说实话，我之前自己糊的那个多智能体调度器，跑了大半年一直觉得挺稳。直到上周看到 OpenClaw 的源码，才发现自己写的东西有多天真。
先说说我踩过的坑
做过 Multi-Agent 系统的应该都懂，多个 Agent 抢资源是常态。我之前的做法简单粗暴：谁先来谁先用，加个队列完事。
结果生产环境跑起来，偶尔会出现整个系统卡死的情况。排查半天才发现是死锁——Agent A 等 Agent B 释放资源，Agent B 又在等 Agent A。这种循环等待我压根没处理，纯粹在裸奔。
OpenClaw 的调度算法让我开眼了
翻了它的核心调度模块，发现人家用的是改良版的资源分配图算法。简单说就是三层机制：
第一层是预防。每个 Agent 申请资源前，系统会先模拟一遍，看这次分配会不会形成环。如果会，直接拒绝，让 Agent 等一轮。
第二层是检测。即便预防漏掉了，后台还有个守护进程在定时扫描依赖关系图。一旦发现环形依赖，立刻标记。
第三层是恢复。检测到死锁后，不是简单粗暴地杀进程，而是根据优先级和已执行进度，选择"代价最小"的 Agent 回滚。这个设计太细了。
实际跑起来的体感
我在 Sealos 上部署了一套测试环境，故意构造了几个容易死锁的场景。OpenClaw 全程没卡过，日志里能清楚看到它检测和处理的过程。
对比我那个"裸奔版"，同样的场景直接挂了三次。
Sealos 一键部署教程
说下怎么快速跑起来，流程比我想象的简单：
打开 Sealos 桌面，进应用市场搜 Clawdbot - AI 智能体网关 ****，点部署。
环境变量按需改，主要是 AGENT_POOL_SIZE（Agent 池大小）和 DETECTION_INTERVAL（死锁检测间隔，默认 5 秒）。资源配置建议最低 2 核 4G，Agent 多的话往上加。
部署完会自动生成访问地址，进 Dashboard 就能看到调度状态的实时可视化。
整个过程不用碰 K8s 命令，不用写 YAML，对我这种运维苦手来说真的友好。
最后
OpenClaw 让我意识到，调度器这东西，不出问题的时候觉得自己写的挺好，真出问题了才知道差距在哪。现在我那个项目已经换上 OpenClaw 了，稳定性确实上了一个台阶。
有在做多智能体编排的，建议看看它的调度模块源码，学习价值很高。
