要在openclaw中实现多智能体真实协作，必须手动建立任务分发路径和角色绑定规则，并为每个智能体创建独立workspace；执行四条命令依次添加项目经理、代码、测试、ui/服务智能体；配置主智能体的关键词路由或前缀指令规则；通过项目经理智能体加载task-decomposer和session-router技能完成自动拆解与并发分发。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
要在OpenClaw中让多个智能体像真实团队一样分工协作，必须绕过默认的单点响应模式，手动建立任务分发路径和角色绑定规则，否则所有指令仍只会被主智能体独自处理。
创建专用智能体并隔离工作空间
每个智能体必须拥有独立的workspace目录，否则记忆、提示词、技能缓存会相互污染，导致代码专家开始胡乱写测试用例，测试专家擅自修改UI组件。
执行以下四条命令，顺序不可颠倒：
① 创建项目经理智能体：openclaw agents add project-manager-agent --workspace ~/.openclaw/workspace-pm
② 创建代码专家智能体：openclaw agents add code-agent --workspace ~/.openclaw/workspace-code
③ 创建测试专家智能体：openclaw agents add test-agent --workspace ~/.openclaw/workspace-test
④ 创建UI/服务专家智能体：openclaw agents add ui-service-agent --workspace ~/.openclaw/workspace-ui
这四步完成后，【~/.openclaw/agents/目录下将出现四个独立的YAML配置文件，每个文件的id字段必须与命令中指定的智能体ID完全一致，大小写敏感】。
配置主智能体的任务路由规则
主智能体（main）默认不转发任务，必须显式声明“什么类型的问题该交给谁”。这里只配置两类最常用路由：
方法一：按关键词自动分流
运行以下命令，将自然语言指令中的关键词映射到对应智能体：
openclaw config set --json routing-rules '[{"pattern":"写代码|修复bug|实现.*功能","agentId":"code-agent"},{"pattern":"测试|验证|检查漏洞","agentId":"test-agent"},{"pattern":"部署|界面|样式|React","agentId":"ui-service-agent"}]'
方法二：按结构化指令强制指定
在聊天中直接输入带前缀的指令，例如：/code-agent 用Python写一个读取CSV并统计列数的脚本，系统将跳过关键词匹配，直连目标智能体。
注意：两种方法可共存，但【/前缀指令优先级高于关键词匹配，一旦使用前缀，pattern规则将被完全忽略】。
触发跨智能体协同执行
当用户提出复杂需求（如“开发一个带登录页的待办事项Web应用”），需由项目经理智能体完成任务拆解并分发。操作如下：
第一步：确保项目经理智能体已加载任务规划技能。编辑~/.openclaw/workspace-pm/SOUL.md，在skills列表中加入task-decomposer和session-router。
第二步：向主智能体发送指令：project-manager-agent 开发一个带登录页的待办事项Web应用。此时主智能体不会自己干活，而是调用task-decomposer生成子任务清单。
第三步：清单生成后，session-router会自动启动三个并发会话：向code-agent发送“写后端API”，向ui-service-agent发送“建React登录页”，向test-agent发送“生成登录流程测试用例”。
这一步不需要人工干预，但必须确认~/.openclaw/workspace-pm/目录下存在skills/task-decomposer.py和skills/session-router.py两个可执行文件。
