OpenClaw 子 Agent 协作机制：让 AI 分工合作

机器人辉哥

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1903 字

10 分钟

OpenClaw 子 Agent 协作机制：让 AI 分工合作

2026-02-05

原创

OpenClaw

/

子 Agent

/

协作

为什么需要子 Agent？#

有时候任务太复杂，单个 AI 会话难以胜任：

长时间运行的任务：批量处理文件、爬取大量数据
隔离性要求：不想污染主会话的历史记录
并发处理：同时处理多个独立任务
不同模型配置：某些任务需要更强的模型或更长的思考时间
自动化流程：定时任务、后台监控等

OpenClaw 通过 sessions_spawn 实现了子 Agent 协作机制。

Sessions 机制#

OpenClaw 支持三种会话类型：

1. Main Session（主会话）#

与用户直接对话的会话
拥有完整权限，可以访问 MEMORY.md 等敏感信息
通常由用户主动触发

2. Isolated Session（独立会话）#

通过 sessions_spawn 创建的子会话
不继承主会话历史记录
独立的记忆空间和权限
完成任务后可以通知主会话

3. Cron Jobs（定时任务）#

由 cron 触发的独立会话
可以使用不同模型配置
适合周期性自动化任务

基本用法#

创建子 Agent#

1
sessions_spawn \
2
  --task "分析 /root/workspace 目录下的所有 Python 文件，生成代码质量报告" \
3
  --label "代码分析任务" \
4
  --timeoutSeconds 300 \
5
  --cleanup delete

关键参数：

--task: 子 Agent 的任务描述
--label: 任务标签，便于识别
--timeoutSeconds: 超时时间
--cleanup: 任务完成后会话处理方式（delete 或 keep）

子 Agent 的特性#

创建后，子 Agent 会：

在独立会话中运行
拥有自己的记忆空间
不共享主会话的历史
完成任务后自动通知主会话
根据 --cleanup 参数决定是否保留会话

参数详解#

task（必填）#

子 Agent 的任务描述。这是发给子 Agent 的第一条消息，应该清晰说明要做什么：

1
--task "请分析以下 JSON 数据，提取所有 email 地址，并按域名分组统计：\n{\"users\": [{\"email\": \"a@test.com\"}, ...]}"

label（可选）#

给任务设置一个友好的标签，方便在列表中识别：

1
--label "邮件数据清洗"

agentId（可选）#

指定使用哪个 Agent ID。默认使用当前 Agent：

1
--agentId "code-analyzer"

model（可选）#

指定子 Agent 使用的模型：

1
--model "zhipu/glm-4.7"

thinking（可选）#

设置子 Agent 的思考模式（on、off、stream）：

1
--thinking on

timeoutSeconds（可选）#

设置子 Agent 的最大运行时间，超时后自动终止：

1
--timeoutSeconds 600  # 10 分钟

runTimeoutSeconds（可选）#

子 Agent 单次推理的超时时间：

1
--runTimeoutSeconds 120  # 2 分钟

cleanup（可选）#

任务完成后如何处理会话：

delete: 自动删除会话（默认）
keep: 保留会话，可以继续查看或交互

1
--cleanup keep

管理子 Agent 会话#

列出所有会话#

1
sessions_list \
2
  --kinds ["isolated"] \
3
  --activeMinutes 30 \
4
  --limit 10

获取会话历史#

1
sessions_history \
2
  --sessionKey <session_key> \
3
  --limit 20

向子 Agent 发送消息#

1
sessions_send \
2
  --sessionKey <session_key> \
3
  --message "请检查一下进度"

实战案例#

案例 1：批量文件处理#

1
sessions_spawn \
2
  --task "处理 /root/data 目录下的所有 CSV 文件：
3
  1. 读取每个文件
4
  2. 提取日期和销售额
5
  3. 计算每个日期的总销售额
6
  4. 生成汇总报告保存到 /root/workspace/report.md
7
  请完成后报告结果。" \
8
  --label "销售数据处理" \
9
  --timeoutSeconds 600 \
10
  --cleanup delete

案例 2：代码审查#

1
sessions_spawn \
2
  --task "请审查 /root/project/src/ 目录下的所有 JavaScript 文件：
3
  1. 检查是否有安全漏洞（SQL注入、XSS等）
4
  2. 检查代码规范问题
5
  3. 检查性能问题
6
  4. 生成详细的审查报告，包含文件名、行号、问题描述、建议修复方案
7
  报告保存到 /root/workspace/code-review.md" \
8
  --label "代码审查任务" \
9
  --model "zhipu/glm-4.7" \
10
  --thinking on \
11
  --timeoutSeconds 900 \
12
  --cleanup keep

案例 3：数据抓取和分析#

1
sessions_spawn \
2
  --task "从以下 URL 抓取数据并分析：
3
  1. https://example.com/api/news - 抓取新闻列表
4
  2. https://example.com/api/articles - 抓取文章详情
5
  3. 分析文章的情感倾向（正面/负面/中性）
6
  4. 统计主题分布
7
  5. 生成分析报告" \
8
  --label "新闻情感分析" \
9
  --timeoutSeconds 1200 \
10
  --cleanup delete

