OpenClaw 多 Agent 协作工作流实验

用户自然语言输入 😬： 把上述结果 使用 translator-agent 翻译成英文

底层技术命令 🔧：

openclaw agent --agent translator-agent --message"翻译成英文：计算表达式：(88 + 12) * 5 - 100 / 4。步骤 1：括号内 - 88 + 12 = 100。步骤 2：乘除法 - 100 × 5 = 500，100 ÷ 4 = 25。步骤 3：减法 - 500 - 25 = 475。最终答案：475"

完整返回结果：

Calculate the expression: (88 + 12) × 5 - 100 ÷ 4. Step 1: Parentheses — 88 + 12 = 100. Step 2: Multiplication & division — 100 × 5 = 500, 100 ÷ 4 = 25. Step 3: Subtraction — 500 - 25 = 475. **Final answer: 475**

步骤 3️⃣：整合串联 (math-agent → translator-agent)

用户自然语言输入 😬： 使用 math-agent 计算表达式：(88 + 12) * 5 - 100 / 4，一步步计算出来，把结果给到 translator-agent 来得到翻译的结果

底层技术命令 🔧：

# 第 1 步：调用 math-agent
openclaw agent --agent math-agent --message"计算表达式：(88 + 12) * 5 - 100 / 4，一步步计算出来"
# 第 2 步：调用 translator-agent（传入上一步的结果）
openclaw agent --agent translator-agent --message"翻译成英文：计算表达式：(88 + 12) * 5 - 100 / 4。步骤 1：括号内 - 88 + 12 = 100。步骤 2：乘除法 - 100 × 5 = 500，100 ÷ 4 = 25。步骤 3：减法 - 500 - 25 = 475。最终答案：475"

第 1 步返回（math-agent）：

**计算表达式：`(88 + 12) * 5 - 100 / 4`**
**步骤 1：** 括号内 - 88 + 12 = **100**
**步骤 2：** 乘除法 - 100 × 5 = **500** - 100 ÷ 4 = **25**
**步骤 3：** 减法 - 500 - 25 = **475**
---
**最终答案：475**

第 2 步返回（translator-agent）：

Calculate the expression: (88 + 12) × 5 - 100 ÷ 4. Step 1: Parentheses — 88 + 12 = 100. Step 2: Multiplication & division — 100 × 5 = 500, 100 ÷ 4 = 25. Step 3: Subtraction — 500 - 25 = 475. **Final answer: 475**

结论

✅ 串联调用成功！ math-agent → translator-agent 协同工作正常。

思考

这次实验虽然简单，但让我看到了 多 Agent 协作 的潜力：

• 职责分离：每个 Agent 专注于自己的任务，更容易优化和维护
• 灵活组合：可以根据需求自由组合不同的 Agent，形成定制化的工作流
• 可扩展性：未来可以轻松添加更多的 Agent 来处理更复杂的任务

⚠️ 不同于增加一个 subagent （session_spawn）的方式，这种 agent 是有独立的配置文件和长久保存的。