OpenClaw: 配置多agent全团队一起干活！

🦞单个 Agent 处理多类任务会带来非常严重的记忆负担，导致巨额token开销，单独agent应该处理特定类型工作而不是各种杂七杂八的工作全部都要干！ 🐳系统复杂度提高：各自agent处理不同类型的任务，分工明确、职能分化。有独立的记忆、技能和工作空间每个助手对应不同的agent，分工明确，干活不累

关键词：#openclaw #glm #minimax #龙虾 #多agent 参考文档：

新增agent

命令说明

openclaw agents add --workspace 工作空间路径 新Agent的名称（ID）

ℹ️ 说明：命令参数说明： • --workspace：指定独立的数据空间路径，建议格式为 /root/.openclaw/workspace-{} • 新Agent的名称（ID） • --model：如果需要使用自定义模型，可以添加此参数并填写模型 ID，否则将使用默认模型

演示如下：

~/.openclaw » openclaw agents add --workspace ~/.openclaw/workspace-coder coder 

~/.openclaw » openclaw agents list                                                                             gudaixin@Mac


🦞 OpenClaw 2026.3.8 (3caab92) — Somewhere between 'hello world' and 'oh god what have I built.'

│
◇  Doctor warnings ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│                                                                                            │
│  - channels.telegram.groupPolicy is "allowlist" but groupAllowFrom (and allowFrom) is      │
│    empty — all group messages will be silently dropped. Add sender IDs to                  │
│    channels.telegram.groupAllowFrom or channels.telegram.allowFrom, or set groupPolicy to  │
│    "open".                                                                                 │
│                                                                                            │
├────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
Agents:
- main (default)
  Identity: 🦔 OpenClaw CEO (IDENTITY.md)
  Workspace: ~/.openclaw/workspace
  Agent dir: ~/.openclaw/agents/main/agent
  Model: minimax-portal/MiniMax-M2.5
  Routing rules: 0
  Routing: default (no explicit rules)
- coder
  Workspace: ~/.openclaw/workspace-coder
  Agent dir: ~/.openclaw/agents/coder/agent
  Model: minimax-portal/MiniMax-M2.5
  Routing rules: 0

配置telegram bot 对应不同agent，并安全检查

独立agent

群组配置一个与主 Agent 完全隔离的独立 Agent。该 Agent 可以拥有独立的workspace，能够做到上下文、记忆、模型等等完全隔离

多agent机制

在 OpenClaw 内实现多 Agent 的核心机制是：

Agent 是隔离的“脑”：拥有独立 workspace（记忆、技能等均在 workspace 中）、独立 sessions。
路由到哪个 Agent：由配置里的 bindings 决定（最具体规则优先）。
每个 Agent 用哪个模型：可在 agents.list[].model 单独配置；运行时会优先用该 Agent 的 model 覆盖默认值（代码路径：resolveDefaultModelForAgent）。

多agent规则

默认主 Agent 继续处理全部私聊；
每个群绑定到不同的群组 Agent；
每个 Agent 的记忆、技能、模型均可完全隔离。

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