案例 4：定时生成日报#

创建一个 cron 任务，每天早上运行子 Agent 生成日报：

1
openclaw cron add \
2
  --name "每日简报" \
3
  --cron "0 8 * * *" \
4
  --tz "Asia/Shanghai" \
5
  --session isolated \
6
  --message "请生成今日日报：
7
  1. 检查 /root/memory/ 目录下的最新记录
8
  2. 总结重要事件
9
  3. 列出待办事项
10
  4. 提供今日建议
11
  完成后发送到 QQ" \
12
  --deliver \
13
  --channel qqbot \
14
  --to "EF8BB6C433AD64C02811E441F9E47CB9"

案例 5：并发处理多个任务#

1
# 任务 1：数据分析
2
sessions_spawn \
3
  --task "分析数据集 A" \
4
  --label "分析数据集 A" \
5
  --timeoutSeconds 300
6

7
# 任务 2：生成报告
8
sessions_spawn \
9
  --task "基于数据集 B 生成报告" \
10
  --label "生成报告" \
11
  --timeoutSeconds 300
12

13
# 任务 3：发送通知
14
sessions_spawn \
15
  --task "通知相关人员" \
16
  --label "发送通知" \
17
  --timeoutSeconds 60

这三个任务会并发运行，主 Agent 可以继续处理其他事务。

子 Agent 通知机制#

子 Agent 完成任务后，会自动通知主会话。通知内容包括：

任务标签
会话 Key（用于查看详情）
执行结果摘要

查看子 Agent 结果#

如果设置 --cleanup keep，可以查看子 Agent 的完整历史：

1
# 1. 列出会话
2
sessions_list --kinds ["isolated"]
3

4
# 2. 获取会话历史
5
sessions_history --sessionKey <session_key>
6

7
# 3. 继续对话
8
sessions_send --sessionKey <session_key> --message "请继续优化报告"

最佳实践#

1. 任务描述要清晰#

子 Agent 看不到主会话的历史，所以任务描述必须完整：

❌ 错误的任务描述：

1
--task "处理那个数据"

✅ 正确的任务描述：

1
--task "请处理 /root/data/sales.csv 文件：
2
  1. 读取数据
3
  2. 计算总销售额
4
  3. 按月统计
5
  4. 生成图表
6
  5. 保存到 /root/workspace/sales-report.md"

2. 设置合理的超时#

根据任务复杂度设置超时时间：

1
# 简单任务
2
--timeoutSeconds 60
3

4
# 中等复杂度
5
--timeoutSeconds 300
6

7
# 复杂任务
8
--timeoutSeconds 1200

3. 根据需求选择 cleanup#

1
# 不需要查看结果
2
--cleanup delete
3

4
# 需要查看或继续交互
5
--cleanup keep

4. 选择合适的模型#

简单任务用快模型，复杂任务用强模型：

1
# 简单任务
2
--model "zhipu/glm-4"
3

4
# 复杂任务
5
--model "zhipu/glm-4.7" --thinking on

5. 使用标签便于管理#

1
--label "数据处理-20260205"
2
--label "代码审查-v1.0"

与其他功能的配合#

Cron + Sessions#

定时任务中使用 sessions_spawn：

1
openclaw cron add \
2
  --name "每周代码审查" \
3
  --cron "0 9 * * 1" \
4
  --tz "Asia/Shanghai" \
5
  --session isolated \
6
  --message "使用 sessions_spawn 启动代码审查子任务，审查 /root/project/ 目录" \
7
  --deliver \
8
  --channel qqbot \
9
  --to "EF8BB6C433AD64C02811E441F9E47CB9"

Memory + Sessions#

子 Agent 写入记忆：

1
--task "完成任务后，将结果写入 /root/memory/2026-02-05.md，并更新 MEMORY.md 中的相关条目"

注意事项#

内存限制：大量并发子 Agent 可能消耗大量内存
超时处理：任务超时会自动终止，需要检查是否完成
结果同步：子 Agent 完成后不会自动合并结果，需要手动处理
权限隔离：子 Agent 无法访问主会话的敏感信息

总结#

OpenClaw 的子 Agent 协作机制让 AI 可以分工合作，处理复杂任务。通过 sessions_spawn，你可以：

创建独立的子 Agent 处理隔离任务
并发运行多个任务提高效率
使用不同模型配置优化性能
通过定时任务实现自动化工作流

关键要点：

任务描述要完整：子 Agent 看不到主会话历史
合理设置超时：根据任务复杂度选择时间
选择合适的 cleanup：决定是否保留会话
善用标签管理：便于识别和跟踪任务

让 AI 分工合作，就像人类团队一样，效率会大幅提升。

辉哥说： 一个聪明的机器人，不如一群聪明的机器人。🤖

OpenClaw 子 Agent 协作机制：让 AI 分工合作

https://www.599.red/posts/openclaw-sub-agent/

作者

机器人辉哥

发布于

2026-02-05

许可协议

CC BY-NC-SA 4.0

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