多 Agent 架构：一台机器跑多个 AI 人格

OpenClaw 支持在同一个 Gateway 实例中运行多个 Agent，每个 Agent 拥有独立的人格、记忆、工作空间和工具配置。通过灵活的路由规则（bindings），你可以将不同渠道、不同用户的消息分发给不同的 Agent 处理。

什么场景需要多 Agent？

在以下场景中，多 Agent 架构非常有用：

工作/生活分离：一个 Agent 处理工作相关事务（邮件、日程、代码），另一个负责生活助手（购物清单、菜谱、闲聊）
多语言服务：中文用户路由给中文 Agent，英文用户路由给英文 Agent
多渠道专精：Telegram 渠道用一个专注技术的 Agent，WhatsApp 渠道用一个偏生活化的 Agent
家庭共享：一个 WhatsApp 号码，家里每个人对话的 Agent 人格不同
团队协作：不同部门或项目使用不同的 Agent，各自独立记忆和工作空间
测试开发：开一个测试 Agent 用于调试新功能，不影响线上主 Agent

Agent 配置基础

agents.list —— 定义 Agent 列表

OpenClaw 的多 Agent 配置始于 config.yaml 中的 agents 部分。每个 Agent 有一个唯一的名称标识：


# config.yaml
agents:
  list:
    main:
      model: claude-sonnet-4-20250514
      workspace: /root/.openclaw/workspace
    work:
      model: claude-sonnet-4-20250514
      workspace: /root/.openclaw/workspace-work
    family:
      model: gpt-4o
      workspace: /root/.openclaw/workspace-family

关键字段说明：

字段	说明
`model`	该 Agent 使用的默认模型
`workspace`	独立的工作空间路径

每个 Agent 的工作空间是完全隔离的，拥有独立的：

SOUL.md —— 人格定义
MEMORY.md —— 长期记忆
memory/ —— 每日记忆
AGENTS.md —— 行为规则
TOOLS.md —— 工具配置

为每个 Agent 设置人格


# 主 Agent（默认）
cat > /root/.openclaw/workspace/SOUL.md << 'EOF'
# Atlas
 
你是 Atlas，一个全能型 AI 助手。你聪明、高效、略带幽默感。
你擅长编程、写作、数据分析。回答简洁精准。
EOF
 
# 工作 Agent
mkdir -p /root/.openclaw/workspace-work
cat > /root/.openclaw/workspace-work/SOUL.md << 'EOF'
# WorkBot
 
你是 WorkBot，一个专注工作效率的 AI 助手。
- 语言风格：专业、简练
- 擅长：项目管理、代码审查、技术文档
- 不闲聊，专注任务
EOF
 
# 家庭 Agent
mkdir -p /root/.openclaw/workspace-family
cat > /root/.openclaw/workspace-family/SOUL.md << 'EOF'
# 小助
 
你是小助，一个温馨的家庭助手。
- 语言风格：亲切温暖，使用中文
- 擅长：菜谱推荐、家务提醒、孩子学习辅导
- 会用 emoji 表达情感 😊
EOF

Bindings 路由规则

bindings 定义了消息如何路由到不同 Agent。这是多 Agent 架构的核心机制。

按渠道路由

最简单的路由方式 —— 不同渠道的消息发给不同 Agent：


# config.yaml
agents:
  list:
    main:
      model: claude-sonnet-4-20250514
      workspace: /root/.openclaw/workspace
    work:
      model: claude-sonnet-4-20250514
      workspace: /root/.openclaw/workspace-work
 
  bindings:
    - agent: work
      channel: telegram        # Telegram 渠道全部走 work Agent
    - agent: main
      channel: whatsapp        # WhatsApp 渠道走 main Agent
    - agent: main
      channel: "*"             # 其他渠道走 main（兜底规则）

按发送者路由

在同一个渠道中，根据发送者的 ID 路由到不同 Agent：


agents:
  bindings:
    # 妈妈的消息 → 家庭助手
    - agent: family
      channel: whatsapp
      sender: "8613800138000@s.whatsapp.net"
 
    # 老板的消息 → 工作助手
    - agent: work
      channel: whatsapp
      sender: "8613900139000@s.whatsapp.net"
 
    # 其他人 → 默认 Agent
    - agent: main
      channel: whatsapp

💡 获取 sender ID：查看 OpenClaw 日志中的消息记录，可以找到每个发送者的 ID 格式。WhatsApp 的 sender 格式通常是 国家码+手机号@s.whatsapp.net。

