OpenClaw 多 Agent 协同：如何用 Token 经济学省 80% 成本？我用 OpenClaw 多 Agen

我用 OpenClaw 多 Agent 模式，Token 费用砍半

从单月 $200 到$ 80，独立 Session + 模型分级策略实战

账单惊魂：我的 Token 都去哪了

上个月底打开 OpenAI 账单：$203.47。

作为一个独立开发者，这是我最大的固定开支。更诡异的是——同样的 prompt，有时精准，有时像失忆一样重复提问。

直到我重构了 OpenClaw 的 Agent 架构。

本月账单：$78.32。降幅 61%。

输出质量反而更稳定。

单 Agent 的三大痛点

1. 记忆污染

上午研究"AI Agent 趋势"，下午写"一人公司工具"，结果文章里混入了上午的术语。上下文没有真正隔离。

2. 上下文累积

每次对话都带上历史记录，Token 滚雪球。月底发现，60% 的费用花在"回忆"上，而非"思考"。

3. 模型错配

查天气用 GPT-4，改标点也用 GPT-4。大材小用，钱就这么烧没了。

多 Agent 架构设计

核心思路：专业的事，交给专业的 Agent，用对的模型。

agents.yaml 配置

# ~/.openclaw/agents.yaml
agents:
  researcher:
    model: openai/gpt-4o-mini
    system_prompt: "你是一个研究助手，只负责搜索和整理信息..."
    max_tokens: 2000
    session_isolation: true
    
  writer:
    model: openai/gpt-4o
    system_prompt: "你是一个资深技术博主，擅长写深度长文..."
    max_tokens: 4000
    session_isolation: true
    
  reviewer:
    model: anthropic/claude-3-haiku
    system_prompt: "你是一个挑剔的编辑，检查逻辑漏洞和事实错误..."
    max_tokens: 1000
    session_isolation: true

Session 隔离原理

每个 Agent 拥有独立的 session key：

agent:researcher:main
agent:writer:main  
agent:reviewer:main

这意味着：

记忆隔离：研究 Agent 的上下文不会污染写作 Agent
Token 清零：新任务可开新 Session，不背负历史包袱
并行运行：三个 Agent 可同时工作，互不干扰

模型分级策略

任务类型	模型	相对成本
搜索/整理	GPT-4o-mini	1x
写作/创作	GPT-4o	10x
审核/校对	Claude-3-Haiku	0.5x
代码生成	Claude-3.5-Sonnet	8x

结果：70% 任务用便宜模型，30% 才上重型武器。

实战：内容生产流水线

以写一篇"AI 工具测评"为例：

Step 1：研究 Agent

openclaw agent run researcher \
  --task "搜索 2025 年最新的 AI 写作工具，整理功能对比表" \
  --output research.md

模型：GPT-4o-mini
成本：≈ $0.02
产出：结构化数据

Step 2：写作 Agent

openclaw agent run writer \
  --input research.md \
  --task "基于资料写一篇 2000 字测评，风格轻松但有深度" \
  --output draft.md

模型：GPT-4o
成本：≈ $0.15
特点：只接收干净数据，不受研究过程干扰

Step 3：审核 Agent

openclaw agent run reviewer \
  --input draft.md \
  --task "检查事实错误、逻辑漏洞、过度承诺" \
  --output review.json

模型：Claude-3-Haiku
成本：≈ $0.005
产出：问题标记清单

成本对比

模式	单次成本	月度成本（估算）
单 Agent	$0.40+	$200+
多 Agent	$0.17	$80
降幅	57%	61%

两种效率哲学的对比

这周看到 @levelsio 的推文：

"永久切换到 Claude Code bypass 权限模式，第一次跑赢了待办清单"

维度	levelsio 模式	多 Agent 模式
核心思路	权限全开，速度优先	隔离分工，精准优先
适用场景	代码开发、快速迭代	内容生产、多平台分发
风险	可能执行危险操作	风险隔离，单点故障不影响全局
成本	可能浪费 Token 在错误方向	精准控制，按需分配

没有对错，只有适不适合。

可直接用的配置模板

# ~/.openclaw/agents.yaml
agents:
  # 轻量研究
  scout:
    model: openai/gpt-4o-mini
    max_tokens: 1500
    session_isolation: true
    
  # 深度写作
  creator:
    model: openai/gpt-4o
    max_tokens: 4000
    session_isolation: true
    
  # 审核校对
  editor:
    model: anthropic/claude-3-haiku
    max_tokens: 1000
    session_isolation: true
    
  # 代码相关
  coder:
    model: anthropic/claude-3-5-sonnet
    max_tokens: 3000
    session_isolation: true

总结

一人公司的核心竞争力，不是用多贵的工具，而是用对工具。

OpenClaw 多 Agent 模式的三个关键设计：

独立 Session —— 记忆隔离，告别污染
模型分级 —— 轻量任务用轻量模型
专业分工 —— 研究、写作、审核各管一段

如果你也在为 Token 账单头疼，试试这个思路。

OpenClaw 多 Agent 协同：如何用 Token 经济学省 80% 成本？