多智能体编排的坑我踩了个遍，直到OpenClaw用一张DAG图把我治好了多智能体编排的坑我踩了个遍，直到OpenClaw

多智能体编排的坑我踩了个遍，直到OpenClaw用一张DAG图把我治好了

去年我尝试用 4 个 AI Agent 协作写一份技术报告，结果变成了一场灾难——Agent 之间互相等待、重复调用、上下文丢失，最后账单比我自己写还贵 3 倍。

这种痛，做过多智能体编排的人都懂。

坑一：线性链式调用的脆弱性

早期的 LangChain 式编排，Agent A → Agent B → Agent C，看起来很美。但只要 Agent B 卡住，整个链路崩溃。没有重试机制，没有超时控制，一个环节失败全盘皆输。

坑二：状态管理的噩梦

CrewAI 解决了协作问题，但状态在哪？在内存里。服务一重启，之前的对话上下文全没了。我曾经让一个 Agent 跑了 2 小时的分析任务，结果因为一次网络抖动，所有中间状态丢失殆尽。

坑三：调度逻辑与业务逻辑耦合

最痛的是这个——你必须在代码里硬编码"谁先执行、谁后执行、谁可以并行"。每次调整协作流程，都要改代码、重新部署。

最近在 GitHub 上发现的 OpenClaw 项目，核心思路很简单：用 DAG（有向无环图）描述 Agent 之间的依赖关系，让调度引擎自己算。

它的调度算法有几个关键特性：

1. 声明式依赖，而非命令式编排

你只需要告诉系统"Agent C 需要等 Agent A 和 Agent B 都完成"，调度器会自动识别 A、B 可以并行执行。不用写一行调度代码。

2. 内置状态持久化

每个 Agent 的输入输出都会被自动记录。任务中断后可以从断点恢复，而不是从头开始。这对长时间运行的复杂任务至关重要。

3. 条件分支与动态路由

支持根据上游 Agent 的输出结果，动态决定下游走哪条路径。比如"如果分类结果是 A，走分析流程；如果是 B，走汇总流程"。

这个项目已经适配了 Sealos 的应用模板，部署过程非常简单：

第一步：登录 Sealos

访问 cloud.sealos.run，如果没有账号，GitHub 授权即可注册。

第二步：进入应用市场

在桌面点击「应用商店」，搜索 "Clawdbot - AI 智能体网关 ****"。

第三步：一键部署

点击「部署」按钮，系统会自动分配域名和存储。默认配置就够用了，如果后续需要更多算力，可以随时在「应用管理」里调整 CPU 和内存。

第四步：访问 Web 控制台

部署完成后，点击应用详情里的外网地址，进入 OpenClaw 的可视化界面。在这里可以直接拖拽创建 Agent 节点、定义依赖关系。

整个过程不需要写 Dockerfile，不需要配置 K8s YAML，Sealos 把基础设施的复杂性屏蔽掉了。

我现在用 OpenClaw 编排了一个 4 Agent 的文档生成流水线：

Agent 2 和 3 并行执行，总耗时从原来的链式调用 8 分钟降到 4 分钟。更重要的是，任何一步失败都可以单独重试，不影响其他已完成的部分。

多智能体编排的核心难题，本质上是分布式系统的经典问题：调度、状态、容错。OpenClaw 没有发明什么新理论，它只是把这些成熟方案用一种对 AI 开发者友好的方式封装起来了。

有时候，解决问题不需要黑魔法，需要的只是一张清晰的图。