第10章协作架构模式 —— 从 Master-Worker 到 Hub-and-Spoke

Cygnus Yang 收录于 01-AI 工具与智能体/01-OpenClaw

2026-05-23 约 1500 字预计阅读 7 分钟

有了 sessions_spawn 这个核心原语，我们就可以构建不同的多智能体协作架构。OpenClaw 并不强制你用某种特定模式，你可以根据任务特点选择最合适的模式。

本文介绍四种常见的协作模式，我们会分析每种模式的优缺点，以及什么时候该用它。

四种常见协作模式

1. Master-Worker 模式

图表代码

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graph TD
  M[Master
Coordinator] --> W1[Worker 1]
  M --> W2[Worker 2]
  M --> W3[Worker 3]
  W1 --> M
  W2 --> M
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graph TD
  M[Master
Coordinator] --> W1[Worker 1]
  M --> W2[Worker 2]
  M --> W3[Worker 3]
  W1 --> M
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  W3 --> M%%{init: {'theme':'base','themeVariables': {'primaryColor':'#f1f5f9','primaryBorderColor':'#0f4c81','primaryTextColor':'#0f172a','secondaryColor':'#f1f5f9','secondaryBorderColor':'#0f4c81','secondaryTextColor':'#0f172a','tertiaryColor':'#fbbf24','tertiaryBorderColor':'#fbbf24','tertiaryTextColor':'#0f172a','background':'#f8fafc','fontFamily':'Inter, system-ui, sans-serif','fontSize':'14px','textColor':'#0f172a','lineColor':'#334155','edgeLabelBackground':'#ffffff','actorBorderColor':'#0f4c81','actorTextColor':'#0f172a','actorFill':'#f1f5f9'}}}%%
graph TD
  M[Master
Coordinator] --> W1[Worker 1]
  M --> W2[Worker 2]
  M --> W3[Worker 3]
  W1 --> M
  W2 --> M
  W3 --> M

%%{init: {'theme':'base','themeVariables': {'primaryColor':'#f1f5f9','primaryBorderColor':'#0f4c81','primaryTextColor':'#0f172a','secondaryColor':'#f1f5f9','secondaryBorderColor':'#0f4c81','secondaryTextColor':'#0f172a','tertiaryColor':'#fbbf24','tertiaryBorderColor':'#fbbf24','tertiaryTextColor':'#0f172a','background':'#f8fafc','fontFamily':'Inter, system-ui, sans-serif','fontSize':'14px','textColor':'#0f172a','lineColor':'#334155','edgeLabelBackground':'#ffffff','actorBorderColor':'#0f4c81','actorTextColor':'#0f172a','actorFill':'#f1f5f9'}}}%%
graph TD
  M[Master<br/>Coordinator] --> W1[Worker 1]
  M --> W2[Worker 2]
  M --> W3[Worker 3]
  W1 --> M
  W2 --> M
  W3 --> M

结构：一个协调者（Master）把任务分解给多个工人（Workers），工人完成后把结果返回给协调者，协调者汇总结果。

特点：

✅ 简单直观，容易实现
✅ 可以并行执行多个工人同时干活
❌ 单点故障：所有决策都在 Master，容易成为瓶颈
❌ Master 需要自己分解任务和汇总结果，对 Master 上下文压力大

适用场景：

任务可以清晰分解为多个独立子任务
每个子任务相对独立，不需要互相通信
比如：并行调研多个技术方案，每个方案一个工人

**OpenClaw 配置：maxSpawnDepth: 1 就够了

2. Peer-to-Peer 模式

图表代码

%%{init: {'theme':'base','themeVariables': {'primaryColor':'#f1f5f9','primaryBorderColor':'#0f4c81','primaryTextColor':'#0f172a','secondaryColor':'#f1f5f9','secondaryBorderColor':'#0f4c81','secondaryTextColor':'#0f172a','tertiaryColor':'#fbbf24','tertiaryBorderColor':'#fbbf24','tertiaryTextColor':'#0f172a','background':'#f8fafc','fontFamily':'Inter, system-ui, sans-serif','fontSize':'14px','textColor':'#0f172a','lineColor':'#334155','edgeLabelBackground':'#ffffff','actorBorderColor':'#0f4c81','actorTextColor':'#0f172a','actorFill':'#f1f5f9'}}}%%
graph TD
  A[Agent A] <--> B[Agent B]
  A <--> C[Agent C]
  B <--> C%%{init: {'theme':'base','themeVariables': {'primaryColor':'#f1f5f9','primaryBorderColor':'#0f4c81','primaryTextColor':'#0f172a','secondaryColor':'#f1f5f9','secondaryBorderColor':'#0f4c81','secondaryTextColor':'#0f172a','tertiaryColor':'#fbbf24','tertiaryBorderColor':'#fbbf24','tertiaryTextColor':'#0f172a','background':'#f8fafc','fontFamily':'Inter, system-ui, sans-serif','fontSize':'14px','textColor':'#0f172a','lineColor':'#334155','edgeLabelBackground':'#ffffff','actorBorderColor':'#0f4c81','actorTextColor':'#0f172a','actorFill':'#f1f5f9'}}}%%
graph TD
  A[Agent A] <--> B[Agent B]
  A <--> C[Agent C]
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graph TD
  A[Agent A] <--> B[Agent B]
  A <--> C[Agent C]
  B <--> C

