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