OpenClaw入门：第17讲：子代理与多Agent，复杂任务的并行处理

大家好，我是正在实战各种AI项目的程序员晚枫。

今天学习子代理（Sub-agent），这是处理复杂任务的利器。通过多Agent协作，可以实现任务的并行处理和分工合作。

什么是子代理？

**子代理（Sub-agent）**是主Agent派生的独立工作单元，可以：

并行执行多个任务
隔离不同工作流
实现任务分工
提高整体效率

单Agent vs 多Agent

单Agent模式：

1 2	用户请求 → Agent → 依次执行任务A→B→C → 返回结果总耗时 = A+B+C

多Agent模式：

1 2	用户请求 → 主Agent → 同时启动AgentA、AgentB、AgentC 总耗时 = max(A,B,C)

使用场景

场景1：数据分析报告

一个复杂的数据分析任务可以分解为：

数据清洗Agent：处理缺失值、异常值
统计分析Agent：计算指标、生成图表
报告撰写Agent：总结发现、提出建议

场景2：代码审查

语法检查Agent：检查代码规范
安全扫描Agent：查找潜在漏洞
性能分析Agent：识别性能瓶颈

场景3：市场调研

竞品分析Agent：分析竞争对手
用户调研Agent：整理用户反馈
趋势预测Agent：预测市场走向

创建子代理

命令行方式

1	openclaw sessions spawn --name data_processor --model claude-3-sonnet --tools exec,read,write --task "分析sales.csv并生成报告"

在对话中调用

你：帮我分析一下这个月的销售数据，同时检查库存情况

AI：我来启动两个子代理并行处理：

🔧 Spawning sub-agent: sales_analyzer
🔧 Spawning sub-agent: inventory_checker

📤 Sales Analyzer 结果：
- 本月销售额：¥520万
- 环比增长：15%

📤 Inventory Checker 结果：
- 库存充足：A、B
- 库存紧张：C（仅剩100件）

综合建议：加大C产品采购，避免断货影响销售。