火一五多智能体协同 - 基于 OpenClaw sessions_spawn 的多 Agent 并行工作系统。支持协调者模式、任务分配、结果汇总。触发词:多智能体协同、多 Agent、并行任务、协调者模式。
编程
multi-agent-comm
试用Multi-Agent Communication Protocol — 通用多智能体通信框架。用于在 OpenClaw 中编排多个 Agent 之间的结构化通信、任务委派和协同工作。适用场景:(1) 在主 Agent 与子 Agent 之间传递消息 (2) 多个独立 Agent(如 QClaw、学术助手、学生工...
它能做什么
Multi-Agent Communication Protocol — 通用多智能体通信框架。用于在 OpenClaw 中编排多个 Agent 之间的结构化通信、任务委派和协同工作。适用场景:(1) 在主 Agent 与子 Agent 之间传递消息 (2) 多个独立 Agent(如 QClaw、学术助手、学生工作助理等)之间的双向通信 (3) 将大任务分解为并行子任务并收集结果 (4) 跨 Agent 共享上下文和记忆。关键词:agent communication, ACP, multi-agent, subagent, session spawn, agent 间通信, 多智能体协同, 任务委派。
技能文档
Multi-Agent Communication
通用多智能体通信框架,基于 OpenClaw 的 session 机制实现 Agent 间结构化通信。
通信架构概览
┌──────────────┐
│ Main Agent │ (QClaw / 主 Agent)
│ (编排中心) │
└──┬───┬───┬───┘
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌────┐┌────┐┌────┐
│Sub1││Sub2││Sub3│ (subagent / acp runtime)
└────┘└────┘└────┘
三种通信模式,按复杂度递增:
| 模式 | 方式 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 1. Subagent 委派 | sessions_spawn (runtime=subagent) | 单向任务下发,等结果 |
| 2. 持久会话通信 | sessions_spawn (mode=session) + sessions_send | 双向持续对话 |
| 3. 跨 Agent ACP | sessions_spawn (runtime=acp) + agent 配置 | 独立 Agent 间协议通信 |
模式 1:Subagent 委派(最常用)
一次性任务委派,子 agent 完成后自动销毁。
1. 用 `sessions_spawn` 创建子 agent:
- runtime: "subagent"
- mode: "run"(一次性)或 "session"(持久)
- task: 任务描述(越具体越好)
- model/thinking: 可选覆盖
- cwd: 可指定工作目录
- timeoutSeconds: 超时保护
2. 子 agent 完成后自动返回结果到当前会话
3. 如需查看/管理子 agent:
- subagents(action="list") — 列出运行中的子 agent
- subagents(action="steer", target=id, message=...) — 向子 agent 发送消息
- subagents(action="kill", target=id) — 终止子 agent
最佳实践:
- Task 描述必须自包含,子 agent 无继承主会话上下文(除非 lightContext=true)
- 大任务拆为多个并行 subagent 时,用
sessions_yield等待结果 - 用 label 给子 agent 命名便于后续管理
模式 2:持久会话通信
需要双向持续对话时使用。
1. 创建持久会话:
sessions_spawn(mode="session", task="初始指令", label="my-assistant")
2. 后续通过 session key 通信:
sessions_send(sessionKey="...", message="后续指令")
3. 查看会话列表和状态:
sessions_list(kinds=["session"])
适用场景:
- 需要多轮交互的长期协作 agent
- 有状态的工作流(如项目管理、持续监控)
模式 3:跨 Agent ACP 通信
用于独立的、有自己 system prompt 和配置的 Agent 之间通信。
详细配置和架构参考:references/acp-setup.md
快速开始
1. 在 gateway.yaml 的 agents 部分定义新 agent(见 acp-setup.md)
2. 通过 acp runtime 通信:
sessions_spawn(
runtime="acp",
agentId="student-assistant",
task="任务描述",
mode="run" # 或 "session"
)
3. 恢复已有 ACP 会话:
sessions_spawn(
runtime="acp",
resumeSessionId="session-uuid"
)
并行编排模式
同时启动多个子 agent 处理不同子任务,然后汇总结果。
1. 依次 spawn 多个 subagent(每个处理独立子任务)
2. 调用 sessions_yield() 让出当前 turn
3. 子 agent 完成后结果自动返回
4. 汇总各子 agent 结果,生成最终回复
规则:
- 各子任务必须相互独立(无数据依赖)
- 每个 subagent 的 task 必须自包含
- 子 agent 数量建议 2-5 个,避免资源耗尽
- 每个都设置合理的 timeoutSeconds
共享状态策略
Agent 间不自动共享内存,需要手动传递:
| 策略 | 方法 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 文件系统 | 读写 workspace 中的共享文件 | 大量数据、持久化 |
| 任务描述 | 在 task/message 中包含必要上下文 | 小量上下文 |
| 文件引用 | 通过 cwd 或 attachments 传递文件 | 输入文件处理 |
| 环境变量 | 子 agent 继承父进程环境变量 | 配置信息 |
常见模式参考
- 分治汇总:将大任务拆分为 N 个子任务 → 并行 spawn → yield → 汇总
- 审查链:Agent A 生成内容 → Agent B 审查/修改 → 返回结果
- 专家协商:多个领域专家 agent 各自分析 → 汇总决策
- 监控上报:后台 agent 持续监控 → 有事时通过 sessions_send 上报
跨设备复用
本 skill 无硬编码路径,可直接通过 junction/symlink 链接到任意设备的 skills 目录。Agent 定义在 gateway config 中,跟随各自实例配置。
将此 skill 放入公共 skills 库 ~/.agents/skills/ 后,所有 agent 共享:
# junction 链接示例
cmd /c mklink /J "~\.claude\skills\multi-agent-comm" "~\.agents\skills\multi-agent-comm"
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