Multi-Agent Architecture - 多 Agent 架构

概述

OpenClaw は多 Agent アーキテクチャをサポートしており、各 Agent は以下の点で異なる設定が可能です。

• 専門分野と System Prompt
• モデル構成とコスト戦略
• Channel 紐付けと権限
• ツールセットと MCP 構成

架构设计

推奨される Agent の分担

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Main Agent (小a)                        │
│  - メインセッション処理                                                 │
│  - タスクの分配と調整                                             │
│  - 複雑な意思決定と計画                                             │
│  - モデル: opus-4.5 (高品質)                                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
          ┌───────────────────┼───────────────────┐
          ▼                   ▼                   ▼
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│   News Agent    │ │   Code Agent    │ │  Research Agent │
│  - ニュースの取得     │ │  - コード生成     │ │  - 深層研究     │
│  - 内容の要約     │ │  - Bug 修正     │ │  - ドキュメント分析     │
│  - 定期的なプッシュ     │ │  - コードレビュー     │ │  - 知識の統合     │
│  モデル: sonnet   │ │  モデル: codex    │ │  モデル: opus     │
└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘
          │                   │                   │
          ▼                   ▼                   ▼
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│  Quick Agent    │ │  Batch Agent    │ │  Monitor Agent  │
│  - 迅速な質疑応答     │ │  - バッチ処理     │ │  - システム監視     │
│  - 簡単なタスク     │ │  - データ処理     │ │  - ヘルスチェック     │
│  - 低遅延応答   │ │  - ファイル操作     │ │  - 警告通知     │
│  モデル: flash    │ │  モデル: mini     │ │  モデル: mini     │
└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘

Agent 配置

1. Agent ディレクトリ構造の作成

~/.openclaw/agents/
├── main/           # メイン Agent (既に存在)
│   └── agent/
│       ├── AGENTS.md
│       ├── SOUL.md
│       └── ...
├── news/           # ニュース Agent
│   └── agent/
│       ├── AGENTS.md
│       └── config.json
├── code/           # コード Agent
│   └── agent/
│       ├── AGENTS.md
│       └── config.json
├── research/       # 研究 Agent
│   └── agent/
│       ├── AGENTS.md
│       └── config.json
├── quick/          # 迅速応答 Agent
│   └── agent/
│       └── config.json
└── batch/          # バッチ処理 Agent
    └── agent/
        └── config.json

2. Agent 設定例

News Agent (~/.openclaw/agents/news/agent/config.json)

{
  "model": {
    "primary": "anthropic/claude-sonnet-4-5"
  },
  "systemPrompt": "あなたはニュースの取得と要約の専門家です。以下に焦点を当ててください：\n1. 信頼できる情報源から真実のニュースを取得する\n2. 簡潔で正確な要約を生成する\n3. 各ニュースに原文へのリンクがあることを確認する\n4. 指定されたチャネルに時間通りにプッシュする",
  "tools": {
    "allow": ["web_fetch", "exec", "message"]
  }
}

Code Agent (~/.openclaw/agents/code/agent/config.json)

{
  "model": {
    "primary": "openrouter-vip/gpt-5.2-codex"
  },
  "systemPrompt": "あなたはコードの専門家です。以下に焦点を当ててください：\n1. 高品質のコード生成\n2. Bug の分析と修正\n3. コードレビューと最適化\n4. 技術ドキュメントの作成",
  "tools": {
    "allow": ["read", "write", "edit", "exec"]
  }
}

Quick Agent (~/.openclaw/agents/quick/agent/config.json)

{
  "model": {
    "primary": "google/gemini-flash-latest"
  },
  "systemPrompt": "あなたは迅速な応答アシスタントです。特徴：\n1. 簡潔で直接的な回答\n2. 低遅延応答\n3. 簡単なクエリの処理\n4. 深い分析を必要としないタスク"
}

3. openclaw.json での Agent の登録

{
  "agents": {
    "entries": {
      "news": {
        "enabled": true,
        "allowSpawnFrom": ["main"]
      },
      "code": {
        "enabled": true,
        "allowSpawnFrom": ["main"]
      },
      "research": {
        "enabled": true,
        "allowSpawnFrom": ["main"]
      },
      "quick": {
        "enabled": true,
        "allowSpawnFrom": ["main"]
      },
      "batch": {
        "enabled": true,
        "allowSpawnFrom": ["main"]
      }
    },
    "defaults": {
      "maxConcurrent": 4,
      "subagents": {
        "maxConcurrent": 8
      }
    }
  }
}

智能 Spawn 系统

タスク分類ルール

Main Agent はタスクの種類に応じて適切な Agent を自動的に選択します。

智能 Spawn 实现

# 在 AGENTS.md 中添加智能 Spawn 逻辑

## 🧠 智能任务分发

当收到任务时，评估以下因素：

1. **任务复杂度**
   - 简单查询 → quick agent
   - 中等任务 → 专业 agent
   - 复杂任务 → main 处理或 research agent

2. **任务类型**
   - 新闻相关 → news agent
   - 代码相关 → code agent
   - 研究分析 → research agent
   - 批量操作 → batch agent

3. **时间敏感度**
   - 需要快速响应 → quick agent
   - 可以等待 → 专业 agent

4. **资源消耗**
   - 高 token 消耗 → 使用便宜模型的 agent
   - 需要高质量 → 使用 opus 的 agent

### Spawn 命令示例

```python
# 新闻任务
sessions_spawn(
    task="抓取今日科技新闻并推送到 DailyNews 群组",
    agentId="news",
    label="news-morning"
)

# 代码任务
sessions_spawn(
    task="修复 auth.py 中的登录 bug",
    agentId="code",
    label="fix-auth-bug"
)

# 研究任务
sessions_spawn(
    task="深度分析 GPT-5 的技术架构",
    agentId="research",
    label="gpt5-analysis"
)

# 快速查询
sessions_spawn(
    task="查询今天的天气",
    agentId="quick",
    label="weather-check"
)

并发处理

并发限制の設定

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "maxConcurrent": 4,      // 主 agent 最大并发
      "subagents": {
        "maxConcurrent": 8    // 子 agent 最大并发
      }
    }
  }
}

并发场景

用户消息 → Main Agent
              │
              ├─→ spawn(news) ──→ 抓取新闻
              │
              ├─→ spawn(code) ──→ 修复 bug
              │
              └─→ spawn(research) ──→ 深度分析

              ↓ (并行执行)

         所有任务完成后汇报

Channel 绑定

異なる Channel で異なる Agent を使用する

{
  "channels": {
    "telegram": {
      "defaultAgent": "main"
    },
    "whatsapp": {
      "defaultAgent": "main"
    }
  },
  "agents": {
    "entries": {
      "news": {
        "channels": ["telegram-newsbot"]
      }
    }
  }
}

监控和管理

アクティブな Session の表示

# 列出所有 session
openclaw sessions list

# 查看特定 agent 的 session
openclaw sessions list --agent news

Spawn 状態の表示

# 在代码中
sessions_list(kinds=["spawn"], limit=10)

最佳实践

1. タスク分配の原則

• 簡単なタスクは spawn しない - 直接処理する方が速い
• 時間のかかるタスクは必ず spawn する - メインセッションをブロックしない

(原文はここで切り詰められています)