（5788期）Clawflow – 递归任务 DAG，智能体自由协作

递归任务 DAG，智能体自由协作 OpenClaw 原生多智能体协作协议，支持递归任务 DAG 与消息传递，让任意智能体可成为协调者或执行者，无需固定角色层级。 使用说明 核心用法 Clawflow 是 OpenClaw 生态的原生多智能体协作协议，采用"单协议、流式角色"设计哲学。任何智能体接收到任务后，自行判断能否独立完成：若能则执行并返回结果；若不能则将任务分解为子 DAG，通过 openclaw agent --message 向同伴智能体分派子任务，待收集结果后综合输出。该过程可无限递归嵌套，形成自然的树状协作结构。 协议深度集成 OpenClaw 基础设施：智能体身份来自 openclaw.json 配置，同伴发现通过 openclaw agents list，消息传输依托 CLI 工具，无需维护自定义身份或同伴文件。每个智能体的 OpenClaw workspace 作为私有工作记忆，mailbox/ 目录提供持久化消息审计（inbox//outbox//archive/），tasks/ 目录按任务 ID 存储 DAG 状态与结果。 关键机制： 递归 DAG：智能体作为协调者时，对其父级透明；DAG 可任意层级嵌套 依赖解析：task.md 追踪子任务状态，自动调度依赖已完成的就绪任务 故障快速失败：子任务失败即向上传播错误，V1 版本无重试与部分恢复 显著优点 架构极简：无中央调度器，无固定角色，协议对称性降低系统复杂度 原生集成：直接复用 OpenClaw 配置与 CLI，零额外依赖 弹性扩展：智能体可随时加入或离开，协作拓扑动态形成 审计完备：mailbox/ 提供跨会话的持久消息日志，弥补 OpenClaw 会话历史的压缩限制 潜在局限 V1 功能受限：无任务重试、无部分 DAG 恢复、无进度流式推送、无智能体健康检查 故障传播刚性：子任务单点失败导致整链失败，缺乏降级策略 无跨工作区访问：设计层面禁止智能体读取他人 workspace，结果依赖消息传递，大数据量场景可能受限 判断依赖实现："是否分解"的决策完全依赖智能体自身实现质量，协议层无强制约束 适合人群 已采用 OpenClaw 作为智能体基础设施的开发者与团队 需要构建动态、递归多智能体流水线的复杂任务场景（如多阶段数据分析、模块化代码生成） 追求去中心化协作、拒绝集中式调度器的架构偏好者 常规风险 级联故障：无重试机制下，深层子任务失败可能导致高层任务大规模回滚 消息循环：虽协议建议幂等性检查，但循环依赖或重复分派仍需实现层严格防御 状态一致性：依赖 task.md 文件状态，并发修改或崩溃恢复时可能出现状态漂移 资源耗尽：递归深度无协议层限制，恶意或错误的无限递归可能耗尽智能体配额 原始说明 Protocol for multi-agent collaboration via OpenClaw's message-passing and recursive task DAGs. Use this skill whenever the user wants to coordinate work acro...