OpenClaw 多 Agent 玩法全攻略
写在前面
这篇文章来自飞哥的真实折腾经验，加上社区里看到的一些有意思的玩法。如果你只用着一个 Agent 聊天，那其实只发挥了 OpenClaw 一小半的能力。多 Agent 配合起来，能干的事完全不一样。
多 Agent 到底有什么好处
1. 上下文不打架
一个 Agent 长期聊下来，上下文会越来越臃肿，模型容易分心或者被旧信息带跑。分开跑之后，大毛聊日常，二毛写代码，三毛看求职——各管各的，谁也不影响谁。
2. 专事专办，专业积累
Agent 长期在一个领域里跑，会慢慢形成自己的"知识库"。三毛记住你每次面试的问题和反馈，二毛熟悉你的代码风格，大毛了解你的日常习惯。这种积累在单 Agent 模式下容易被其他话题冲淡。
3. 并行任务不卡壳
一个任务拆成几个部分，分别交给不同 Agent 同时干，主 Agent 汇总结果。比如让二毛同时查三个竞品的信息，比一个个问快多了。
4. 多渠道、多身份隔离
微信一个 Agent、飞书一个 Agent、Telegram 另一个 Agent，不同的人聊不同的"人设"，互不干扰。也可以像飞哥这样，用同一个飞书账号跑三个 Agent 做不同的事。
几种常见的玩法
玩法一：按职责分离（最常见）
每个 Agent 专做一件事，内存和上下文完全独立。
社区最典型的例子是 Milo + Josh + 营销 Agent + 开发 Agent，都绑在同一个 Telegram 群，但各管各的：
- Milo 是协调者，负责战略规划和任务分配
- Josh 负责业务和数据
- 营销 Agent 负责内容发布
- 开发 Agent 盯 CI/CD 和代码审查
飞哥的现状就是这个模式：
- 大毛（main）：日常杂事统筹
- 二毛（coding）：编程任务
- 三毛（career）：求职顾问
玩法二：每个 Agent 绑不同渠道
常见配置：微信一个 Agent、飞书一个 Agent、Telegram 另一个。渠道和 Agent 一一对应，不同人聊不同的 Agent，天然的隔离。
更进一步，可以给不同渠道设置不同的"人设"——微信里的助理偏随意私人一点，飞书里的偏正式工作风。
玩法三：主 Agent + 子 Agent 并行任务
主 Agent 负责任务分发，把具体工作丢给子 Agent 并行去做，主 Agent 汇总结果。
这个适合临时的大任务，不需要单独建一个持久 Agent，直接在我里 spawn 出来用完就释放。
比如你说"帮我做个市场调研"，主 Agent 拆解成三个子任务：搜竞品、查数据、写报告——三个子 Agent 同时开工，主 Agent 等结果汇总给你。
玩法四：Agent 流水线
用不同模型组成流水线，每个 Agent 专注自己那一段：
原型（Haiku） → 总结（ Sonnet） → 优化（Opus） → 实现（Haiku）有人用这种模式做自动化代码生成，效率比单个模型来回改高很多。
玩法五：24小时轮班制
每个 Agent 有自己的工作时间，像一个小公司在转：
- 8:00 — Milo 发晨会，汇总夜间所有 Agent 的动态
- 9:00 — Josh 拉关键业务数据
- 18:00 — Milo 发日报，总结全天进展
一个人配 4 个 Agent，等于雇了一个永远在线的小团队。
玩法六：RSS + 社交媒体自动化
社区有人做了 rss-to-social 技能：
- 监控多个 RSS 源（新文章发布）
- AI 生成适合 Twitter/LinkedIn 的文案
- 自动发布或先审批再发
给博客配上这个，每次发文章自动同步到社交媒体，不用手动去发。
玩法七：主动监控告警
有人用 OpenClaw 做了这些：
- 服务器健康监控：定时检查服务器状态，挂了立刻告警
- 竞品价格追踪：每周查竞争对手定价变动
- 关键词监控：有人在 Reddit/X 提你的产品立刻通知
给二毛配一个盯服务器的子 Agent，24 小时挂着，有问题第一时间告诉你。
玩法八：多实例协作
有人用两个独立的 OpenClaw 实例跑在同一个 WhatsApp 群里，互相协作。配置复杂一些，但能力上限更高。
多 Agent 的几种架构模式
中心协调式（Hub-and-Spoke）
一个主 Agent 协调所有子 Agent，子 Agent 干完活汇报给主 Agent，主 Agent 统一汇总。
适合场景：任务能拆解、结果需要汇总的工作流。
流水线式（Pipeline）
任务像流水线一样流经多个 Agent，每个 Agent 加工一下再传给下一个。
适合场景：代码生成、数据处理、内容生产等有明确阶段的流程。
并行独立式（Swarm）
多个 Agent 独立处理各自的任务，互不依赖，最后汇总结果。
适合场景：调研、监控、竞品分析这类可以并行干的工作。
常见问题和坑
子 Agent 和普通 Agent 有什么区别
普通 Agent（就是配在 agents.list 里的）是持久化的，有自己的 workspace 和记忆。子 Agent 是临时 spawn 出来的任务执行者，用完就释放，不占用长期资源。
简单说：长期专工找普通 Agent，临时并行任务找子 Agent。
Agent 之间能共享记忆吗
目前不能直接共享，但可以通过共享文件的方式传递——主 Agent 把结果写到文件，子 Agent 去读。不过这需要自己处理格式，不算原生支持。
渠道绑定的优先级
配置了 bindings 之后，消息会按规则路由到对应的 Agent。没有匹配到的默认走 default agent。
飞哥可以马上试的几个方向
结合现有配置，最值得尝试：
1. 给二毛加个服务器监控子 Agent 跑一个盯服务器状态的子 Agent，有问题第一时间告警，不占用主会话。
2. 博客 RSS 自动发社交媒体 写个技能，每次博客发新文章自动推到微信或者飞书，不用手动发。
3. 三毛主动追踪求职进度 三毛每周给你发一次简历投递状态复盘，主动提醒你跟进，而不是你找它。
总结
多 Agent 的核心价值就三句话：
- 隔离：各管各的，上下文不污染
- 专业：长期在一个领域积累，形成专属知识库
- 并行：任务拆解同时干，效率翻倍
单 Agent 模式只能算"跟一个助手聊天"，多 Agent 配合起来才真正像一个小型公司在运转。
相关工具
- OpenClaw
- 飞书
- 微信
- Cron 定时任务
- RSS-to-social 技能