实际团队协作示例

场景：创建技术博客文章

步骤1：总指挥接收任务

`bash

用户给总指挥的任务

"写一篇关于OpenClaw多Agent架构的技术博客文章" `

步骤2：总指挥分解任务（使用task-decomposition技能）

`yaml 分解结果：

• 研究任务: "收集OpenClaw多Agent架构资料" → 分配给【参谋】
• 写作任务: "撰写技术博客文章" → 分配给【笔杆子】
• 代码示例: "提供配置代码示例" → 分配给【进化官】
• 发布准备: "安排博客发布" → 分配给【运营官】

`

步骤3：各Agent并行工作

参谋的工作（使用canmou-research技能）： `markdown 研究输出：

1. OpenClaw多Agent架构核心概念
2. agents.list配置语法
3. 工作空间隔离机制
4. 子Agent通信方式
5. 实际应用案例

` 笔杆子的工作（使用biganzi-content技能）： `markdown 文章大纲：

OpenClaw多Agent架构深度解析

引言：从单Agent到多Agent的演进

核心概念：7个Agent角色设计

实战配置：一步步搭建小明团队

代码示例：完整的openclaw.json配置

最佳实践：团队协作模式

总结：多Agent架构的价值

` 进化官的工作（使用jinhua-evolution技能）： `json 配置代码示例： { "agents": { "list": [ { "id": "main", "default": true, "name": "总指挥", "workspace": "/home/user/.openclaw/workspace", "subagents": { "allowAgents": ["biganzi", "canmou", "yunying", "jinhua"] } }, // ... 其他Agent配置 ] } } ` 运营官的工作（使用yunying-operations技能）： `markdown 发布计划：

• 发布时间：明天上午10点
• 发布平台：技术博客、Medium、知乎
• 推广渠道：Twitter技术社区、Discord群组
• 效果跟踪：阅读量、点赞、分享数据

`

步骤4：总指挥汇总成果

`markdown 任务完成报告： ✅ 研究资料：完整的技术架构分析 ✅ 文章内容：3000字深度技术文章 ✅ 代码示例：可直接使用的配置代码 ✅ 发布计划：详细的发布和推广方案

预计效果：

• 文章质量：专业级技术内容
• 读者价值：实操性强的配置指南
• 传播潜力：技术社区热门话题

`

🛠️ 实际配置验证

你已经拥有的配置： `bash

1. 7个Agent已配置

总指挥、笔杆子、参谋、运营官、进化官、交易官、社区官

2. 48个技能已启用

涵盖研究、写作、开发、运营、交易、社区等各个领域

3. 团队协作机制已建立

• 总指挥可启动子Agent
• 各Agent有专属技能
• 工作空间隔离但可协作

`

🚀 立即开始使用

方式1：通过总指挥分配任务

`bash

启动总指挥会话

openclaw agent --agent main --message "你的任务指令"

示例：创建市场分析报告

openclaw agent --agent main --message "请协调团队分析当前AI Agent市场趋势，并生成中文报告" `

方式2：直接使用特定Agent

`bash

直接使用笔杆子写文章

openclaw agent --agent biganzi --message "写一篇关于机器学习入门的微信公众号文章"

直接使用参谋做研究

openclaw agent --agent canmou --message "研究2026年Web开发技术趋势" `

方式3：通过Web控制界面

1. 访问：http://127.0.0.1:18789/
2. 选择对应Agent
3. 输入任务指令
4. 查看执行结果

📈 预期效果

效率提升

• 任务分解：复杂任务→简单子任务，并行处理
• 专业分工：每个Agent专注擅长领域
• 知识复用：研究成果直接用于内容创作

质量保证

• 多层审核：研究→写作→审核的完整流程
• 数据支撑：所有结论都有依据
• 格式规范：符合各平台要求

持续进化

• 技能积累：每次任务都会丰富技能库
• 流程优化：根据反馈改进协作模式
• 能力扩展：可随时添加新Agent或技能

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演示总结：小明团队已经配置完成，具备完整的多Agent协作能力。你可以通过总指挥协调团队完成复杂任务，也可以直接使用特定Agent处理专项工作。