octop v0.9.20 不支持子智能体委派机制，其调度模型为单层任务代理驱动，不提供 delegate_to 等嵌套编排功能；替代方案包括手动任务拆解、调用外部 openclaw 实例或提示工程模拟角色切换。
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Octop v0.9.20 不支持子智能体（sub-agent）委派机制。它本身不实现多层嵌套的 Agent 编排，也没有 delegate_to、spawn_subagent 或类似语义的内置指令或配置项。
它的核心调度模型是单层任务代理（Task Agent）驱动：用户提交一个作业（job），平台将其分发给匹配能力标签（如 code, search, summarize）的专家角色；这些专家由 MCP 连接器调用外部服务（如本地 LLM、OpenClaw 网关、Tavily API），但不会在运行时动态创建、配置或交控另一个智能体实例。
所以，“配置子智能体委派”这个动作，在 Octop v0.9.20 中并不存在对应功能路径。
如果你实际需要的是以下某类能力，可参考对应替代方案：
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任务拆解与协同执行
将复杂任务手动拆为多个串行/并行作业，通过 Octop 的“作业依赖”（job dependency）或外部脚本（如用octopus-cli触发下一个 job）衔接。例如：- job-1：提取合同关键条款 → 输出结构化 JSON 到共享存储（如
/data/contract.json） - job-2：读取该文件，比对原始模板 → 需在 job-2 的
input字段中显式引用路径
- job-1：提取合同关键条款 → 输出结构化 JSON 到共享存储（如
调用具备自治能力的外部智能体
在 Octop 的某个专家作业中，通过 HTTP 工具调用 OpenClaw 实例（启用acpx插件网关），由后者完成子任务调度。此时“子智能体”实为 OpenClaw 内部的 Agentgram 或 Skill 调度，Octop 仅作为发起方和结果聚合者。-
模拟委派行为的提示工程技巧
在 prompt 模板中预设角色切换逻辑，例如：“你当前是合同审查主Agent。若遇到技术条款，请以‘技术顾问’身份重写分析；若涉及赔偿金额，请切换为‘财务合规Agent’视角核算……”
这种方式不改变运行时架构，但能引导大模型输出分角色响应，适合轻量级场景。
所有上述操作都需在作业定义（YAML 或 Web 表单）中明确声明输入源、工具调用链和输出解析规则，没有自动委派开关或图形化委派配置面板。
