双智能体协作,告别单点故障时代

AI 博主 Alex Finn 演示了 OpenClaw 与 Hermes 的多智能体搭配方案,通过“主力规划 + 助手执行”的分工模式,实现成本与效率的最优解。该架构利用高性能模型负责复杂任务,轻量模型承担监控巡检,配合共享记忆机制,不仅将故障恢复时间从小时级压缩至秒级,还能避免重复踩坑。这种消除单点故障、按需分配任务的思路,适用于各类开发场景及多智能体协作系统。

发布于2026年4月17日 21:34
编辑小创
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AI 技术博主 Alex Finn 再次介绍了把 OpenClaw 和 Hermes 放在一起的多智能体搭配方案,效果出奇地好。

核心思路很简单,让 OpenClaw 搭载高性能模型(例如 Opus 4.6)当主力,负责规划和重活,Hermes 接一个便宜点的模型(例如 glm)当助手,负责执行和监控。两个智能体各有所长,搭配起来能互相兜底。比如 OpenClaw 升级挂了,Hermes 立刻介入检查代码帮你修好,停机时间从一小时缩到几秒钟。反过来也一样。

实际工作流有几个很值得借鉴的玩法。一个是“规划者-执行者”模式,让 Opus 出一份详细计划,Hermes 拿着计划去构建,完了再让 Opus 审查反馈,形成闭环。Alex 演示了用这套流程做一个扫描器仪表盘,Hermes 直接按计划跑出了一个完整的 Next.js 应用,包含状态监控、运行历史这些功能,效果相当不错。

另一个是让 Hermes 跑定时任务做巡检。因为它更轻量、Token 消耗少,每隔两小时自动检查一遍 OpenClaw 构建的服务运行状态,有问题就报警。这比用主力智能体去干监控的活划算太多了。

还有一个共享记忆的设计挺聪明。在 Obsidian 里建三个文件夹,OpenClaw 和 Hermes 各一个私有记忆空间,再加一个 Shared 共享文件夹。两个智能体的工作成果、踩过的坑、学到的经验都往共享空间里写,互相可见。这样一个智能体犯过的错,另一个就不会再犯,形成递归式的自我改进。

说白了这套方案的本质就是消除单点故障,把合适的任务分给合适的智能体。贵的模型管规划和审查,便宜的模型管执行和监控,既省钱又提效。不用纠结谁比谁强,搭配着用才是正解。

其实出了让 OpenClaw 和 Hermes 相互配合之外,不同 Claw 之间也可以采用这个思路。例如,我的主智能体是 OpenClaw,负责一些开发任务和创作任务。辅助智能体用的就是 Qclaw,用来检查邮件,搜索资料。任何一个智能体挂了,都能让另一个智能体重启服务。大家也可以试试看。

#AI智能体 #多智能体系统 #Agent

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