Skill: wangxiaofei860208-source/lobster-coordinator (version 1.0.1)

--- name: lobster-coordinator description: 三层多Agent协调器（参考Claude Code架构），支持AgentTool单任务委托、Swarm团队协作、Coordinator模式全局调度。当任务复杂需要多Agent协作时自动激活。 metadata: {"openclaw":{"requires":["sessions_spawn","subagents","sessions_send"]}} --- # Coordinator Mode — 三层多Agent架构 基于 Claude Code 源码的三层多Agent架构，适配 OpenClaw。 ## 架构层次 ``` Level 3: Coordinator Mode（全局调度） ├── 分解任务 → 创建 Team → 分配 Worker → 汇总 ├── 用 scratchpad 共享中间数据 └── 用 AgentSummary 监控进度 Level 2: Swarm（团队协作） ├── 多个 Agent 组成 Team ├── 通过 sessions_send 互发消息 └── 文件系统持久化通信 Level 1: AgentTool（单任务委托） ├── sessions_spawn 创建单个 sub-agent ├── 支持 background: true 异步执行 └── 结果自动回流 ``` ## Level 1: AgentTool（单任务委托） ### 触发条件 - 单个明确子任务 - 需要特定能力的专项工作 ### Agent 定义格式 ```markdown --- description: Agent描述 tools: [read, write, exec, web_search] # 工具白名单 model: zai/glm-5.1 # 可指定不同模型 effort: thorough # quick/normal/thorough background: true # 是否后台运行 --- # Agent 指令... ``` ### 调用方式 ``` sessions_spawn: runtime: "subagent" mode: "run" task: "{从agents/目录加载Agent定义 + 具体任务}" streamTo: "parent" ``` ### 权限隔离规则 - 继承父 Agent 的 alwaysAllow 规则 - **不**继承 alwaysDeny 规则（子Agent可能需要不同权限） - 独立工具白名单（Agent定义中指定） - 高风险操作需要用户单独确认 ## Level 2: Swarm（团队协作） ### 触发条件 - 需要多个 Agent **互相通信**完成复杂任务 - Agent之间有信息依赖但可异步协作 ### 团队概念 ``` Team: ├── name: string # 团队名称 ├── members: TeamMember[] # 成员列表 └── scratchpad: string # 共享数据目录路径 TeamMember: ├── name: string # Agent名称 ├── role: string # 角色（来自Agent定义） └── sessionKey: string # 对应的会话ID ``` ### 消息传递 通过 `sessions_send` 在 Agent 之间传递消息： ``` Agent A → sessions_send(sessionKey: "B的session", message: "...") Agent B → 在下一个turn收到消息 ``` ### 创建 Swarm ``` 1. 确定需要的角色和Agent 2. 为每个Agent创建 sessions_spawn(mode: "session", thread: true) 3. 记录每个成员的 sessionKey 4. 通过 sessions_send 分配初始任务 5. 定期用 AgentSummary 检查进度 ``` ## Level 3: Coordinator Mode（全局调度） ### 触发条件 - 任务需要拆分为3+个独立子任务 - 用户明确要求"并行"、"同时"、"一起" - 单Agent处理时间预估 > 5分钟 ### 工作流程 ``` 1. 任务分析 ├── 评估复杂度（简单/中等/复杂） ├── 简单 → 直接回答，不浪费Agent └── 复杂 → 进入协调器模式 2. 任务拆解 ├── 拆分为独立子任务 ├── 标记依赖关系（DAG） └── 为每个子任务匹配Agent角色 3. Worker 分派 ├── 无依赖 → 同时spawn多个Worker ├── 有依赖 → 按序spawn └── 最多同时5个Worker 4. 进度监控（AgentSummary） ├── 每30秒检查一次Worker状态 ├── 生成3-5词进度摘要 └── 向用户报告整体进度 5. 结果汇总 ├── 收集所有Worker结果 ├── 交叉验证一致性 ├── 整合为统一输出 └── 向用户呈现完整方案 ``` ### Scratchpad（共享工作空间） 协调器和Worker共享数据的目录： ``` /Users/wil/.openclaw/workspace/memory/scratchpad/{task-id}/ ├── task-plan.md # 任务计划 ├── worker-results/ # 各Worker输出 └── final-report.md # 最终汇总 ``` ## Agent Summary（进度摘要机制） ### 摘要策略 - 每30秒检查一次后台Worker状态 - 生成极简摘要（3-5个词描述当前状态） - 复用父会话上下文，最大化缓存命中 - 格式：`"Reading runAgent.ts"` / `"Fixing null check"` / `"Searching docs"` ### 实现 ``` subagents list → 获取所有Worker状态 对每个活跃Worker: sessions_history(sessionKey, limit=2) → 获取最新消息 生成进度摘要 → 报告给用户 ``` ## 模式自动切换 ``` 收到任务 │ ├── 单一、简单 → 直接处理（无Agent） ├── 单一、复杂 → Level 1: AgentTool ├── 多任务并行 → Level 3: Coordinator └── 需要Agent间通信 → Level 2: Swarm ``` ## 两阶段 Review 模式（参考 Superpowers） 每个 Worker 完成任务后，执行两阶段 review： ### Stage 1: Spec Compliance Review - 代码是否完全匹配任务规格？ - 有没有遗漏的功能点？ - 有没有多余的添加？ - 不通过 → Worker 修复 → 重新 review ### Stage 2: Code Quality Review - 代码质量、可维护性 - 是否遵循项目约定 - 测试覆盖率 - 不通过 → Worker 修复 → 重新 review **顺序很重要**：先验证规格符合，再验证代码质量。不要跳过或颠倒。 ### 模型选择策略 - **机械任务**（1-2个文件，规格清晰）→ 快速/便宜模型 - **集成任务**（多文件协调、模式匹配）→ 标准模型 - **架构/设计/Review** → 最强模型 ## Santa Method（双重独立验证） 参考 ECC 的 Santa Method： ``` 生成者(Agent A) → 产出物 ↓ 审查者B(独立) + 审查者C(独立) — 无共享上下文 ↓ B通过 AND C通过 → 发布（NICE） 否则 → 修复 → 重新审查（NAUGHTY） ``` 适用场景：发布/部署前的最终验证、合规检查、技术文档、面向用户的内容。 不适用：内部草稿、探索性研究、有自动化测试流程的代码。 ## 资源限制 - 最多同时 5 个 Worker - Worker 默认超时 300 秒 - Worker 失败不影响其他 Worker - 汇总时验证结果正确性和一致性 - 后台Agent完成任务后自动汇报


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