Huo15 Openclaw Multi Agent

🤖 火一五多智能体协同 (huo15-multi-agent)

作者: 火一五信息科技有限公司
版本: v2.3.0
基于: OpenClaw sessions_spawn(对齐 2026.6.8 官方 docs/tools/subagents.md)

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一、核心概念

OpenClaw subagent 架构

主 Agent (depth 0)
    ↓ sessions_spawn
Worker A (depth 1) ─┐
Worker B (depth 1) ─┼─ 执行中...
Worker C (depth 1) ─┘
    ↓ announce 汇报
主 Agent ← 接收结果汇总

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二、使用方式

2.1 协调者模式触发

当用户说"帮我同时处理..."时：

用户: "帮我同时分析这三个项目的代码"
  ↓
我: "好的，启动协调者模式，分3个并行任务"
  ↓
使用 sessions_spawn 启动 3 个 Worker
  ↓
Worker 们并行执行，完成后 announce 结果
  ↓
汇总结果，报告给用户

2.2 命令参考

⚠️ 没有 /subagents spawn 或 kill:派生用工具 sessions_spawn;停止/清理由运行超时 + 自动归档(archiveAfterMinutes,默认 60 分钟)管理。线程绑定另有 /focus /unfocus /agents。

2.3 编程接口

// 派生子 Agent(非阻塞,立刻返回 run id;完成时自动 announce 回来)
sessions_spawn({
  task: "分析代码仓库 A",       // 必填
  label: "code-analyzer-a",    // 可选,人类可读标签
  taskName: "analyze_repo_a",  // 可选,稳定句柄(供后续定位/嵌套编排)
  context: "isolated"          // 默认 isolated;需继承当前对话上下文才用 "fork"
})
// 注:sessions_spawn 不接受 per-call 超时;超时在配置 agents.defaults.subagents.runTimeoutSeconds

// 派生后若本轮必须等子结果 → 用 sessions_yield 结束本轮,完成事件作为下一条消息到达
sessions_yield()

// 按需查看子 Agent 状态(调试用,切勿轮询)
subagents()

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三、工作流程(push 完成模型,非轮询)

openclaw 官方铁律:sessions_spawn 非阻塞,完成是 push 的。派生后不要用 Promise.all / sessions_history / sessions_list / sleep 轮询等结果——用 sessions_yield。

3.1 派生并行任务

// 依次派生 3 个 Worker,每个调用立刻返回 run id(不阻塞、不 await)
sessions_spawn({ task: "分析模块 A", taskName: "module_a" })
sessions_spawn({ task: "分析模块 B", taskName: "module_b" })
sessions_spawn({ task: "分析模块 C", taskName: "module_c" })

3.2 让出本轮,等完成事件

// 结束当前回合;子 Agent 完成事件会作为下一条消息送回(前提:工具列表含 sessions_yield)
sessions_yield()

完成后 openclaw 把每个子 Agent 结果以 agent 回合 announce 回当前会话;活动期间还会注入 Active Subagents 块让你看到状态,无需轮询。

3.3 汇总报告

子结果到达后,协调者(主 Agent)综合各 Worker 的 announce 内容,核对后再决定是否给用户最终答复。需回看某子 Agent 历史时用 sessions_history(有界、安全过滤)——仅按需调用,不要循环。

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四、配置

4.1 OpenClaw 配置

在 ~/.openclaw/openclaw.json(键路径 agents.defaults.subagents):

{
  agents: {
    defaults: {
      subagents: {
        maxSpawnDepth: 2,        // 默认 1(子 Agent 不能再派生);设 2 开启一层嵌套(orchestrator)
        maxChildrenPerAgent: 5,  // 每 Agent 同时活动子数上限(默认 5)
        maxConcurrent: 8,        // 全局并发上限(默认 8)
        runTimeoutSeconds: 900,  // sessions_spawn 默认超时秒(0=不超时)
        model: "MiniMax-M2.1",   // 子 Agent 默认模型(省钱;留空=继承主 Agent)
      },
    },
  },
}

4.2 开启 sessions_spawn 工具

coding / full 工具档默认暴露 sessions_spawn;messaging 档不暴露。要让某 Agent 能派生:

{
  agents: {
    list: [{
      id: "coordinator",
      tools: {
        // 二选一:整档切 coding,或在现档基础上追加这几个工具
        profile: "coding",
        alsoAllow: ["sessions_spawn", "sessions_yield", "subagents"],
      },
    }],
  },
}

用 /tools 查当前会话生效的工具列表确认。

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五、最佳实践

5.1 任务拆分原则

• 每个 Worker 任务独立，不依赖其他 Worker
• 任务时长建议 5-30 分钟
• 嵌套上限 depth 2:主(0)→ 编排子(1)→ leaf worker(2),leaf 不能再派生;默认 maxSpawnDepth: 1 即不嵌套

5.2 成本控制

// 子 Agent 使用更便宜的模型
sessions_spawn({
  task: "简单分析",
  model: "MiniMax-M2.1"  // 比主 Agent 便宜
})

5.3 错误处理

try {
  const result = await sessions_spawn({
    task: "可能失败的任务"
  })
} catch (e) {
  // 处理超时或失败
  reportError(e)
}

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六、与传统方式对比

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七、版本历史