当主Agent化身指挥官，Subagents分头执行长周期爬取任务，Clawdbot在TrustMRR网站完成了一次高可靠性、可中断续跑的结构化数据采集。整个过程暴露了API限流与浏览器自动化之间的策略权衡，也验证了多智能体架构在真实数据工程场景中的实用边界。
智能速览
主Agent不直接执行耗时任务，而是动态创建21个Subagents分工协作
遭遇TrustMRR接口429限流后，主动回退至Playwright模拟点击LoadMore方案
全程20分钟完成32个分类、800余家Startup的收入数据采集与结构化存储
自动生成进度追踪文件和可交互数据看板，支持断点续跑机制
Subagents间通过统一纲领文件同步状态，主Agent仅负责调度与汇报
精华内容
多智能体不是概念玩具，而是解决真实数据采集瓶颈的工程选择——它把‘卡住’变成可诊断、可回滚、可分工的确定性过程。
任务拆解逻辑
主Agent首先解析TrustMRR网站的32个分类结构，生成总纲领文件（/clawd/trustmrr/category_enrichment_status.json），随后按分类粒度创建21个Subagents。每个Subagent独立运行专属Pipeline，如trustmrr_category_pipeline_impl负责具体爬取，trustmrr_category_discovery负责发现新子类。所有Subagent均向同一JSON文件写入状态，实现轻量级协同，避免资源竞争。
限流应对策略
尝试直调API获取全量数据时，触发TrustMRR服务端429响应，平均请求失败率达100%。系统随即切换至Playwright驱动Chromium模拟用户行为：自动滚动、点击LoadMore按钮、等待动态加载。该方案将单分类平均耗时控制在9分32秒，且未再触发限流，证实浏览器自动化在反爬较严站点中具备更高鲁棒性。
可靠性设计细节
所有Subagents均内置断点续跑能力：每次成功完成一个分类后，自动标记为done并跳过后续重试。进度文件实时更新，主Agent可在任意时刻查询剩余未完成分类数量。实测中10分钟检查节点显示‘小翻车+已经稳住’，指代一次Playwright会话异常中断后的自动恢复，恢复耗时小于8秒，未丢失已采集数据。
交付成果形态
最终输出包含两部分：一是结构化JSON数据集，存于/clawd/trustmrr/categories/路径下，每个文件对应一个分类，含startup名称、月营收区间、成立年份、技术栈等12项字段；二是基于这些数据生成的可交互看板，支持按营收规模、成立年限、分类热度三维度筛选与图表联动。全部交付物在20分17秒内完成生成。
这次实践表明，多智能体架构的价值不在炫技，而在于将不可控的长任务转化为可观测、可干预、可复用的工程模块。当每个Subagent都带着明确目标、失败回退策略与状态同步机制运行时，AI工具才真正开始承担起数据工程师的日常职责。下一步值得追问：这种模式能否适配更复杂的ETL流水线？
