OpenClaw 多 Agent 管理实践:打造你的 AI 协作团队

当单个 Agent 力不从心时，如何让多个 AI 助手协同作战？

引言

在使用 OpenClaw 的过程中，我发现一个 Agent 往往难以应对复杂的工作场景。就像一个人无法同时是程序员、设计师、产品经理一样，我们需要为不同的任务配置专门的 AI 助手。今天，我想和大家分享我的多 Agent 管理实践经验。

一、为什么需要多个 Agent？

1.1 角色分工的必要性

想象一个典型的开发场景：

🔧 编码 Agent：专注写代码，熟悉各种框架和最佳实践
📝 文档 Agent：负责撰写技术文档，擅长结构化表达
🧪 测试 Agent：编写测试用例，找出潜在问题
📊 数据分析 Agent：处理数据，生成报表

每个 Agent 都有自己的专业领域，这样才能发挥 AI 的最大效能。

1.2 上下文隔离的重要性

不同的任务需要不同的上下文：

前端开发不需要了解后端数据库的详细设计
写作任务不需要携带代码项目的依赖信息
数据分析任务不需要携带创意写作的风格指令

上下文隔离 = 更专注 = 更好的结果

二、OpenClaw 四件套：TOOLS、Skills、MEMORY、AGENTS

因为要创建多个 agent，我的目录习惯是：

# 主 Agent~/.openclaw/workspace # 其他 Agent~/.openclaw/agency-agent/workspace

要理解多 Agent 管理，首先要搞清楚这四个核心概念的区别：

概念	性质	用途	共享范围
TOOLS	私人工具	个人常用脚本、私有 API	建议不共享
Skills	公开技能	可复用的功能模块	可以共享
MEMORY	用户记忆	个人习惯、目录结构	全局共享
AGENTS	行为规范	Agent 的行为准则	全局行为规范

2.1 TOOLS：你的私人工具箱

# 这里可以放全局的工具~/.openclaw/TOOLS.md# workspace agent 级别的工具~/.openclaw/workspace/TOOLS.md# workspace 在 agency-agents/coder~/.openclaw/workspace/agency-agents/coder/skills/

TOOLS 存放的是你的私人工具，比如：

内部 API 调用脚本
私有数据源的查询工具
个人工作流的自动化脚本

建议：这些工具不方便公开共享，保持私密性。我的全局工具集：

2.2 Skills：可复用的公开能力

# 全局 skills，可以被所有 Agent 共享~/.openclaw/skills/# workspace agent 级别的 skills~/.openclaw/workspace/skills/# 比如 coder agent 的 skills# workspace 在 agency-agents/coder~/.openclaw/workspace/agency-agents/coder/skills/

Skills 是 OpenClaw 的插件系统，可以：

从 ClawdHub 下载社区技能
自己开发技能分享给团队
在多个 Agent 间共享通用能力

我的基础工具分层理解：

┌─────────────────────────────────────┐│      Agent 专用工具 (Agent 级别)      │ ├─────────────────────────────────────┤ │     通用工具 (Global TOOLS.md)       │ ├─────────────────────────────────────┤ │      基础工具 (OpenClaw 内置)         │ └─────────────────────────────────────┘

2.3 MEMORY：AI 的"长期记忆"

# 全局 Memory~/.openclaw/MEMORY.md

这是 OpenClaw 支持的全局记忆文件。我把以下内容放在这里：

📁 个人工作目录结构
🏢 公司项目命名规范
👤 常用联系人信息
⚙️ 个人工作习惯和偏好

类比：就像你闭着眼睛也能找到笔记本里的内容，MEMORY 让 Agent "知道"你的工作环境。而 workspace 级别属于某个特定 Agent 记忆。我的全局记忆：