%%{init: {'theme':'base','themeVariables': {'primaryColor':'#f1f5f9','primaryBorderColor':'#0f4c81','primaryTextColor':'#0f172a','secondaryColor':'#f1f5f9','secondaryBorderColor':'#0f4c81','secondaryTextColor':'#0f172a','tertiaryColor':'#fbbf24','tertiaryBorderColor':'#fbbf24','tertiaryTextColor':'#0f172a','background':'#f8fafc','fontFamily':'Inter, system-ui, sans-serif','fontSize':'14px','textColor':'#0f172a','lineColor':'#334155','edgeLabelBackground':'#ffffff','actorBorderColor':'#0f4c81','actorTextColor':'#0f172a','actorFill':'#f1f5f9'}}}%%
graph TD
  A[Agent A] <--> B[Agent B]
  A <--> C[Agent C]
  B <--> C

结构：所有智能体平等，可以互相 spawn 和通信，没有中心协调者。

特点：

✅ 去中心化，没有单点瓶颈
✅ 非常灵活
❌ 难以控制，容易出现"聊天死锁"，两个智能体聊起来没完没了
❌ 上下文扩散，每个智能体都需要保存整个对话历史
❌ 结果没人汇总，最后谁来做最终决定？

适用场景：

头脑风暴，多个专家辩论一个问题
多方协商，需要多个角色交换意见

OpenClaw 配置：需要 maxSpawnDepth: 1，每个智能体都能 spawn 对方

风险提示：绝大多数生产场景不推荐 Peer-to-Peer。容易失控，成本很高。

3. Pipeline 模式

图表代码

%%{init: {'theme':'base','themeVariables': {'primaryColor':'#f1f5f9','primaryBorderColor':'#0f4c81','primaryTextColor':'#0f172a','secondaryColor':'#f1f5f9','secondaryBorderColor':'#0f4c81','secondaryTextColor':'#0f172a','tertiaryColor':'#fbbf24','tertiaryBorderColor':'#fbbf24','tertiaryTextColor':'#0f172a','background':'#f8fafc','fontFamily':'Inter, system-ui, sans-serif','fontSize':'14px','textColor':'#0f172a','lineColor':'#334155','edgeLabelBackground':'#ffffff','actorBorderColor':'#0f4c81','actorTextColor':'#0f172a','actorFill':'#f1f5f9'}}}%%
graph LR
  A[需求分析] --> B[架构设计] --> C[代码编写] --> D[代码评审] --> E[测试编写]%%{init: {'theme':'base','themeVariables': {'primaryColor':'#f1f5f9','primaryBorderColor':'#0f4c81','primaryTextColor':'#0f172a','secondaryColor':'#f1f5f9','secondaryBorderColor':'#0f4c81','secondaryTextColor':'#0f172a','tertiaryColor':'#fbbf24','tertiaryBorderColor':'#fbbf24','tertiaryTextColor':'#0f172a','background':'#f8fafc','fontFamily':'Inter, system-ui, sans-serif','fontSize':'14px','textColor':'#0f172a','lineColor':'#334155','edgeLabelBackground':'#ffffff','actorBorderColor':'#0f4c81','actorTextColor':'#0f172a','actorFill':'#f1f5f9'}}}%%
graph LR
  A[需求分析] --> B[架构设计] --> C[代码编写] --> D[代码评审] --> E[测试编写]%%{init: {'theme':'base','themeVariables': {'primaryColor':'#f1f5f9','primaryBorderColor':'#0f4c81','primaryTextColor':'#0f172a','secondaryColor':'#f1f5f9','secondaryBorderColor':'#0f4c81','secondaryTextColor':'#0f172a','tertiaryColor':'#fbbf24','tertiaryBorderColor':'#fbbf24','tertiaryTextColor':'#0f172a','background':'#f8fafc','fontFamily':'Inter, system-ui, sans-serif','fontSize':'14px','textColor':'#0f172a','lineColor':'#334155','edgeLabelBackground':'#ffffff','actorBorderColor':'#0f4c81','actorTextColor':'#0f172a','actorFill':'#f1f5f9'}}}%%
graph LR
  A[需求分析] --> B[架构设计] --> C[代码编写] --> D[代码评审] --> E[测试编写]

