OpenClaw实战:第四期智能体协作——7个AI员工如何联手干活
OpenClaw实战:智能体协作
7个AI员工如何联手干活
一个指令,多个AI协作,招标文件自动生成全流程演示
📌 前期回顾
第一期:OpenClaw部署与配置
第二期:7个智能体角色设计与搭建
第三期:知识库建设,让AI”懂业务”
现在,7个AI员工已经上岗,知识库也已就位。
但问题来了——它们能协作吗?
❌ 单AI模式
· 不懂招标文件格式 → 输出质量差
· 不懂法律规定 → 合规性审查遗漏
· 不懂项目分析 → 技术参数不合理
✅ 多AI协作模式
· 招标代理专家 → 编制招标文件
· 法律顾问 → 合规性审查
· 项目分析师 → 需求分析
🎯 结果:专业、合规、高质量的招标文件!
本文将演示智能体协作的完整流程。
智能体协作原理
1.1 什么是智能体协作?
单智能体模式
用户 → 一个AI → 输出结果
问题:一个AI不可能精通所有领域
多智能体协作模式
用户 → 太极(总管) → 分发任务 → 多个专业AI → 汇总结果 → 返回用户
优势:每个AI专注自己的领域,协作产出更专业
1.2 协作架构
我们的智能体矩阵:
| 角色 | ID | 专长 |
|---|---|---|
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main |
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tender-agent |
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bid-agent |
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legal-agent |
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project-agent |
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tech-agent |
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media-agent |
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1.3 协作流程
用户发出请求
太极接收并分析意图
判断需要哪些智能体
并行调度专业智能体
各智能体从知识库检索相关信息
各智能体生成专业内容
太极汇总结果
返回用户
[IMAGE_PLACEHOLDER_1: 多个AI智能体协作示意图,展示太极总管调度各专业智能体的架构图]
▲ 智能体协作架构示意
实战演示:招标文件生成全流程
2.1 场景描述
📋 项目信息
项目名称:XX市XX区保障性住房建设项目
项目类型:房屋建筑工程
预算金额:5000万元
招标方式:公开招标
评标方法:综合评估法
2.2 用户输入
👤 用户输入
“帮我编制一份房屋建筑工程招标文件,预算5000万,公开招标,综合评估法,并检查法律合规性”
2.3 太极的任务分析
太极收到请求后,分析意图:
| 任务 | 智能体 | 说明 |
|---|---|---|
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tender-agent |
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legal-agent |
|
|
|
project-agent |
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2.4 招标代理专家的工作
tender-agent 从知识库检索:
-
检索
templates/工程招标/房屋建筑工程招标文件范本.md -
检索
laws/国家法律/招标投标法.md -
检索
laws/部门规章/住建部/相关规章
生成招标文件包含以下章节:
招标公告 — 招标条件 / 项目概况与招标范围 / 投标人资格要求
投标人须知 — 总则 / 招标文件 / 投标文件 / 投标保证金 / 开标评标
评标办法 — 综合评估法评分标准 / 技术评分细则 / 商务评分细则
合同条款 — 通用条款 / 专用条款
工程量清单
技术规范
2.5 法律顾问的工作
legal-agent 从知识库检索:
-
检索
laws/国家法律/招标投标法.md -
检索
laws/国家法律/政府采购法.md -
检索
laws/国务院发文/相关文件 -
检索
laws/陕西省政策/地方政策
合规审查结果:
| 审查项 | 结果 | 说明 |
|---|---|---|
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✅ 合规 |
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✅ 合规 |
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✅ 合规 |
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⚠️ 需调整 |
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✅ 合规 |
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⚠️ 需补充 |
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2.6 太极汇总结果
✅ 招标文件已编制完成(6个章节)
⚠️ 合规审查发现2处需调整
📋 已标注修改建议
[IMAGE_PLACEHOLDER_2: 招标文件编制与合规审查流程截图,展示AI协作生成结果]
▲ 招标文件AI协作生成流程示意
实战演示:投标文件编制
3.1 场景描述
📋 项目信息
招标项目:XX市政道路改造工程
投标单位:XX建设工程有限公司
预算金额:3000万元
3.2 用户输入
👤 用户输入
“XX市政道路改造工程招标,帮我编制投标文件,并做评分自查”
3.3 协作流程
| 任务 | 智能体 | 说明 |
|---|---|---|
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bid-agent |
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legal-agent |
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|
project-agent |
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3.4 投标策略专家的工作
bid-agent 从知识库检索并生成投标文件:
投标函
技术方案 — 施工组织设计 / 质量保证措施 / 安全文明施工 / 进度计划
商务报价 — 工程量清单报价 / 综合单价分析
资信证明 — 企业资质 / 类似业绩 / 项目经理信息
3.5 评分自查
bid-agent 自查评分:
| 评分项 | 分值 | 自查得分 | 说明 |
|---|---|---|---|
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45分 |
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22分 |
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9分 |
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8分 |
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|
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4分 |
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| 合计 | 100分 | 88分 | 竞争力较强 |
3.6 法律顾问风险排查
legal-agent 排查结果:
| 风险项 | 风险等级 | 说明 |
|---|---|---|
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⚠️ 中 |
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|
|
✅ 低 |
|
|
|
⚠️ 中 |
|
|
|
✅ 低 |
|
协作配置详解
4.1 OpenClaw 配置
{ "agents": { "list": [ { "id": "main", "name": "太极" }, { "id": "tender-agent", "name": "招标代理专家", "memorySearch": { "extraPaths": [ "/path/to/knowledge-base/laws", "/path/to/knowledge-base/templates", "/path/to/knowledge-base/standards" ] } }, { "id": "bid-agent", "name": "投标策略专家", "memorySearch": { "extraPaths": [ "/path/to/knowledge-base/laws", "/path/to/knowledge-base/templates", "/path/to/knowledge-base/补充知识库" ] } }, { "id": "legal-agent", "name": "法律顾问", "memorySearch": { "extraPaths": [ "/path/to/knowledge-base/laws" ] } } ], "subagents": { "allowAgents": [ "tender-agent", "bid-agent", "legal-agent", "project-agent", "tech-agent", "media-agent" ] } } }
4.2 关键配置说明
| 配置项 | 说明 |
|---|---|
agents.list |
|
memorySearch.extraPaths |
|
subagents.allowAgents |
|
4.3 知识库路径分配原则
| 智能体 | 知识库路径 | 原因 |
|---|---|---|
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[IMAGE_PLACEHOLDER_3: 知识库配置与智能体分工关系图,展示各智能体与知识库的对应关系]
▲ 知识库与智能体分工配置示意
协作效果评估
5.1 单智能体 vs 多智能体协作
| 对比项 | 单智能体 | 多智能体协作 |
|---|---|---|
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⭐⭐⭐⭐⭐ |
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⭐⭐⭐⭐⭐ |
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⭐⭐⭐⭐⭐ |
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⭐⭐⭐⭐⭐ |
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⭐⭐⭐⭐⭐ |
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5.2 实际效果
📄 招标文件生成
单智能体:约5分钟,质量一般
多智能体协作:约8分钟,质量专业
📑 投标文件编制
单智能体:约5分钟,缺少合规审查
多智能体协作:约10分钟,含合规审查和评分自查
最佳实践
✅ 推荐做法
明确任务分工:每个智能体专注自己的领域
合理配置知识库:根据智能体专长分配知识路径
设置协作规则:明确哪些任务需要多智能体协作
定期测试协作效果:验证协作输出质量
❌ 避免做法
不要让一个智能体做所有事:专业分工更高效
不要忽略合规审查:法律风险不可忽视
不要配置过多知识库路径:影响检索效率
不要忘记更新知识库:过期知识导致错误输出
成本与时间估算
API调用成本(以DeepSeek为例):
| 任务 | Token消耗 | 费用 |
|---|---|---|
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| 合计 | ~35K | ~0.07元 |
💡 智能体协作成本极低,一次协作不到0.1元!
🔔 下期预告
第五期:系统开发实战篇
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API开发:FastAPI接口设计
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Web界面:Vue.js前端搭建
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工作流引擎:自动化流程编排
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知识库服务:RAG检索增强
💬 互动话题
1. 你尝试过智能体协作吗?效果如何?
2. 你觉得哪些业务场景最适合多智能体协作?
3. 欢迎分享你的协作实战经验!
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