（127期）Multi-Agent Coordinator – 多Agent智能编排协作中枢

多Agent智能编排协作中枢 Multi-Agent Coordinator 让主Agent创建并协调 Learner、Critic 等子Agent，突破单次对话限制，实现搜索、评估、决策等复杂任务的并行协作与结果整合。 使用说明 核心用法 Multi-Agent Coordinator 是一套面向 OpenClaw 框架的 Agent 编排方案，允许主 Agent 动态创建并管理多个子 Agent（如 Learner、Critic），通过 sessionsspawn 创建 Agent、sessionssend 发送任务、sessions_recv 接收结果，最终整合多 Agent 输出形成完整答案。 典型工作流： 主 Agent 接收用户复杂请求 创建 Learner Agent 搜索最新信息 创建 Critic Agent 评估建议质量 整合结果，生成最终回复 显著优点 突破单次限制：通过 one-shot Agent 串联实现多轮能力 职责分离：Learner 专注信息获取，Critic 专注质量评估，避免单一 Agent 能力过载 并行潜力：可异步创建多个子 Agent 处理不同子任务 框架适配：针对 OpenClaw 的 mode="run" 限制提供成熟应对策略 潜在局限 | 限制类型 | 说明 ||---------|------|| 持久化缺失 | 子 Agent 为 one-shot，每次需重新创建，无法维护长期状态 || 通信成本 | Agent 间通信引入额外延迟（建议 Critic 超时 30 秒） || 调试复杂度 | 多 Agent 流转增加问题定位难度 || 框架绑定 | 深度依赖 OpenClaw 特定 API，迁移成本较高 | 适合人群 OpenClaw 生态开发者 需要实时信息检索 + 质量评估的 AI 应用 探索 Multi-Agent 架构的研究者与工程师 常规风险 超时风险：Critic Agent 易超时，需严格控制 prompt 长度（<200 字） 状态管理：无内置共享内存，需配合 ontology Skill 实现外部记忆 结果一致性：子 Agent 输出格式不稳定，主 Agent 需做好容错解析 原始说明 协调并管理多个AI子Agent（Learner、Critic等）进行任务分工、通信和结果整合，实现复杂任务的多Agent协作。