面对多智能体协作开发的复杂性，这份实战教程提供了一个清晰的解决方案。它通过详细步骤，指导开发者如何从零开始搭建一个包含主控、侦查和写作功能的多智能体系统，让复杂的AI协作变得具体可操作。
智能速览
多智能体系统包含主控、侦查、写作三个核心角色。
每个智能体需独立配置工作区及核心规则文件。
主配置文件中需注册新智能体并启用消息路由。
协作逻辑通过定义主控智能体的派活流程实现。
使用session_send工具是实现智能体间通信的关键。
精华内容
想要让AI们分工合作？以下将深入拆解OpenClaw多Agent系统的搭建细节，从环境准备到逻辑编排，一步步构建起高效的AI工作流。
构建工作区
搭建多智能体系统的第一步是为每个智能体创建独立的工作区。除了系统自带的Main Agent，教程指导创建了Scout Agent和Writer Agent，并为它们各自建立了专属的Workspace文件夹。
在每个智能体的工作区内，必须创建三个基础的MD配置文件：agents.md用于定义该智能体的核心职责与工作原则，soul.md则设定其身份与使命，user.md则用于配置与不同用户的交互风格，确保沟通的准确性与有效性。
注册与路由
完成工作区构建后，需要在主配置文件openclaw.json中进行系统级注册。具体操作是在配置文件中添加agent_list节点，将新创建的scout和writer智能体及其工作区路径注册到系统中。
随后，配置消息路由bindings，确保外部消息（如来自飞书）能正确传递给Main Agent处理。最关键的一步是在tools配置中启用agent_to_agent功能，并允许各智能体间相互通信，这是实现协作的基础。
编排协作流
系统的核心在于Main Agent的协作逻辑。通过修改Main Agent的agents.md文件，可以定义其工作流程：当接收到用户任务后，Main Agent首先调用Scout Agent搜索相关信息。
获取到Scout返回的素材后，Main Agent再调用Writer Agent，指令其根据这些素材生成完整内容。最后，Main Agent汇总结果并返回给用户。这个清晰的派活流程，实现了从任务接收、信息搜集到内容产出的自动化闭环。
实战与验证
配置完成后，通过一个具体场景进行测试，例如指令“写一篇关于大连天气的文章”。预期的执行流程是Main Agent接收到任务，调用Scout Agent搜索天气信息，然后将结果传递给Writer Agent生成文章，最终由Main Agent将成文返回。
这个过程中，session_send是实现智能体间任务派发的核心工具，其调用语法清晰，支持指定目标智能体ID、任务内容和超时时间，确保了协作的稳定与可控。
通过这份教程，搭建多智能体协作系统的门槛被显著降低。开发者不仅能快速上手OpenClaw，更能举一反三，设计出更复杂的AI协作模式，探索智能自动化的更多可能性。
