http://www.heyuan110.com/zh/tags/lobster/Recent content in Lobster on Bruce AI 工程笔记HugozhThu, 02 Apr 2026 14:00:00 +0800http://www.heyuan110.com/zh/posts/ai/2026-04-02-openclaw-multi-agent-setup-guide/Thu, 02 Apr 2026 14:00:00 +0800http://www.heyuan110.com/zh/posts/ai/2026-04-02-openclaw-multi-agent-setup-guide/<p><img src="http://www.heyuan110.com/posts/ai/2026-04-02-openclaw-multi-agent-setup-guide/cover.webp" alt="OpenClaw 多 Agent 配置实战指南：binding 路由、Lobster 流水线与协作模式" loading="lazy" decoding="async" fetchpriority="low" width="1200" height="630" /> </p> <p>你的 OpenClaw 多 Agent 系统最大的敌人，不是配置写错了，是<strong>让 LLM 做编排</strong>。</p> <p>我见过太多人的多 Agent 配置是这样的：一个 Supervisor Agent 接收所有消息，用 <code>sessions_send</code> 调用各个专家 Agent，专家做完回传，Supervisor 汇总。看起来很优雅，对吧？但实际跑起来，Supervisor 每次路由决策都是一次完整的 API 调用，专家回传又是一次，一个简单的&quot;帮我写篇文章&quot;可能触发 6-8 次 API 请求。更糟的是，如果防递归规则没配好，Agent 之间循环委派，<a href="https://cogentinfo.com/resources/when-ai-agents-collide-multi-agent-orchestration-failure-playbook-for-2026">Cogent 的报告</a>记录过有团队<strong>几分钟内烧掉数千美元</strong>。</p> <p>正确的起步姿势是：<strong>bindings 做静态路由 + Lobster 做确定性流水线</strong>，只在真正需要 LLM 动态判断时才用 <code>sessions_send</code>。这篇文章手把手带你完成整套配置。</p> <p>如果你还没装过 OpenClaw，先看 <a href="http://www.heyuan110.com/zh/posts/ai/2026-03-05-openclaw-setup-guide/">OpenClaw 安装配置指南</a>。</p> <hr> <h2 id="为什么要多-agent单-agent-的三个天花板">为什么要多 Agent：单 Agent 的三个天花板<a href="#%e4%b8%ba%e4%bb%80%e4%b9%88%e8%a6%81%e5%a4%9a-agent%e5%8d%95-agent-%e7%9a%84%e4%b8%89%e4%b8%aa%e5%a4%a9%e8%8a%b1%e6%9d%bf" class="anchor" aria-hidden="true"><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"> <path d="M15 7h3a5 5 0 0 1 5 5 5 5 0 0 1-5 5h-3m-6 0H6a5 5 0 0 1-5-5 5 5 0 0 1 5-5h3"></path> <line x1="8" y1="12" x2="16" y2="12"></line> </svg></a></h2> <p>一个 Agent 跑了两周以上，三个问题一定会冒出来——不是模型变笨了，是架构扛不住。</p>