%%{init: {'theme':'base','themeVariables': {'primaryColor':'#f1f5f9','primaryBorderColor':'#0f4c81','primaryTextColor':'#0f172a','secondaryColor':'#f1f5f9','secondaryBorderColor':'#0f4c81','secondaryTextColor':'#0f172a','tertiaryColor':'#fbbf24','tertiaryBorderColor':'#fbbf24','tertiaryTextColor':'#0f172a','background':'#f8fafc','fontFamily':'Inter, system-ui, sans-serif','fontSize':'14px','textColor':'#0f172a','lineColor':'#334155','edgeLabelBackground':'#ffffff','actorBorderColor':'#0f4c81','actorTextColor':'#0f172a','actorFill':'#f1f5f9'}}}%%
graph LR
  A[需求分析] --> B[架构设计] --> C[代码编写] --> D[代码评审] --> E[测试编写]

结构：任务按阶段顺序执行，前一个阶段输出是下一个阶段输入。

特点：

✅ 分工清晰，每个阶段专注一件事
✅ 符合软件开发流程
❌ 必须顺序执行，不能并行
❌ 上游错了，下游全错

适用场景：

有清晰的流程依赖，必须按顺序来
比如：需求 → 设计 → 实现 → 测试 → 部署

OpenClaw 配置：`maxSpawnDepth: 1 足够，协调者按顺序 spawn 每个阶段。

4. Hub-and-Spoke 模式（推荐）

图表代码

%%{init: {'theme':'base','themeVariables': {'primaryColor':'#f1f5f9','primaryBorderColor':'#0f4c81','primaryTextColor':'#0f172a','secondaryColor':'#f1f5f9','secondaryBorderColor':'#0f4c81','secondaryTextColor':'#0f172a','tertiaryColor':'#fbbf24','tertiaryBorderColor':'#fbbf24','tertiaryTextColor':'#0f172a','background':'#f8fafc','fontFamily':'Inter, system-ui, sans-serif','fontSize':'14px','textColor':'#0f172a','lineColor':'#334155','edgeLabelBackground':'#ffffff','actorBorderColor':'#0f4c81','actorTextColor':'#0f172a','actorFill':'#f1f5f9'}}}%%
graph TD
  H[Hub
Coordinator] --> S1[Specialist 1
Code Expert]
  H --> S2[Specialist 2
Security Expert]
  H --> S3[Specialist 3
Testing Expert]
  S1 --> H
  S2 --> H
  S3 --> H%%{init: {'theme':'base','themeVariables': {'primaryColor':'#f1f5f9','primaryBorderColor':'#0f4c81','primaryTextColor':'#0f172a','secondaryColor':'#f1f5f9','secondaryBorderColor':'#0f4c81','secondaryTextColor':'#0f172a','tertiaryColor':'#fbbf24','tertiaryBorderColor':'#fbbf24','tertiaryTextColor':'#0f172a','background':'#f8fafc','fontFamily':'Inter, system-ui, sans-serif','fontSize':'14px','textColor':'#0f172a','lineColor':'#334155','edgeLabelBackground':'#ffffff','actorBorderColor':'#0f4c81','actorTextColor':'#0f172a','actorFill':'#f1f5f9'}}}%%
graph TD
  H[Hub
Coordinator] --> S1[Specialist 1
Code Expert]
  H --> S2[Specialist 2
Security Expert]
  H --> S3[Specialist 3
Testing Expert]
  S1 --> H
  S2 --> H
  S3 --> H%%{init: {'theme':'base','themeVariables': {'primaryColor':'#f1f5f9','primaryBorderColor':'#0f4c81','primaryTextColor':'#0f172a','secondaryColor':'#f1f5f9','secondaryBorderColor':'#0f4c81','secondaryTextColor':'#0f172a','tertiaryColor':'#fbbf24','tertiaryBorderColor':'#fbbf24','tertiaryTextColor':'#0f172a','background':'#f8fafc','fontFamily':'Inter, system-ui, sans-serif','fontSize':'14px','textColor':'#0f172a','lineColor':'#334155','edgeLabelBackground':'#ffffff','actorBorderColor':'#0f4c81','actorTextColor':'#0f172a','actorFill':'#f1f5f9'}}}%%
graph TD
  H[Hub
Coordinator] --> S1[Specialist 1
Code Expert]
  H --> S2[Specialist 2
Security Expert]
  H --> S3[Specialist 3
Testing Expert]
  S1 --> H
  S2 --> H
  S3 --> H

