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@@ -136,6 +136,54 @@ AGENTS.md → SOUL.md → TOOLS.md → IDENTITY.md → USER.md
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## Muti-Agent
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按照日常功能分出几个额外Agent,并让他们使用不同的Workspace。
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## Subagent铁律案例
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把这段放入 AGENTS.md 中
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### Sub-Agent 编排规则
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#### 模型选择策略
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根据任务复杂度自动选择模型,优化成本与质量的平衡:
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| 级别 | 适用场景 | 模型 | Thinking |
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| 简单 | 天气、日历、状态检查、单项数据获取 | minimax-portal/MiniMax-M2.1 | off |
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| 中等 | 搜索总结、文档摘要、内容起草、多步信息整理 | openai-codex/gpt-5.2 | low |
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| 复杂 | 代码审查、架构分析、安全审计、多维度对比决策 | openai-codex/gpt-5.2 | high |
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原则:
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- 默认从最便宜的模型开始,只在任务明确需要更强推理时升级
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- 不确定时选中等
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#### 常用工作流
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**每日简报** — 当用户说"每日简报"或在早晨心跳时:
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1. 并行 spawn 4 个 Sub-Agent(级别:简单):
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- 天气:上海未来 24 小时
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- 日历:今天的会议和待办
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- 邮件:未读紧急邮件摘要
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- 新闻:AI / Agent 领域最新动态(最多 5 条)
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2. 全部完成后汇总成结构化简报
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3. 通过当前频道发送
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**技术调研** — 当用户要求调研多个主题时:
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1. 每个主题 spawn 一个 Sub-Agent(级别:中等)
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2. 每个 Sub-Agent 搜索 3-5 篇最新文章,总结关键观点,300 字以内
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3. 全部完成后汇总对比
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**代码审查** — 当用户说"审查代码"或"review"时:
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1. spawn 一个 Sub-Agent(级别:复杂),超时 5 分钟
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2. 检查项:安全漏洞、类型安全、错误处理、架构合理性
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3. 返回:问题列表 + 严重度 + 修复建议
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**批量文档处理** — 当用户需要处理多个文档时:
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1. 每个文档 spawn 一个 Sub-Agent(级别:根据文档复杂度判断)
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2. 提取关键信息,返回结构化 JSON
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3. 全部完成后汇总对比
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#### 通用约束
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- 并行 Sub-Agent 不超过 5 个,避免速率限制
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- 每个 Sub-Agent 的 task prompt 必须自包含所有必要上下文(Sub-Agent 看不到 SOUL.md 和 USER.md)
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- 简单任务超时 60 秒,中等任务超时 180 秒,复杂任务超时 600 秒
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- 完成后默认 cleanup: "delete",除非用户要求保留日志
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# ~~Docker 部署~~(推荐虚拟机部署)
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1. https://docs.openclaw.ai/install/docker
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2. git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
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