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OpenClaw Multi-Agents开爪多智能体

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作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.1.0
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198
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概述
安装方式
版本历史

OpenClaw Multi-Agents

多智能体编排

何时使用此技能: 当用户想让多个 AI 分工协作、组建专属团队、或把不同任务分给不同助手时。用户可能说:我想建个团队、找个助手专门负责XX、让AI帮我分工、同时处理多件事、工作量太多需要帮手。技术触发词:multi-agent、sub-agent、SOUL.md、Manager Agent、Worker Agent、orchestration、agent team。

目录

- 决策树 - 步骤 0:规划访谈 - 步骤 1:备份配置 - 步骤 2:健康检查(路径 B) - 步骤 3:推导角色原型 - 步骤 4:生成配置文件 - 步骤 5:创建目录并写入文件 - 步骤 6:验证

架构概览

用户 → 主智能体(纯中继) → 管理者 → 工作者

三个关键目录的区别:

  • - ~/.openclaw/workspace-/ — 子智能体的工作空间(SOUL.md 位于此处)
  • ~/.openclaw/agents// — 状态目录(认证 + 会话),不是工作空间
  • ~/.openclaw/openclaw.json — 统一配置入口点

判断团队是否存在的唯一可靠方法: 读取 openclaw.json 中的 agents.list。不要依赖 agents/ 目录(其中可能包含来自编码工具的会话目录)。

智能体间通信(仅使用 sessions_send):

  • - 主智能体 → 管理者:sessionKey=agent::main
  • 管理者 → 工作者:sessionKey=agent::manager
  • 主智能体绝不直接联系工作者。



0. 团队构建流程

触发时机:(1) 首次对话;(2) 用户请求检查/重建团队;(3) 调用子智能体但发现不存在。

决策树

读取 openclaw.json → agents.list 中除 main 外是否有其他成员?
├─ 否 → 路径 A:从零构建
│ 步骤 0(访谈)→ 步骤 1(备份)→ 步骤 3(角色)→ 步骤 4(生成配置)
│ → 步骤 5(创建目录 + 写入文件)→ 步骤 6(验证)→ 进入运行时
└─ 是 → 步骤 1(备份)→ 步骤 2(健康检查)
├─ 发现问题 → 告知用户 + 提供修复 → 步骤 5(修复)→ 步骤 6(验证)→ 进入运行时
└─ 健康 → 询问用户意图
├─ 直接工作 → 进入运行时(第 1 章)
├─ 调整团队(添加/删除/修改角色)→ 路径 C:增量更新
└─ 完全重建 → 路径 A(备份已完成,直接从步骤 0 开始)

路径 C:增量更新

不要重建整个团队,只对变更部分进行操作:

操作步骤
添加工作者步骤 3(推导角色)→ 步骤 4③(为该工作者生成配置)→ 步骤 5(创建目录 + 写入)→ 更新 openclaw.json 中的 agents.list 和 agentToAgent.allow → 更新管理者 SOUL.md 中的工作者列表 → 步骤 6(验证新成员)
移除工作者
从 openclaw.json 的 agents.list 和 agentToAgent.allow 中移除 → 更新管理者 SOUL.md 中的工作者列表 → 工作空间目录保留(告知用户可手动清理) |
| 替换角色 | 先移除(如上)→ 再添加(如上) |
| 修改角色 | 直接编辑对应工作空间的 SOUL.md → 请用户在终端中运行 openclaw gateway restart(⚠️ AI 不得执行此命令)→ 步骤 6(验证角色) |

完全重建注意事项:

  • - 旧团队的工作空间目录(workspace-/)将被保留,不会自动删除。
  • openclaw.json 中的 agents.list 将被重写。
  • 执行前明确告知用户。



步骤 0:规划访谈(创建前必须执行)

步骤 1:先读取已知信息,不要向用户冷启动提问

在向用户提出任何问题之前,主动读取以下信息:

此步骤前必读:

  • - templates/interviewquestions.md — 结构化问题库(先读此文件,作为所有提问的基础)
  • templates/teamdesign_template.md — 团队设计文档格式(生成确认文档时使用)

读取 USER.md
→ 提取:用户名、头衔、工作背景、已知项目
读取 memory/YYYY-MM-DD.md(最近 7 天)
→ 提取:近期任务类型、高频工作内容、已知痛点
读取 sessions_history(最近 10 条,主会话)
→ 提取:用户发起的最频繁任务类型

基于以上信息,形成初步推断:

  • - 用户的主要工作类型是什么?(通常可从 USER.md + memory 推断)
  • 高频任务类别有哪些?(从历史记录推断)
  • 是否有明显的痛点?(从历史对话中识别)

步骤 2:确认推断,仅询问空白项

原则:直接确认你有把握的推断;仅对不确定之处提问;仅在完全没有信息时从头询问。

根据推断结果确定提问策略:

信息状态操作
存在足够信息直接陈述推断并请求确认:我看到您最近专注于产品开发,对吗?
信息不完整
针对空白项提出 1-2 个有针对性的问题。 |
| 无历史信息 | 从头询问,选择 3-5 个核心问题。 |

备用问题池(仅在信息不足时使用,不要全部提问):

  1. 1. 您的主要工作是什么?典型的工作日是什么样的?
  2. 工作中最让您头疼的部分是什么?
  3. 您希望 AI 团队解决什么问题?
  4. 您更喜欢主动推送还是被动响应?
  5. 对 AI 的信任程度?(完全信任 / 需要审核 / 仅供参考)

目标:最多问 1-3 个问题,避免打扰用户。

访谈完成后,按以下步骤推导团队规模:

步骤 1:识别高频任务类别

将用户描述的工作映射到任务类别:

用户描述的工作任务类别所需工作者类型
写方案、做规划、写 PRDultrabrain规划(如芒格)
写代码、调试、构建功能
deep | 开发(如费曼) |
| 审查代码、测试、质量控制 | unspecified-high | 审查(如戴明) |
| 写文档、文案、营销 | writing / artistry | 写作/创意(如奥格威) |
| 数据分析、用户研究 | ultrabrain | 分析(如卡尼曼) |
| 管理项目、跟踪进度、协调 | unspecified-low | 协调(如德鲁克) |

步骤 2:根据覆盖范围确定规模

统计用户工作涉及的任务类别

每个高频类别(每周出现 3 次以上)→ 1 个工作者
低频类别(偶尔出现)→ 合并到职责相似的工作者中

工作者数量决定是否需要管理者:
├─ 1 个工作者 → 不需要管理者,主智能体直接编排。
│ 主智能体在收到工作者结果后执行 QA 自检(逐项对照原始用户需求验证)。
├─ 2-4 个工作者 → 标准配置,需要 1 个管理者(管理者内置质量门)。
└─ 5 个以上工作者 → 考虑拆分为子团队(管理者管理管理者)。

示例推导:

用户说:我主要做产品开发,每天写需求和代码,代码质量也很重要。

识别:写需求(ultrabrain)+

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 openclaw-multi-agents-1776022239 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 openclaw-multi-agents-1776022239 技能

通过命令行安装

skillhub install openclaw-multi-agents-1776022239

下载

⬇ 下载 OpenClaw Multi-Agents v1.1.0(免费)

文件大小: 128.47 KB | 发布时间: 2026-4-13 11:19

v1.1.0 最新 2026-4-13 11:19
openclaw-multi-agents v1.1.0

- Documentation (SKILL.md) expanded and reorganized for clarity.
- Added detailed process breakdowns for team creation, incremental team updates, and health checks.
- Included step-by-step guidance for the planning interview, emphasizing minimal user friction.
- Clarified configuration file roles, team existence detection, and communication protocol.
- No implementation or code changes—documentation only.

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