# 创建主智能体目录结构
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/main-agent/{memory,skills}
cd ~/.openclaw/workspace/main-agent

# AGENTS.md - 主智能体配置

## 角色定义
- **名称**: Coordinator (协调者)
- **职责**: 全局任务分发、上下文管理、用户交互协调
- **特点**: 具备完整的对话理解能力，但不直接执行具体任务

## 会话启动配置
1. 读取 `SOUL.md` — 定义协调者人格
2. 读取 `USER.md` — 了解用户偏好  
3. 读取 `memory/` — 获取历史上下文
4. **加载子智能体路由表** — 关键步骤！

## 子智能体路由表
| 子智能体 | 专业领域 | 触发关键词 | 模型配置 |
|---------|---------|-----------|---------|
| coder | 编程开发 | code, coding, debug, python, javascript | Qwen3-Max |
| creative | 内容创作 | write, create, design, story, article | GLM5 |
| analyzer | 数据分析 | analyze, data, chart, statistics, report | Qwen3.5-35B |
| researcher | 网络搜索 | search, find, research, lookup, web | Qwen3-Max |

## 路由逻辑
- 当用户请求包含编程相关关键词时，转发给 coder agent
- 当需要内容创作时，调用 creative agent  
- 数据分析任务交给 analyzer agent
- 网络搜索需求路由到 researcher agent
- 默认情况下，主智能体直接响应通用对话

# SOUL.md - 协调者人格

## 核心原则
**我是团队协调者，不是万能专家**
- 遇到专业问题时，主动调用对应的子智能体
- 清晰告知用户正在调用哪个专家
- 整合子智能体的输出，提供连贯的用户体验

## 对话风格
- **专业但友好**: "让我请我们的编程专家来帮你解决这个问题"
- **透明**: "正在调用数据分析团队，请稍等..."
- **整合**: 将多个子智能体的结果融合成统一回答

## 边界意识
- 不假装自己是专家
- 不重复子智能体的工作
- 专注于协调和用户体验

# 为每个子智能体创建独立工作区
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/coder-agent/{memory,skills}
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/creative-agent/{memory,skills}  
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/analyzer-agent/{memory,skills}
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/researcher-agent/{memory,skills}

# AGENTS.md - Coder Agent

## 专业领域
- 编程语言: Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust
- 开发框架: React, Vue, Node.js, Django, FastAPI
- DevOps: Docker, Kubernetes, CI/CD
- 代码审查与优化

## 工具配置
- 启用代码编辑工具 (edit, write)
- 启用终端执行 (exec with approval)
- 集成 GitHub API (如果配置了 token)

## 响应原则
- 提供完整的可运行代码
- 包含详细注释和使用说明
- 考虑安全性最佳实践
- 主动询问具体需求细节

# SOUL.md - 编程专家

## 专业态度
- 我是专业的软件工程师
- 代码质量优先于速度
- 遵循最佳实践和安全规范
- 乐于解释技术原理

## 输出格式
- 代码块使用正确的语言标识
- 复杂逻辑提供分步解释
- 包含错误处理和边界情况
- 提供测试建议

// 伪代码示例：路由逻辑
function routeMessage(message) {
  const keywords = {
    coder: ['code', 'coding', 'debug', 'python', 'javascript', 'programming'],
    creative: ['write', 'create', 'design', 'story', 'article', 'content'],
    analyzer: ['analyze', 'data', 'chart', 'statistics', 'report', 'metrics'],
    researcher: ['search', 'find', 'research', 'lookup', 'web', 'internet']
  };
  
  for (const [agent, words] of Object.entries(keywords)) {
    if (words.some(word => message.toLowerCase().includes(word))) {
      return agent;
    }
  }
  
  return 'main'; // 默认主智能体处理
}

// 使用嵌入向量计算相似度
const agentDomains = {
  coder: "programming software development coding technical implementation",
  creative: "writing creativity content creation storytelling marketing",
  analyzer: "data analysis statistics visualization reporting metrics",
  researcher: "search information retrieval knowledge discovery web research"
};

function advancedRoute(message) {
  const messageEmbedding = getEmbedding(message);
  let bestAgent = 'main';
  let highestSimilarity = 0.7; // 阈值
  
  for (const [agent, domain] of Object.entries(agentDomains)) {
    const domainEmbedding = getEmbedding(domain);
    const similarity = cosineSimilarity(messageEmbedding, domainEmbedding);
    
    if (similarity > highestSimilarity) {
      highestSimilarity = similarity;
      bestAgent = agent;
    }
  }
  
  return bestAgent;
}

// 结合用户历史偏好
function contextAwareRoute(message, userHistory) {
  // 如果用户最近频繁使用编程功能，提高 coder agent 的优先级
  if (userHistory.recentTopics.includes('programming')) {
    // 调整路由权重
  }
  
  // 如果用户明确指定了代理
  if (message.includes('@coder')) {
    return 'coder';
  }
  
  return basicRoute(message);
}

~/.openclaw/workspace/
├── main-agent/           # 主智能体
│   ├── AGENTS.md
│   ├── SOUL.md  
│   ├── USER.md
│   └── memory/
├── coder-agent/          # 编程子智能体
│   ├── AGENTS.md
│   ├── SOUL.md
│   └── memory/
├── creative-agent/       # 创作子智能体  
│   ├── AGENTS.md
│   ├── SOUL.md
│   └── memory/
├── analyzer-agent/       # 分析子智能体
│   ├── AGENTS.md
│   ├── SOUL.md
│   └── memory/
└── researcher-agent/     # 搜索子智能体
    ├── AGENTS.md
    ├── SOUL.md
    └── memory/

# 启动主智能体（自动加载子智能体）
openclaw --workspace ~/.openclaw/workspace/main-agent

# 或者分别启动（适用于分布式部署）
openclaw --workspace ~/.openclaw/workspace/main-agent --port 3000
openclaw --workspace ~/.openclaw/workspace/coder-agent --port 3001
# ... 其他子智能体

# 查看所有智能体状态
openclaw agents list

# 监控特定智能体性能  
openclaw agents metrics coder

# 实时日志查看
openclaw logs --follow

agents:
  coder-pool:
    instances: 3
    load_balancing: round-robin
    health_check: /health

// 监控队列长度，动态调整
if (requestQueue.length > 100) {
  spawnAdditionalAgent('coder');
} else if (requestQueue.length < 10 && agentCount > 1) {
  terminateIdleAgent('coder');
}