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OpenClaw 多 Agent 配置完整指南

📅 2026 年 3 月 9 日 · ⏱️ 预计阅读时间 45 分钟 · 📊 难度：高级
#教程 #多 Agent #高级配置
从单兵作战到团队协作：配置多个专业 AI Agent 协同完成复杂任务

🎯 什么是多 Agent 系统？

多 Agent 系统是指配置多个具有不同专长和角色的 AI Agent，让它们协同工作完成复杂任务。

典型多 Agent 团队

任务输入
    ↓
策略 Agent (Strategist)
    ↓
┌───────┬───────┬───────┐
│开发   │测试   │文档   │
│Agent  │Agent  │Agent  │
└───────┴───────┴───────┘
    ↓
审核 Agent (Reviewer)
    ↓
任务输出

📋 前置准备

🔧 配置步骤

步骤 1: 创建多 Agent 配置文件

创建 ~/.openclaw/config/agents.yaml:

team:
  name: "开发团队"
  agents:
    - id: strategist
      name: "策略规划师"
      role: |
        你是一位经验丰富的技术策略师。
        负责分析需求、制定计划、协调团队。
      model:
        provider: anthropic
        model: claude-sonnet-4-20250514
      skills:
        - research
        - analysis
        - project-management

    - id: developer
      name: "高级开发工程师"
      role: |
        你是一位资深全栈开发工程师。
        负责编写高质量、可维护的代码。
      model:
        provider: anthropic
        model: claude-sonnet-4-20250514
      skills:
        - code
        - git
        - database-operations

    - id: reviewer
      name: "技术审核专家"
      role: |
        你是一位严格的技术审核专家。
        负责代码审查、质量把控、最终验收。
      skills:
        - code-review

orchestration:
  mode: sequential
  workflow:
    - strategist
    - developer
    - reviewer
  timeout:
    per_agent: 300
    total: 1800

步骤 2: 加载配置

# 验证配置文件
openclaw agents validate --config ~/.openclaw/config/agents.yaml

# 加载配置
openclaw agents load --config ~/.openclaw/config/agents.yaml

# 查看已加载的 Agent
openclaw agents list

步骤 3: 运行多 Agent 协作

# 运行完整团队
openclaw team run --config agents.yaml \
  --task "创建一个 Python Flask API，包含用户注册、登录功能" \
  --verbose

🎨 协作模式

模式 1: 顺序协作 (Sequential)

orchestration:
  mode: sequential
  workflow:
    - strategist
    - developer
    - tester
    - reviewer

适用场景: 代码开发流程、内容创作流程

模式 2: 并行协作 (Parallel)

orchestration:
  mode: parallel
  agents:
    - researcher_a
    - researcher_b
    - researcher_c
  aggregator:
    agent: strategist
    method: synthesize

适用场景: 多角度分析、竞品调研

💡 实战案例

案例 1: 完整软件开发流程

openclaw team run --config dev-team.yaml \
  --task "创建一个天气查询 CLI 工具" \
  --verbose

执行流程:

  1. 策略 Agent: 分析需求，制定开发计划
  2. 开发 Agent: 实现代码
  3. 测试 Agent: 编写并执行测试
  4. 审核 Agent: 最终审核

📊 监控与调试

# 查看当前运行的团队
openclaw team status

# 查看历史执行记录
openclaw team history --limit 10

# 查看 Token 使用统计
openclaw usage tokens --by agent --period week

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