2.4 AGENTS：行为规范手册

~/.openclaw/AGENTS.md

这是定义 Agent 行为规范的配置文件，包含：

安全准则（什么能做，什么不能做）
目录规范（文件放哪里）
工作流程（执行任务的标准步骤）

2.3 MEMORY：AI 的"长期记忆"

~/.openclaw/MEMORY.md

这是 OpenClaw 支持的全局记忆文件。我把以下内容放在这里：

📁 个人工作目录结构
🏢 公司项目命名规范
👤 常用联系人信息
⚙️ 个人工作习惯和偏好

类比：就像你闭着眼睛也能找到笔记本里的内容，MEMORY 让 Agent "知道"你的工作环境。

2.4 AGENTS：行为规范手册

~/.openclaw/AGENTS.md

这是定义 Agent 行为规范的配置文件，包含：

安全准则（什么能做，什么不能做）
目录规范（文件放哪里）
工作流程（执行任务的标准步骤）

### 系统安全- iCloud 目录是重要数据：对 iCloud 中的任何内容执行编辑、删除、移动等修改操作前，必须先与我确认，不得擅自操作- 有安全风险的操作必须先找我确认，包括但不限于：安装软件、删除文件/数据、修改系统配置、对外发送信息等### Openclaw 安全- 对 Openclaw 的自己的配置修改、重启等，必须先与我确认，不得擅自操作- 未经过我允许情况下，绝对不允许删除 Workspace 工作目录的任何目录- 安装任何 skill 前必须运行 skill-vetter-  可以读取全局 AGENTS、MEMORY、TOOLS、skills- 禁止修改 ~/.openclaw/ 下的任何文件- 禁止安装/删除全局 skills- 需要修改时，必须先向我请示并获得明确授权## 目录规范- agent 项目文件放入对应 workspace `tmp/`- agent 用到的脚本、代码放入对应 workspace `scripts/`- workspace 的根目录一般不创建目录和文件，如果需要必须获取我明确授权- 创建的 subagents 或者一般的 agent 统一放入 `~/.openclaw/workspace/agency-agents/` 目录下，使用 agent 名字区分

三、多 Agent 共享记忆：我的实践方案

3.1 为什么需要共享？

想象这样一个场景：

你让 Agent A 创建了一个项目
随后让 Agent B 继续完善
但 Agent B 根本不知道项目在哪里、结构如何

共享记忆解决了"信息孤岛"问题。

3.2 全局 AGENTS.md 的引用技巧

目前 OpenClaw 还不支持直接共享 AGENTS.md，我的解决方案是在每个 Agent 的默认模板中添加：

## Every SessionBefore doing anything else:1. Read `SOUL.md` — this is who you are2. Read `USER.md` — this is who you're helping3. **Read `~/.openclaw/AGENTS.md`** — global agents rules ⭐4. Read `memory/YYYY-MM-DD.md` (today + yesterday) for recent context5. **If in MAIN SESSION** (direct chat with your human): Also read `MEMORY.md`

这样，每个 Agent 启动时都会主动读取全局规范。

四、OpenClaw 多 Subagent 工作原理

4.1 什么是 Subagent？

OpenClaw 支持通过 sessions_spawn创建子 Agent，实现：

🔄 并行处理：多个任务同时执行
👥 团队协作：不同 Agent 负责不同子任务
📊 任务编排：主 Agent 调度、子 Agent 执行

4.2 典型工作流程

┌─────────────────────────────────────────┐│            Main Agent (主控)             ││         分析任务、制定计划、分配工作        │└──────────────┬──────────────────────────┘               │    ┌──────────┼──────────┐    ▼          ▼          ▼┌───────┐  ┌───────┐  ┌───────┐│Agent A│  │Agent B│  │Agent C││ 研究   │  │ 编码   │  │ 测试   │└───┬───┘  └───┬───┘  └───┬───┘    │          │          │    └──────────┼──────────┘               ▼        ┌──────────────┐        │  汇总结果     │        │  生成报告     │        └──────────────┘

4.3 使用示例

# 主 Agent 创建三个子 Agent 并行工作
sessions_spawn(task="分析需求", mode="run")
sessions_spawn(task="设计架构", mode="run")  
sessions_spawn(task="编写代码", mode="run")

五、对比：OpenClaw vs Claude Code Tasks/Teams

虽然 OpenClaw 的多 Agent 功能已经很强大，但与 Claude Code 的 Tasks/Teams 相比，还有一些差距：

特性	OpenClaw	Claude Code
任务持久化	⚠️ 需手动管理	✅ 原生支持
自动重试机制	⚠️ 需自行实现	✅ 内置
可视化监控	⚠️ 命令行为主	✅ 图形界面
任务依赖管理	⚠️ 手动编排	✅ DAG 自动调度
长时间任务	⚠️ 需额外处理	✅ 原生 24h+ 支持

我的解决方案

为了弥补这些不足，我正在通过 Vibe Coding 开发一个任务编排系统，目标是：

✅ 模拟 Claude Code Tasks 的工作方式
✅ 支持 DAG（有向无环图）任务调度
✅ 更好的错误处理和重试机制
✅ 适合 24 小时以上的长程任务

后续会作为 Skill 开源分享，敬请期待！

结语

多 Agent 管理不是一蹴而就的，需要根据实际工作流不断调整。希望我的实践经验能给你一些启发。

记住：

🔒 安全规范是第一位的
📚 良好的 MEMORY 让 Agent 更懂你
🤝 合理的分工让团队更高效

— 完 —
如果你也在使用 OpenClaw，欢迎在评论区分享你的多 Agent 管理经验！