OpenClaw 子Agent编排模式教程 2026

什么是子Agent编排？

子Agent编排是指将复杂任务拆分给多个专业 Agent 并行或串行执行的模式。每个子Agent专注于特定领域，通过协作完成整体目标。

👑 Leader Election

主 Agent 分配任务，子 Agent 执行并汇报

🐝 Swarm

多个 Agent 并行执行，汇总结果

🔄 Pipeline

串行执行，前一个的输出是后一个的输入

💬 Debate

多个 Agent 讨论，达成共识

基础用法

1. 创建子Agent

# 使用 sessions_spawn 创建子Agent
sessions_spawn(
    task="搜索今日 AI 热点新闻",
    taskName="news_searcher",
    mode="run"
)

# 返回子Agent会话，等待完成

2. 等待子Agent完成

# 等待所有子Agent完成
sessions_yield(message="等待子Agent完成")

# 子Agent完成后会收到通知

3. 检查子Agent状态

# 列出所有子Agent
subagents(action="list")

# 查看子Agent历史
sessions_history(sessionKey="subagent_key")

Leader Election 模式

主 Agent 作为 Leader，分配任务给子 Agent 并汇总结果。

# Leader 分配任务给多个专家

# 1. 创建 SEO 专家
seo_expert = sessions_spawn(
    task="分析网站 SEO 状况，检查 meta 标签、死链、sitemap",
    taskName="seo_expert"
)

# 2. 创建内容专家
content_expert = sessions_spawn(
    task="生成 3 篇高质量博客文章",
    taskName="content_expert"
)

# 3. 创建数据专家
data_expert = sessions_spawn(
    task="分析过去 7 天的流量数据",
    taskName="data_expert"
)

# 4. 等待所有专家完成
sessions_yield(message="等待所有专家完成")

# 5. 汇总结果
seo_report = sessions_history(sessionKey=seo_expert)
content_report = sessions_history(sessionKey=content_expert)
data_report = sessions_history(sessionKey=data_expert)

# 6. 生成综合报告
generate_final_report(seo_report, content_report, data_report)

Swarm 模式

多个 Agent 并行执行相同任务，取最佳结果或汇总。

# Swarm 模式：多个 Agent 同时搜索

tasks = [
    "搜索 OpenClaw 最新动态",
    "搜索 AI Agent 行业新闻",
    "搜索 MCP 协议进展"
]

# 并行创建多个搜索 Agent
sessions = []
for task in tasks:
    session = sessions_spawn(
        task=task,
        taskName=f"searcher_{len(sessions)}",
        mode="run"
    )
    sessions.append(session)

# 等待所有完成
sessions_yield(message="等待所有搜索完成")

# 汇总搜索结果
all_results = []
for session in sessions:
    results = sessions_history(sessionKey=session)
    all_results.extend(results)

# 去重和排序
final_results = deduplicate_and_rank(all_results)

Pipeline 模式

串行执行，前一个的输出是后一个的输入。

# Pipeline 模式：数据处理流水线

# Step 1: 数据收集
collector = sessions_spawn(
    task="收集竞品网站数据",
    taskName="data_collector"
)
sessions_yield()
raw_data = sessions_history(sessionKey=collector)

# Step 2: 数据清洗
cleaner = sessions_spawn(
    task=f"清洗和格式化数据: {raw_data}",
    taskName="data_cleaner"
)
sessions_yield()
clean_data = sessions_history(sessionKey=cleaner)

# Step 3: 数据分析
analyzer = sessions_spawn(
    task=f"分析数据并生成洞察: {clean_data}",
    taskName="data_analyzer"
)
sessions_yield()
insights = sessions_history(sessionKey=analyzer)

# Step 4: 生成报告
reporter = sessions_spawn(
    task=f"生成可视化报告: {insights}",
    taskName="report_generator"
)
sessions_yield()
final_report = sessions_history(sessionKey=reporter)

Debate 模式

多个 Agent 讨论，达成共识。

# Debate 模式：技术方案讨论

# 创建不同观点的 Agent
optimist = sessions_spawn(
    task="支持使用微服务架构，列出优点",
    taskName="optimist"
)

pessimist = sessions_spawn(
    task="反对使用微服务架构，列出缺点和风险",
    taskName="pessimist"
)

moderator = sessions_spawn(
    task="综合双方观点，给出平衡的建议",
    taskName="moderator"
)

# 等待讨论完成
sessions_yield()

# 获取最终建议
final_decision = sessions_history(sessionKey=moderator)

编排模式对比

模式	适用场景	优点	缺点
Leader Election	复杂项目管理	职责清晰，易于管理	Leader 成为瓶颈
Swarm	并行搜索、批量处理	速度快，容错性好	结果可能不一致
Pipeline	数据处理、内容生成	流程清晰，质量可控	延迟较高
Debate	决策、方案评估	多角度分析，减少偏见	耗时较长

最佳实践

💡 编排技巧：

为每个子Agent定义清晰的任务边界
使用 taskName 便于追踪和调试
设置合理的超时时间
处理子Agent失败的情况
控制并发数量，避免资源耗尽

错误处理

# 处理子Agent失败
try:
    session = sessions_spawn(
        task="执行可能失败的任务",
        taskName="risky_task"
    )
    sessions_yield()
except Exception as e:
    logger.error(f"子Agent失败: {e}")
    # 执行降级策略
    fallback_strategy()

实战案例：自动化内容运营

# 完整的内容运营流程

# 1. 热点追踪 Agent
trend_spotter = sessions_spawn(
    task="搜索今日 AI 行业热点",
    taskName="trend_spotter"
)

# 2. 内容创作 Agent
content_creator = sessions_spawn(
    task="基于热点创作 3 篇博客文章",
    taskName="content_creator"
)

# 3. SEO 优化 Agent
seo_optimizer = sessions_spawn(
    task="优化文章 SEO，添加 meta 标签",
    taskName="seo_optimizer"
)

# 4. 发布 Agent
publisher = sessions_spawn(
    task="发布文章到网站并更新 sitemap",
    taskName="publisher"
)

# 5. 推广 Agent
promoter = sessions_spawn(
    task="将文章分享到社交媒体",
    taskName="promoter"
)

# 等待所有完成
sessions_yield()

🤖 OpenClaw 子Agent编排模式教程 2026