OpenClaw 多 Agent 协作功能正式发布

OpenClaw 正式发布多 Agent 协作功能，这是自 Canvas 以来最重要的功能更新。现在，用户可以创建多个专业化的 AI 代理，让它们协同完成复杂任务。

什么是多 Agent 协作

多 Agent 协作允许用户创建多个具有不同专长的 AI 代理，这些代理可以：

• 分工协作 - 每个代理专注于特定领域
• 信息共享 - 代理之间共享上下文和记忆
• 任务编排 - 按流程自动分配和执行任务
• 结果整合 - 汇总各代理输出形成最终结果

核心架构

Agent 角色

每个 Agent 可以配置独立的角色和能力：

{
  "agents": {
    "researcher": {
      "role": "信息研究员",
      "skills": ["web-search", "wikipedia", "news"],
      "model": "gpt-4",
      "temperature": 0.3
    },
    "writer": {
      "role": "内容撰写者",
      "skills": ["document", "formatting"],
      "model": "claude-3-opus",
      "temperature": 0.7
    },
    "reviewer": {
      "role": "质量审核员",
      "skills": ["grammar-check", "fact-check"],
      "model": "gpt-4",
      "temperature": 0.1
    }
  }
}

工作流编排

支持多种协作模式：

使用示例

场景一：市场研究报告

用户：帮我生成一份关于 AI 芯片市场的分析报告

工作流：
1. [研究员] 收集市场数据和新闻
2. [分析师] 分析数据和趋势
3. [撰写者] 撰写报告内容
4. [审核员] 检查准确性和格式

场景二：软件开发辅助

用户：帮我开发一个用户认证模块

工作流：
1. [架构师] 设计模块结构
2. [开发者] 编写代码实现
3. [测试员] 编写测试用例
4. [审核员] 代码审查

场景三：客户服务

用户：处理客户投诉

工作流：
1. [分类员] 分析投诉类型
2. [处理员] 生成解决方案
3. [审核员] 确认方案合规
4. [回复员] 生成客户回复

配置指南

创建 Agent 团队

# 创建新团队
openclaw agents create-team my-team

# 添加 Agent
openclaw agents add researcher --role "信息研究员"
openclaw agents add writer --role "内容撰写者"

# 配置工作流
openclaw agents workflow create --type sequential

定义工作流

# workflow.yaml
name: content-creation
mode: sequential
agents:
  - name: researcher
    task: 收集相关信息
    output: research_notes
  - name: writer
    task: 根据研究笔记撰写内容
    input: research_notes
    output: draft
  - name: reviewer
    task: 审核并优化内容
    input: draft
    output: final_content

执行工作流

# 执行工作流
openclaw agents run content-creation --input "主题：AI 发展趋势"

# 查看执行状态
openclaw agents status

# 查看结果
openclaw agents result content-creation

高级特性

共享记忆

Agent 之间可以共享上下文记忆：

{
  "sharedMemory": {
    "enabled": true,
    "scope": "team",
    "retention": "session"
  }
}

动态路由

根据任务特征自动选择最合适的 Agent：

{
  "routing": {
    "mode": "auto",
    "strategy": "capability-match",
    "fallback": "general-agent"
  }
}

错误处理

支持任务失败时的自动重试和降级：

{
  "errorHandling": {
    "retry": 3,
    "backoff": "exponential",
    "fallback": "simplified-task"
  }
}

性能优化

并发控制

{
  "concurrency": {
    "maxParallelAgents": 5,
    "queueSize": 100,
    "timeout": 300000
  }
}

资源管理

{
  "resources": {
    "maxTokensPerAgent": 4000,
    "memoryLimit": "512MB",
    "cpuLimit": "50%"
  }
}

最佳实践

1. Agent 角色设计

• 单一职责 - 每个 Agent 只负责一个领域
• 明确边界 - 清晰定义输入输出
• 适度粒度 - 不要过度细分

2. 工作流设计

• 简单优先 - 从简单流程开始
• 监控反馈 - 添加检查点监控进度
• 异常处理 - 考虑失败场景

3. 性能优化

• 并行化 - 尽可能并行执行
• 缓存 - 缓存中间结果
• 限流 - 控制 API 调用频率

企业应用场景

客户服务自动化

客户咨询 → 分类 Agent → 专业 Agent → 质检 Agent → 回复客户

内容生产流水线

选题 → 调研 → 撰写 → 编辑 → 审核 → 发布

数据分析管道

数据采集 → 清洗 → 分析 → 可视化 → 报告生成

未来规划

Q2 2026

• 可视化工作流编辑器
• Agent 性能监控面板
• 更多预置模板

Q3 2026

• Agent 学习和优化
• 跨团队协作
• 企业级权限管理

相关资源

• 多 Agent 协作文档
• 工作流配置指南
• Agent 开发教程
• GitHub 发布说明

多 Agent 协作功能现已上线，立即更新体验！