多智能体协同：Hermes与OpenClaw的任务分发设计

科技前沿 • 2026-04-16 23:23 • 阅读 0

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组件层级核心职责技术实现建议编排层 (Orchestrator)1. 接收并解析用户/系统初始任务。
2. 任务规划与拆解：将复杂任务分解为子任务。
3. 智能体路由：根据子任务类型、智能体能力注册信息，将子任务分发给对应智能体。
4. 工作流协调：管理子任务间的依赖与执行顺序。
5. 状态监控与同步：从状态存储读取/写入任务状态，驱动流程。可使用Python (FastAPI/Flask)、Node.js等实现。核心是一个调度器，可集成工作流引擎（如Prefect, Airflow的轻量理念）或规则引擎。智能体层 (Agents)1. 暴露标准API：提供统一的OpenAI兼容API端点，供编排层调用。
2. 执行具体任务：接收编排层的任务请求，调用自身能力（本地模型、工具等）处理。
3. 上报状态与结果：将执行结果和状态更新提交至状态存储或回调给编排层。Hermes和OpenClaw均需包装其核心Agent，对外暴露统一的HTTP API端点，遵循OpenAI Chat Completions请求/响应格式或自定义扩展格式。状态存储层 (State Store)1. 持久化任务上下文：存储任务ID、任务描述、分配状态、执行结果、依赖关系等。
2. 提供状态查询与更新接口：供编排层和智能体层读写，实现状态同步。可选择Redis（高性能，适合缓存和实时状态）、PostgreSQL（关系型，适合复杂查询）、或向量数据库（如需存储和检索语义化上下文）。

多智能体协同：Hermes与OpenClaw的任务分发设计

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