OpenClaw 多 Agent 协作：Subagent 编排实战

什么时候需要多 Agent

单 Agent 处理简单任务没问题，但遇到以下场景就该拆：

• 任务涉及多个专业领域（写代码 + 写文案 + 做调研）
• 子任务可以并行执行
• 需要不同模型处理不同部分

OpenClaw Subagent 模型

主 Agent（coordinator）负责拆任务、派任务、收结果。 子 Agent 只负责执行。

实战：内容生产流水线

步骤 1：主 Agent 拆解任务

将大任务拆为：调研、编码、写作三个子任务。

步骤 2：并行派发

调研和编码可以并行 spawn，互不依赖。

步骤 3：串行收尾

写作依赖调研结果，等调研完成后串行 spawn。

结果整合原则

1. 去重：多个子 Agent 可能搜索到相同信息
2. 纠偏：交叉验证关键事实
3. 统一格式：不同 Agent 输出风格可能不同
4. 定稿：主 Agent 做最终审校

常见陷阱

• 子 Agent 任务描述太模糊 -> 产出不可用
• 所有任务都串行 -> 丢失并行优势
• 主 Agent 不做整合 -> 直接堆砌子结果
• 忽略子 Agent 失败 -> 整体结果缺块