Sub-agents 子代理工作流与任务拆分

当 Agent 需要同时处理多件复杂事情时，一个常见的陷阱是让主 Agent 把所有逻辑都扛在身上。结果往往是上下文过长、注意力分散、输出质量下降。

OpenClaw 的 Sub-agents 机制提供了一条更干净的路径：让主 Agent 做调度，把具体任务委派给专门的子代理。

什么时候该用 Sub-agents

不是每个任务都需要拆。适合拆分的信号：

不适合的场景：

• 简单的一问一答
• 需要全局一致性的连续对话
• 子任务之间高度耦合、必须实时共享状态

Sub-agents 的基本工作原理

在 OpenClaw 里，Sub-agents 可以理解成：

• 主 Agent 是一个 "项目经理"
• Sub-agents 是 "专项执行者"
• 它们之间通过工具调用或消息机制协作

关键特性：

1. 隔离上下文 - 子代理有自己的会话上下文，不会污染主 Agent 的记忆
2. 独立配置 - 可以为不同子代理配置不同的模型、技能和性格
3. 结果回传 - 子代理完成后，结果可以汇总回主 Agent

一个实际的拆分示例

假设你要让 Agent 完成 "研究某个话题并写一份报告"：

主 Agent 配置

{
  "id": "research-coordinator",
  "name": "研究协调员",
  "systemPrompt": "你是一个任务协调员。你的职责是把研究任务拆给专门的子代理，然后整合它们的输出。不要自己做研究，要委派。",
  "tools": ["delegate_research", "delegate_analysis", "delegate_writing"],
  "subAgents": ["web-researcher", "data-analyst", "report-writer"]
}

子代理配置

[
  {
    "id": "web-researcher",
    "name": "网络研究员",
    "systemPrompt": "你是一个专业的网络研究员。你的任务是搜索和收集信息。只输出事实和数据，不输出观点。",
    "skills": ["web-search", "web-fetch"],
    "model": "gpt-4"
  },
  {
    "id": "data-analyst",
    "name": "数据分析师",
    "systemPrompt": "你是一个数据分析师。你的任务是分析提供的数据，找出模式和洞察。用中文输出分析结论。",
    "skills": ["calculator", "data-viz"],
    "model": "claude-3"
  },
  {
    "id": "report-writer",
    "name": "报告撰写员",
    "systemPrompt": "你是一个技术报告撰写员。你的任务是把研究和分析结果整理成结构清晰的报告。",
    "skills": ["markdown", "pdf-tool"],
    "model": "gpt-4"
  }
]

执行流程

1. 用户给主 Agent 一个研究课题
2. 主 Agent 调用 delegate_research，把课题给 web-researcher
3. web-researcher 返回收集到的资料
4. 主 Agent 调用 delegate_analysis，把资料给 data-analyst
5. data-analyst 返回分析结论
6. 主 Agent 调用 delegate_writing，把素材给 report-writer
7. report-writer 返回最终报告
8. 主 Agent 汇总并呈现给用户

在 Control UI 里怎么配置

通过 Control UI 配置 Sub-agents 的步骤：

1. 先创建各个子代理（和创建普通 Agent 一样）
2. 在主 Agent 的配置里添加 subAgents 字段，引用子代理的 ID
3. 确保主 Agent 有调用子代理的权限

配置文件的 subAgents 字段支持：

{
  "subAgents": [
    {
      "id": "web-researcher",
      "description": "负责网络信息收集",
      "trigger": "当需要搜索或收集外部信息时调用"
    },
    {
      "id": "data-analyst",
      "description": "负责数据分析",
      "trigger": "当需要对数据进行统计或模式识别时调用"
    }
  ]
}

常见坑点

拆得太细

如果每个子任务只有一两句话就能完成，拆成子代理反而增加开销。拆分的成本是上下文切换和协调开销，收益是隔离和专业化。

子代理之间直接通信

默认情况下，子代理之间不应该直接对话。所有协调应该通过主 Agent 完成。如果子代理需要共享状态，应该由主 Agent 传递。

忽略错误处理

子代理可能失败。主 Agent 的 system prompt 里应该包含：

• 如果子代理返回错误，怎么处理
• 如果子代理超时，是否重试
• 如果结果不符合预期，怎么反馈

进阶：并行子代理

某些场景下，多个子任务可以并行执行：

用户请求："同时分析 A 公司和 B 公司的财报"

主 Agent 可以：
- 同时启动两个子代理
- 一个分析 A 公司
- 一个分析 B 公司
- 等两个都返回后，做对比总结

这需要在主 Agent 的配置里启用并行执行能力。

下一步

• 多代理路由配置指南
• 自定义技能开发指南
• 工具系统概览