多 Agent 协作：如何用 OpenClaw 构建 AI 团队

一个 Agent 干活累，多个 Agent 协作快！

🤔 什么是多 Agent 协作？

就像一个公司有不同岗位：

• 👨‍💻 前端工程师
• 👩‍💻 后端工程师
• 🧪 测试工程师
• 📋 产品经理

OpenClaw 可以让你创建多个 Agent，分别负责不同工作。

🏗️ 架构设计

         用户请求
            │
            ▼
    ┌───────────────┐
    │  总控 Agent    │ ◄── 协调整个工作流
    └───────┬───────┘
            │
     ┌──────┼──────┐
     ▼      ▼      ▼
┌────────┐┌────────┐┌────────┐
│ 研究   ││ 写作   ││ 审核   │
│ Agent  ││ Agent  ││ Agent  │
└────────┘└────────┘└────────┘
     │      │      │
     └──────┼──────┘
            │
            ▼
        最终输出

⚙️ 配置示例

agents:
  # 总控 Agent
  coordinator:
    model: gpt-4
    skills:
      - task分解
      - agent调用
    
  # 研究 Agent
  researcher:
    model: gpt-4
    skills:
      - web-search
      - summarize
    
  # 写作 Agent
  writer:
    model: gpt-4
    skills:
      - document
      - markdown
    
  # 审核 Agent
  reviewer:
    model: gpt-4
    skills:
      - grammar
      - fact-check

💡 使用场景

场景 1：写一篇研究报告

用户输入：

帮我写一篇关于 AI Agent 发展现状的报告

协作流程：

1. coordinator 分解任务
   → 需要：调研 + 写作 + 审核

2. researcher 收集信息
   → 搜索 AI Agent 最新动态
   → 整理成要点

3. writer 生成初稿
   → 根据要点写报告
   → 添加图表和数据

4. reviewer 审核
   → 检查语法错误
   → 验证数据准确性
   
5. coordinator 汇总输出
   → 返回最终报告

场景 2：代码审查

coordinator → 分发 PR
                ↓
  ┌─────────────┼─────────────┐
  ▼             ▼             ▼
安全检查    性能检查    代码风格
  │             │             │
  └─────────────┼─────────────┘
                ↓
          汇总审查意见

场景 3：客服系统

用户问题
    │
    ▼
┌─────────────┐
│  客服 Agent  │ ← 判断意图
└──────┬──────┘
       │
  ┌────┼────┐
  ▼    ▼    ▼
技术  业务  投诉
Agent Agent Agent
  │    │    │
  └────┼────┘
       │
       ▼
   回复用户

📝 代码实现

// 调用其他 Agent
async function callAgent(agentName, task) {
  const response = await openclaw.invoke(agentName, task);
  return response;
}

// 工作流编排
async function researchAndWrite(topic) {
  // 1. 研究
  const research = await callAgent('researcher', {
    task: `调研 ${topic} 相关信息`
  });
  
  // 2. 写作
  const draft = await callAgent('writer', {
    task: `根据以下要点写文章：${research}`
  });
  
  // 3. 审核
  const review = await callAgent('reviewer', {
    task: `审核这篇文章：${draft}`
  });
  
  // 4. 返回
  return review.passed ? draft : await revise(draft, review.issues);
}

🎯 最佳实践

原则	说明
单一职责	每个 Agent 只做一件事
清晰接口	定义好 Agent 之间的输入输出
错误处理	单个 Agent 失败不影响整体
成本控制	避免不必要的重复调用

🚀 起步

# 最简单的多 Agent
agents:
  agent-a:
    model: gpt-4
    
  agent-b:
    model: gpt-4
    
  coordinator:
    model: gpt-4
    skills:
      - agent-call

---

想了解更多？查看 多 Agent 协作教程