当 AI 开始「打工仔」模式：OpenClaw 指挥多个 Agent
当 AI 开始「打工仔」模式：OpenClaw 指挥多个 Agent
你有没有想过：让一个 AI 帮你算数学题，再让另一个 AI 把结果翻译成英文？
这听起来有点「多此一举」——毕竟一个 AI 就能同时做这两件事。但有时候，把任务拆分开来让不同的独立的 Agent 处理，是后续处理复杂任务的必要条件。
今天就分享一次有趣的实验：用OpenClaw 和 两个 Agent 串联完成一个完整的工作流。
前提条件
- openclaw： 2026.2.3
- 如果标记 😬，即用自然语言输入，在 webchat 中输入
- 如果标记 💻，即用命令行输入
如果标记 🔧，即背后的命令，不用管
💡 提示：用户只需用自然语言描述需求，无需手动执行底层命令。底层命令仅供技术参考。
实验目标 🎯
使用 math-agent 计算数学表达式，然后把结果给 translator-agent 翻译成英文
实验过程 🚀
步骤 0：创建 相应的 agent 💻
$ openclaw agents add math-agent --workspace /home/admin/.openclaw/workspace --non-interactive --json $ openclaw agents add translator-agent --workspace /home/admin/.openclaw/workspace --non-interactive --json $ openclaw agents list - math-agent Identity: MY_NAME (IDENTITY.md) Workspace: ~/.openclaw/workspace Agent dir: ~/.openclaw/agents/math-agent/agent Model: minimax/MiniMax-M2.5-highspeed Routing rules: 0 - translator-agent Identity: MY_NAME (IDENTITY.md) Workspace: ~/.openclaw/workspace Agent dir: ~/.openclaw/agents/translator-agent/agent Model: minimax/MiniMax-M2.5-highspeed Routing rules: 0步骤 1️⃣：单独调用 math-agent 计算
用户自然语言输入 😬：
利用 math-agent 计算表达式：(88 + 12) * 5 - 100 / 4，一步步计算出来
底层技术命令 🔧：
openclaw agent --agent math-agent --message"计算表达式：(88 + 12) * 5 - 100 / 4，一步步计算出来"完整返回结果：
**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** 步骤 2️⃣：调用 translator-agent 翻译
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。
如果你对 OpenClaw 感兴趣，可以关注我，后续会带来更多有趣的实验和玩法 🚀
#OpenClaw #AI #Agent #多Agent协作 #技术实验
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