本章内容
- 多 Agent 并行协作
- 记忆系统
- 高效工作流模式
多 Agent 并行协作
OpenClaw 支持多个 Agent 并行工作，互相协作完成复杂任务。这是 OpenClaw 最强大的特性之一——6 分钟完成原本需要几小时的工作。
多 Agent 协作示例
# 让代码 Agent 和研究 Agent 协作
openclaw run --agents code-agent,research-agent \
"研究最新的 React 最佳实践，然后更新我们的代码库"
# 并行执行多个独立任务
openclaw run --parallel 6 --goal "同时处理以下任务：
1. [code-agent] 修复 GitHub Issues #123, #124, #125
2. [doc-agent] 更新 API 文档
3. [research-agent] 调研竞品功能"记忆系统
OpenClaw 的记忆系统让 AI 能够记住上下文，跨会话保持信息：
| 记忆类型 | 作用 | 示例 |
|---|---|---|
| 会话记忆 | 记住当前对话上下文 | 记住你说的"用简洁风格" |
| 长期记忆 | 跨会话保存重要信息 | 记住你的偏好设置和常用指令 |
| 工作空间记忆 | 记住项目文件和状态 | 记住上次修改的文件和进度 |
| 知识库记忆 | 存储领域知识 | 公司内部文档、产品手册 |
高效工作流模式
社区中总结出的几种高效工作流模式，可以直接借鉴：
| 模式名称 | 适用场景 | 核心思路 |
|---|---|---|
| 分解-并行-汇总 | 大型复杂任务 | 先拆分子任务，并行执行，最后汇总结果 |
| 监控-触发-执行 | 自动化监控 | 定时检查条件，满足时自动触发任务 |
| 草稿-审核-发布 | 内容创作 | AI 生成草稿，人工审核，确认后自动发布 |
| 数据-分析-报告 | 数据处理 | 收集数据，AI 分析，自动生成报告并推送 |