我用OpenClaw替换了自研的Agent调度，代码量从2000行变成20行配置
先说结论：这不是标题党。我们团队花了三个月写的多Agent调度器，被一个开源项目用20行YAML干掉了。
背景：为什么我们要自己写调度器
半年前，我们在做一个智能客服系统，需要多个Agent协作：意图识别Agent、知识检索Agent、话术生成Agent、情感安抚Agent。
最开始的想法很简单——写个调度器串起来就行。
结果越写越复杂：Agent之间要传递上下文、要处理超时重试、要动态调整执行顺序、要支持并行和串行混合……三个月后，调度器代码膨胀到2000多行，还经常出bug。
OpenClaw是什么
GitHub上搜Multi-Agent Orchestration，你会找到这个项目。
核心思路很简单：把Agent调度抽象成有向无环图（DAG） 。每个Agent是一个节点，节点之间的依赖关系用配置文件描述，框架负责调度执行。
这不是什么新概念，但OpenClaw做了几件关键的事：
1. 声明式配置
你不需要写代码告诉它"先执行A，等A完成后执行B和C，B和C都完成后执行D"。直接在YAML里声明依赖关系，框架自动推断执行顺序和并行策略。
2. 内置状态机
Agent执行失败怎么办？重试几次？降级到备用Agent？这些逻辑不用你写，配置里指定就行。
3. 上下文自动传递
Agent A的输出怎么传给Agent B？以前我们要手动序列化、反序列化、处理格式兼容。现在框架统一管理上下文，自动完成传递。
2000行变20行，具体怎么变的
之前我们的调度代码大概长这样（伪代码）：
## 初始化各种Agent
## 定义执行顺序
## 处理并行逻辑
## 处理错误重试
## 处理超时
## 处理上下文传递
## 处理结果聚合
## ... 省略1500行
换成OpenClaw后：
agents:
- name: intent_recognition
type: llm
next: [knowledge_retrieval, emotion_detection]
- name: knowledge_retrieval
type: rag
depends_on: [intent_recognition]
- name: emotion_detection
type: llm
depends_on: [intent_recognition]
- name: response_generation
type: llm
depends_on: [knowledge_retrieval, emotion_detection]
retry: 3
timeout: 30s
就这么多。调度、并行、重试、超时，框架全包了。
它的调度算法原理
拆开看其实不复杂：
拓扑排序：根据依赖关系生成执行顺序，这是DAG调度的基础。
并行检测：没有依赖关系的节点自动并行执行。上面例子里，knowledge_retrieval和emotion_detection就是并行的。
动态规划：运行时根据实际完成情况调整后续节点的执行时机，避免空等。
背压控制：下游Agent处理不过来时，自动限制上游的输出速度。
这些算法单独拿出来都不难，难的是工程实现——状态一致性、异常处理、资源隔离。OpenClaw把这些脏活累活都做了。
在Sealos上一键部署
我们生产环境跑在Sealos上，部署过程极简：
第一步：进入应用市场
Sealos桌面→应用商店→搜索"Clawdbot - AI 智能体网关 ****"
第二步：点击部署
选择规格（我们用的2核4G，够跑20个并发Agent了），点部署。
第三步：配置Agent定义
部署完成后，进入应用详情，在配置管理里上传你的YAML文件。
第四步：调用API
应用会自动分配一个内网域名，直接调用就行。
整个过程不超过5分钟。不需要装K8s，不需要配ingress，不需要管证书——Sealos全给你处理了。
适用场景和局限
适合的场景：
-
Agent数量多（5个以上）
-
依赖关系复杂
-
需要动态调整执行流程
-
对可观测性要求高
不太适合的场景：
-
只有2-3个Agent，手写反而更简单
-
需要深度定制调度策略
-
对延迟极端敏感（框架本身有几毫秒开销）
写在最后
我不是说自研调度器没价值。如果你们的场景足够特殊，自研可能是唯一选择。
但对于80%的多Agent场景，用成熟的编排框架是更理性的选择。省下来的时间，用来优化Agent本身的能力，收益更高。
如果你也在做多Agent系统，可以去GitHub上看看这个项目。觉得有用的话，给个star。
