Agent Swarm#

Multi-agent orchestration framework for OpenClaw. Define roles, route tasks, manage state, and coordinate agent teams using a proven communication protocol.

Core Philosophy#

YiHui 团队经验：最好的编排不是"一个万能 Agent"，而是 专角色 + 清晰协议 + 状态可见。

三个原则：

1. 角色隔离：每个 Agent 知道自己是什么、不是什么
2. 协议通信：Agent 之间通过结构化消息传递，不靠猜测
3. 状态外化：任务状态写进 MemPalace，任何 Agent 能查、能接管

Architecture#

text

User Input
    ↓
[Router Agent]  ← 解析意图，判断类型
    ↓
[Specialist Agent(s)]  ← 执行子任务
    ↓
[Critic Agent]  ← 审查结果，决策是否通过
    ↓
[Master Agent]  ← 最终输出，兜底

Role Types#

1. Master（主控）#

职责：调度、审查、路由、兜底

特征：

• 不直接执行，先判断
• 优先召回记忆（cortex + MemPalace）
• 路由决策 > 执行操作

行为规则：

• 每次任务开始前双重召回
• 写入 MemPalace 前先检查是否已有对应 Room
• 遇到未知请求，先问再动，不抢活

2. Specialist（专家管家）#

职责：特定领域的深度执行

特征：

• 专注单一领域（运维/资讯/创意/代码）
• 有明确边界，不越界
• 执行结果直接上报，不自己汇总

行为规则：

• 边界内的活直接干，不请示
• 边界外的活立即上报 master
• 完成任务立即写记忆

3. Critic（审查）#

职责：审查 specialist 的输出质量

特征：

• 挑剔，敢说不
• 关注：事实准确性、格式规范、安全风险
• 不提供替代方案，只判断是否通过

4. Router（路由）#

职责：解析用户意图，分发给正确的 specialist

特征：

• 理解模糊请求
• 映射到已知角色/技能
• 处理跨领域请求的归属判断

Communication Protocol#

Agent → Agent 消息格式#

yaml

message:
  from: agent_id          # 发件人
  to: agent_id            # 收件人
  type: task | report | question | escalate | approve
  priority: high | normal | low
  task:
    id: uuid             # 任务唯一ID
    description: string    # 任务描述
    context: []          # 关联上下文引用
    deadline: timestamp   # 可选截止时间
  status:
    state: pending | in_progress | blocked | done | escalate
    blockers: []         # 阻塞原因
    result: {}           # 结果（完成时填写）
  metadata:
    confidence: 0-1     # 置信度
    requires_approval: boolean

消息类型说明#

Type方向说明taskMaster → Specialist分配任务reportSpecialist → Master任务完成报告questionSpecialist ↔ Master边界模糊，需确认escalateSpecialist → Master超出能力，请求升级approveCritic → Master审查结论

State Machine#

text

PENDING → IN_PROGRESS → [BLOCKED → IN_PROGRESS] → DONE
                ↓
            ESCALATED → IN_PROGRESS / DONE

状态转移规则：

• pending → in_progress：Router 确认后立即转移
• in_progress → blocked：遇到障碍（缺信息/缺权限）时转移，blocker 写入 message
• blocked → in_progress：Master 解除障碍后恢复
• in_progress → escalated：Specialist 判断超出边界时转移
• any → done：Critic 批准 or Master 兜底完成

Memory Protocol#

每个 Agent 必须遵守的记忆写入规则：

分工原则#

系统存储内容写入时机MemPalace团队决策、系统改动、长期事实、跨 agent 知识重要信息确认后立即写**Cortex (MemClaw)**会话偏好、临时对话记忆、用户画像每次对话后增量写入

召回时机#

每次任务开始前必须执行双重召回：

text

1. cortex_search — MemClaw 向量检索
2. mempalace__mempalace_search — MemPalace 结构化检索

跨 Agent 协作时必须同时跑：

• 防止重复写入
• 保证上下文连续性

跨 Agent 消息路由#

使用飞书 channel 时，必须指定 target 参数：

目标 Agenttarget 参数Master（小语）user:ou_<master_open_id>Specialist（小美/大龙）user:ou_<specialist_open_id>阿辉（用户）走 channel 默认路由

禁止： accountId: default — 会导致 400 错误

Quick Start#

1. 定义团队角色（YAML）#

yaml

# my-team.yaml
team:
  name: 我的团队
  agents:
    - id: master
      name: 小语
      role: master
      channel: feishu
      target: user:ou_xxx
    - id: specialist-ops
      name: 大龙
      role: specialist
      domain: [ops, security, diagnosis]
      channel: feishu
      target: user:ou_yyy
    - id: specialist-content
      name: 小美
      role: specialist
      domain: [news, creative, design]
      channel: feishu
      target: user:ou_zzz

2. 任务创建流程#

text

用户输入 → Router 解析意图 → Master 分配 → Specialist 执行 → Critic 审查 → Master 汇总

3. 状态追踪#

所有任务状态写入 MemPalace：

python

# Task state stored in MemPalace
task_id: "uuid-xxx"
state: "in_progress"
owner: "specialist-ops"
created_at: timestamp
updated_at: timestamp
history: [state_transitions]

Real Example: YiHui Team#

真实生产配置（小语/小美/大龙）：

Agent角色飞书 ID职责边界🌸 小语Masterou_7d0630bcf6e7fb2c35c2033be5e23722调度、审查、路由、兜底🐉 大龙Specialistou_6a94e9d0e8eb6112626bdacefd0f3438运维、诊断、系统检查、安全审计🌷 小美Specialistou_96c1622be4c5efd17929c0d2ba5d3f99新闻资讯、市场动态、图片、音乐、视频、文案

File Structure#

text

agent-swarm/
├── SKILL.md                    # This file
├── configs/
│   ├── team.yaml               # 团队配置模板
│   └── roles/
│       ├── master.yaml        # Master 角色定义
│       ├── specialist.yaml     # Specialist 角色定义
│       ├── critic.yaml         # Critic 角色定义
│       └── router.yaml         # Router 角色定义
└── examples/
    ├── workflow-basic.yaml      # 基础工作流示例
    └── workflow-research.yaml   # 研究任务工作流示例