nexus/AI/openclaw/OpenClaw 多 Agent 系统设计.md

#openclaw #agent #telegram

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OpenClaw 多 Agent 自动化系统架构笔记 (Advanced)

Author: Billy
Purpose: 构建基于 OpenClaw + Telegram + n8n 的 AI 自动化控制系统

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1 系统总体架构

目标：

构建一个 AI Automation Control Center

核心组件：

• OpenClaw Gateway
• 多 Agent
• Telegram Interface
• n8n Workflow Engine

系统架构：

            Telegram
               │
               ▼
        Telegram Bot
               │
               ▼
             n8n
        (Command Router)
               │
               ▼
        OpenClaw Gateway
               │
               ▼
      ┌────────┬────────┬────────┐
      ▼        ▼        ▼        ▼
   Router    Dev      Research    Ops
    Agent    Agent      Agent     Agent

系统功能：

组件	作用
Telegram	用户交互
n8n	任务路由
OpenClaw	AI Agent Runtime
Agents	任务执行

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2 OpenClaw 基础目录结构

默认路径： ~/.openclaw/

结构：

.openclaw/
│
├── agents/
│   │
│   ├── main/
│   │   └── agent/
│   │       ├── authprofile.json
│   │       └── models.json
│   │
│   └── research/
│       └── agent/
│           ├── authprofile.json
│           └── models.json
│
└── workspace/
    │
    ├── skills/
    ├── memory/
    ├── identity/
    │   └── Identity.md
    ├── logs/
    ├── devices/
    ├── completions/
    └── canvas/

说明：

目录	作用
agents	Agent Profile
workspace	运行数据
skills	技能插件
memory	AI记忆
identity	System Prompt
logs	日志

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3 多 Agent 设计

创建 Agent：

openclaw agent create dev
openclaw agent create research
openclaw agent create ops
openclaw agent create orchestrator

推荐 Agent 列表：

Agent	职责
orchestrator	任务调度
dev	编程
research	搜索分析
ops	服务器运维
data	数据处理

推荐结构：

agents/
│
├── orchestrator/
├── dev/
├── research/
├── ops/
└── data/

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4 Agent Identity 设计

Identity 代表：System Prompt

建议放在： agents/dev/agent/identity.md

示例：

You are DevAgent.

Responsibilities:
- write code
- debug programs
- generate scripts
- create docker configurations

Research Agent：

You are ResearchAgent.

Responsibilities:
- research information
- summarize technical topics
- analyze documents

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5 Skills 机制

Skills 目录： workspace/skills

示例：

skills/
├── browser
├── filesystem
├── python
├── telegram
└── self-improving-agent

特点：

• 所有 Agent 共享
• 类似插件

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6 Memory 设计

默认 memory： workspace/memory

默认共享。

memory 类型：

memory/
├── episodic
├── semantic
└── vector

推荐 Memory 分层：

memory/
├── system
├── dev
├── research
└── ops

这样避免：memory pollution

Agent 指定 namespace：

{
  "memoryNamespace": "dev"
}

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7 模型配置

每个 Agent 独立：agents/<agent>/agent/models.json

示例：

{
  "default": "gpt-4o-mini",
  "models": {
    "gpt-4o-mini": {
      "provider": "openai",
      "model": "gpt-4o-mini"
    },
    "deepseek-coder": {
      "provider": "openai-compatible",
      "base_url": "https://api.deepseek.com/v1",
      "model": "deepseek-coder"
    }
  }
}

推荐模型分配：

Agent	Model
orchestrator	gpt-4o-mini
dev	deepseek-coder
research	gpt-4o
ops	claude-sonnet

优点：

• 降低成本
• 提升能力

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8 Agent 切换

切换 active agent：

openclaw agent use research

行为：

current_agent = research

下一条消息：

Telegram → research agent

不需要重启 Gateway。

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9 Telegram 集成

OpenClaw 支持：Telegram Bot

结构：

Telegram
   │
   ▼
OpenClaw Gateway

默认： 所有消息 → active agent

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10 Telegram 指令体系

推荐命令：

/dev
/research
/ops
/data
/help

示例：

/dev 写一个python脚本
/research 查一下OpenClaw架构
/ops restart docker

在 BotFather 设置：/setcommands

示例：

dev - coding tasks
research - research tasks
ops - server tasks

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11 n8n Command Router

推荐使用：n8n 进行任务路由。

架构：

Telegram
   │
   ▼
   n8n
   │
   ▼
OpenClaw

Workflow：

Telegram Trigger
   │
   ▼
Parse Command
   │
   ▼
Agent Router
   │
   ▼
HTTP → OpenClaw

解析示例：

const msg = $json.message.text

if(msg.startsWith("/dev")){
  return {agent:"dev"}
}

if(msg.startsWith("/research")){
  return {agent:"research"}
}

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12 Router Agent

Router Agent 负责：Task Distribution

Prompt 示例：

You are a routing agent.

Rules:
/dev → DevAgent
/research → ResearchAgent
/ops → OpsAgent

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13 推荐系统架构

Mac Mini AI Control Center：

Mac Mini
│
├─ OpenClaw Gateway
├─ n8n
└─ Telegram Bot

Agents
│
├─ orchestrator
├─ dev
├─ research
├─ ops
└─ data

数据流：

Telegram
   ↓
n8n Router
   ↓
OpenClaw
   ↓
  Agents

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14 高级玩法

支持：

多服务器 Agent

Mac Mini
  orchestrator

Ubuntu Server
  dev agent

NAS
  data agent

通信：

HTTP
Redis
MQ

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15 最佳实践

1 Agent 专业化

正确：

dev-agent
ops-agent
research-agent

错误：

python-agent
browser-agent

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2 模型分工

不要所有 agent 使用同一个模型。

否则：

multi-agent ≈ single-agent

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3 Memory 分层

推荐：

memory/
├── system
├── dev
├── research
└── ops

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4 Router 统一入口

不要：

Telegram → 各 agent

应该：

Telegram → Router → Agents

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16 最终架构总结

最终系统：

Telegram
   │
   ▼
 n8n Router
   │
   ▼
OpenClaw Gateway
   │
   ▼
┌──────────────┬──────────────┬──────────────┐
   DevAgent  ResearchAgent    OpsAgent

系统特点：

• 多 Agent
• 多模型
• 自动任务分发
• Telegram 控制
• 自动化工作流

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17 未来扩展

未来可扩展：

• AI 自动任务
• 自动服务器运维
• 自动代码生成
• 自动数据分析
• 自动监控告警

目标： 构建 Personal AI Operations Center