按群组路由

将特定群组的消息路由给特定 Agent：


agents:
  bindings:
    # 工作群 → 工作 Agent
    - agent: work
      channel: whatsapp
      group: "120363xxx@g.us"
 
    # 家庭群 → 家庭 Agent
    - agent: family
      channel: whatsapp
      group: "120363yyy@g.us"

复合规则

Bindings 规则按从上到下的顺序匹配，第一个匹配的规则生效：


agents:
  bindings:
    # 规则1：Telegram 中特定用户 → work
    - agent: work
      channel: telegram
      sender: "123456789"
 
    # 规则2：Telegram 其他用户 → main
    - agent: main
      channel: telegram
 
    # 规则3：WhatsApp 工作群 → work
    - agent: work
      channel: whatsapp
      group: "120363xxx@g.us"
 
    # 规则4：所有其他 → main
    - agent: main
      channel: "*"

完整配置示例

下面是一个完整的多 Agent 配置，包含三个 Agent 和详细的路由规则：


# config.yaml
 
gateway:
  port: 4100
 
# 渠道配置
channels:
  telegram:
    botToken: ${TELEGRAM_BOT_TOKEN}
  whatsapp:
    enabled: true
 
# Agent 配置
agents:
  default: main
 
  list:
    main:
      model: claude-sonnet-4-20250514
      workspace: /root/.openclaw/workspace
      thinking: false
 
    coder:
      model: claude-sonnet-4-20250514
      workspace: /root/.openclaw/workspace-coder
      thinking: true
      # 可以为不同 Agent 配置不同的模型参数
      systemPromptPath: /root/.openclaw/workspace-coder/SOUL.md
 
    assistant:
      model: gpt-4o
      workspace: /root/.openclaw/workspace-assistant
 
  bindings:
    # Discord #coding 频道 → coder Agent
    - agent: coder
      channel: discord
      group: "coding-channel-id"
 
    # WhatsApp 特定联系人 → assistant
    - agent: assistant
      channel: whatsapp
      sender: "8613800138000@s.whatsapp.net"
 
    # 其余所有 → main
    - agent: main
      channel: "*"

独立工作空间管理

每个 Agent 的工作空间完全独立，意味着你可以：

1. 独立安装 Skill：


# 在 coder Agent 的工作空间中安装编程相关 Skill
cd /root/.openclaw/workspace-coder
openclaw skill install code-review
 
# assistant 不需要代码类 Skill
cd /root/.openclaw/workspace-assistant
openclaw skill install weather
openclaw skill install calendar

2. 独立配置工具权限：

每个 Agent 的 AGENTS.md 可以设置不同的安全策略：


<!-- workspace-coder/AGENTS.md -->
## 安全
- 允许执行 shell 命令
- 允许读写文件系统
- 允许访问 GitHub API
 
<!-- workspace-assistant/AGENTS.md -->
## 安全
- 不允许执行 shell 命令
- 只读文件系统
- 允许搜索网页

3. 独立记忆：

各 Agent 互不干扰，coder 记住了你上次的代码项目，assistant 记住了你的饮食偏好。

实用技巧

查看消息路由到了哪个 Agent


# 查看 Gateway 日志，包含路由信息
docker compose logs -f | grep "routing"

在 Agent 之间共享文件

虽然工作空间独立，但你可以通过符号链接共享特定文件：


# 共享用户信息文件
ln -s /root/.openclaw/workspace/USER.md /root/.openclaw/workspace-work/USER.md

动态切换 Agent

部分渠道支持通过命令前缀切换 Agent（取决于实现）：


/agent coder    ← 临时切换到 coder Agent
帮我审查一下这段代码
/agent main     ← 切回默认 Agent

为 Agent 设置不同的模型

不同 Agent 可以使用不同模型以优化成本：


agents:
  list:
    main:
      model: claude-sonnet-4-20250514      # 日常对话用 Sonnet（快且便宜）
    researcher:
      model: claude-opus-4-20250514         # 深度研究用 Opus（强但贵）
    quick:
      model: claude-haiku-3-20250620       # 简单任务用 Haiku（最便宜）

注意事项

Agent 名称唯一：agents.list 中的 key 不能重复
兜底规则：建议最后一条 binding 使用 channel: "*" 确保所有消息都有归属
工作空间隔离：不要让多个 Agent 共享同一个 workspace 路径，会导致记忆混乱
资源消耗：每个 Agent 会维护独立的会话上下文，Agent 越多内存占用越大
重启生效：修改 config.yaml 后需要重启 Gateway 才能生效

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