OpenClaw 多 Agent 玩法：我的 AI 团队越来越壮大

为什么需要多个 Agent

单个 Agent 一次只能专注于一件事。当你的工作场景越来越多——既需要写作助手，又需要资讯助手，还需要代码审查——单 Agent 模式开始出现问题：

• 上下文污染：写作任务的历史记录干扰了代码任务的判断
• 记忆混乱：不同场景的设定互相覆盖
• 效率瓶颈：一个 Agent 串行处理所有请求

解决方案是在单个 OpenClaw 实例内拆出多个 Agent，每个 Agent 负责特定领域，各自维护独立的记忆和上下文。

基本架构：Agent 命名与职责划分

每个 Agent 有自己的名字、性格和职责范围。在 OpenClaw 的配置文件中：

agents:
  writer:
    name: "写作助手"
    description: "负责公众号文章、推特文案、营销内容的创作与优化"
    model: powerful
    memory_namespace: "writer"
    system_prompt: |
      你是一名专业的内容创作者，擅长中文科技媒体写作风格。
      写作时保持简洁有力，避免空话和套话。
      每篇文章都要有清晰的结构：问题、方法、结果。

  news_bot:
    name: "资讯助手"
    description: "负责每日 AI 资讯抓取、整理和推送"
    model: lightweight
    memory_namespace: "news"
    system_prompt: |
      你是一名资讯编辑，每天抓取 AI 领域最新动态。
      输出格式固定：标题、来源、一句话摘要、重要性评分（1-5）。
      过滤掉营销软文和重复内容。

  code_reviewer:
    name: "代码审查"
    description: "负责代码质量审查、安全检查和最佳实践建议"
    model: powerful
    memory_namespace: "code"
    system_prompt: |
      你是一名高级工程师，专注于代码质量和安全性。
      审查时关注：逻辑错误、性能问题、安全漏洞、可维护性。
      给出具体的修改建议，不要泛泛而谈。

记忆隔离：让每个 Agent 只记自己的事

记忆隔离是多 Agent 系统的核心。每个 Agent 有独立的 memory_namespace，这意味着：

• 写作助手记住的"这个客户偏好长文"不会影响代码审查 Agent 的判断
• 资讯助手积累的"这个源可信度高"不会和写作助手的风格记忆混淆
• 每个 Agent 的长期记忆完全隔离，互不干扰

memory/
  writer/
    MEMORY.md          # 写作偏好和客户习惯
    style_guide.md     # 文章风格规范
  news/
    MEMORY.md          # 资讯源评级和过滤规则
    topic_interests.md # 关注话题列表
  code/
    MEMORY.md          # 项目代码规范
    known_issues.md    # 已知问题记录

模型分配：用对的模型做对的事

不同 Agent 对模型能力的需求不同，按需分配可以显著降低成本：

model_routing:
  writer: "claude-sonnet"
  news_bot: "claude-haiku"
  code_reviewer: "claude-sonnet"
  data_processor: "claude-haiku"

按需扩编：动态添加新 Agent

业务发展了，需要新的能力，随时可以添加新 Agent：

agents:
  # 新增：SEO 专员
  seo_specialist:
    name: "SEO 专员"
    description: "关键词研究、内容优化、外链策略"
    model: lightweight
    memory_namespace: "seo"
    system_prompt: |
      你是一名 SEO 专家，专注于内容营销和搜索引擎优化。
      每次分析都输出：目标关键词、优化建议、预期效果。

不需要改动现有 Agent 的配置，直接添加即可。

Agent 之间如何协作

多 Agent 之间可以通过共享文件或消息传递进行协作：

场景：资讯助手提供素材，写作助手生成文章

1. 资讯助手（每天 9:00）：
   抓取今日 AI 资讯 → 整理到 news/daily-2026-03-04.md

2. 写作助手（每天 10:00）：
   读取 news/daily-2026-03-04.md
   挑选 3 个最有价值的话题
   为每个话题生成 300 字短评
   推送到飞书

这种流水线模式让两个 Agent 各司其职，产出质量比单个 Agent 全包更高。

实际运行效果

运行一周后的观察：

• 上下文质量明显提升：每个 Agent 的上下文更干净，回答更聚焦
• 成本下降约 30%：日常任务路由到轻量模型，高价值任务才用高质量模型
• 响应速度加快：多个 Agent 可以并行工作，不需要排队

最重要的是：不同场景之间不再互相干扰。写作风格的讨论不会污染代码审查的判断，每个 Agent 都在自己的领域里越来越"懂你"。

小结

多 Agent 不是为了炫技，而是为了让每个 AI 在自己最擅长的领域里发挥最大价值。

从两个 Agent 开始：一个负责日常内容，一个负责技术任务。跑稳了，再按需扩编。