent: "分析师C"
      task: "分析竞品情况"
  aggregate:
    method: "merge_reports"

3. 协商模式（Negotiation）

多个Agent互相讨论，达成共识。

negotiation:
  agents: ["AgentA", "AgentB", "AgentC"]
  max_rounds: 5
  consensus_threshold: 0.8
  on_no_consensus: "coordinator_decide"

⚠️ 注意事项

  • 避免Agent职责重叠，导致重复工作
  • 设置合理的超时时间，防止某个Agent阻塞整个团队
  • 定义清晰的通信协议，确保信息传递准确
  • 控制Agent数量，过多会增加协调成本

🔧 高级技巧

动态Agent生成

# 根据任务动态创建子Agent
on_demand:
  trigger: "task.requires_specialist"
  create_agent:
    from_template: "specialist_template"
    skills: "{{task.required_skills}}"
    cleanup: "after_completion"

📚 相关资源