OpenClaw 多 Agent 协作：构建 AI 团队完成复杂任务

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项目经理 Agent
    ├─ 代码开发 Agent
    ├─ 测试 Agent
    ├─ 文档编写 Agent
    └─ 部署 Agent

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# agents.yaml
agents:
  - name: "项目经理"
    role: "coordinator"
    model: "gpt-4"
    system_prompt: |
      你是一个项目管理专家，负责协调团队完成任务。
      你需要：
      1. 分析需求并拆解任务
      2. 分配给合适的 Agent
      3. 整合最终结果

  - name: "代码开发"
    role: "developer"
    model: "claude-3-opus"
    skills: ["code_writer", "debugger"]
    system_prompt: |
      你是一个资深程序员，专注于编写高质量代码。

  - name: "测试工程师"
    role: "tester"
    model: "gpt-4-turbo"
    skills: ["test_writer", "bug_hunter"]

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// 示例：多 Agent 协作开发
const workflow = {
  steps: [
    {
      agent: "项目经理",
      task: "分析需求并创建任务清单"
    },
    {
      agent: "代码开发",
      depends_on: [0],
      task: "根据需求编写代码"
    },
    {
      agent: "测试工程师",
      depends_on: [1],
      task: "编写测试用例并执行"
    }
  ]
};

await openclaw.executeWorkflow(workflow);

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// Agent A 发送消息
openclaw.agents.emit('code_review', {
  from: 'developer',
  to: 'reviewer',
  content: '请审查这段代码'
});

// Agent B 接收消息
openclaw.agents.on('code_review', (message) => {
  // 处理审查请求
});