%%{init: {'theme':'base','themeVariables': {'primaryColor':'#f1f5f9','primaryBorderColor':'#0f4c81','primaryTextColor':'#0f172a','secondaryColor':'#f1f5f9','secondaryBorderColor':'#0f4c81','secondaryTextColor':'#0f172a','tertiaryColor':'#fbbf24','tertiaryBorderColor':'#fbbf24','tertiaryTextColor':'#0f172a','background':'#f8fafc','fontFamily':'Inter, system-ui, sans-serif','fontSize':'14px','textColor':'#0f172a','lineColor':'#334155','edgeLabelBackground':'#ffffff','actorBorderColor':'#0f4c81','actorTextColor':'#0f172a','actorFill':'#f1f5f9'}}}%%
graph TD
  H[Hub<br/>Coordinator] --> S1[Specialist 1<br/>Code Expert]
  H --> S2[Specialist 2<br/>Security Expert]
  H --> S3[Specialist 3<br/>Testing Expert]
  S1 --> H
  S2 --> H
  S3 --> H

结构：一个中心协调者（Hub），多个领域专家（Spokes）。Hub 负责：

理解用户需求
分解任务给不同专家
收集专家结果
汇总给用户

专家只负责自己领域的专门任务，专家之间不直接通信，所有通信都经过 Hub。

特点：

✅ 职责清晰：Hub 管协调，专家管专业
✅ 专家之间完全隔离，不会上下文不互相污染
✅ 可控性好，不会失控
✅ 成本可控：专家可以用适合自己领域的模型配置
✅ 容易扩展：加新专家只要加新 agent 就行
❌ 所有通信都经过 Hub，Hub 是中心，但因为 Hub 只做协调不做 heavy 计算，不会成为瓶颈

适用场景：

绝大多数生产场景都推荐这个模式
特别是：一个复杂任务涉及多个不同领域 expertise
比如：软件开发项目，需求分析师 + 架构师 + 工程师 + 安全专家 + 测试专家

OpenClaw 配置：maxSpawnDepth: 1 足够。Hub 是主智能体，直接 spawn 各个专家。

为什么推荐 Hub-and-Spoke

OpenClaw 官方推荐 Hub-and-Spoke 作为生产场景的默认模式。理由：

1. 符合人类组织的最佳实践

大公司做复杂项目，不也是这样吗？一个项目经理（Hub）协调多个领域专家（Spokes），专家之间不跨领域瞎聊，所有沟通走项目经理。这已经被人类社会验证过了。

2. 上下文负担均衡

Hub 只保存：用户需求 + 各个专家结果摘要
每个专家只保存：自己的任务 + 自己领域的知识
不会出现某一个智能体上下文爆炸

3. 成本可控

不同专家可以配置不同模型：
- Hub 协调：可以用好模型（Sonnet/Opus）
- 专家干活：可以用便宜模型（Haiku/Sonnet）
不用的专家会话做完就放那儿，不占 Hub 上下文

4. 错误容易定位

哪个专家出问题，重新 spawn 那个专家就行，不影响其他人。

各种模式对比

模式	复杂度	可控性	并行性	适用场景	推荐度
Master-Worker	低	高	高	可分解独立子任务	⭐⭐⭐⭐
Peer-to-Peer	高	低	中	头脑风暴辩论	⭐⭐
Pipeline	中	高	低	顺序阶段流程	⭐⭐⭐
Hub-and-Spoke	中	高	中高	多领域专家协作（生产级）	⭐⭐⭐⭐⭐

配置示例（Hub-and-Spoke）

下面是一个完整的配置示例，展示 Hub（主协调者）和多个专家之间的关系：

Hub-and-Spoke 完整关系图

图表代码

%%{init: {'theme':'base','themeVariables': {'primaryColor':'#f1f5f9','primaryBorderColor':'#0f4c81','primaryTextColor':'#0f172a','secondaryColor':'#f1f5f9','secondaryBorderColor':'#0f4c81','secondaryTextColor':'#0f172a','tertiaryColor':'#fbbf24','tertiaryBorderColor':'#fbbf24','tertiaryTextColor':'#0f172a','background':'#f8fafc','fontFamily':'Inter, system-ui, sans-serif','fontSize':'14px','textColor':'#0f172a','lineColor':'#334155','edgeLabelBackground':'#ffffff','actorBorderColor':'#0f4c81','actorTextColor':'#0f172a','actorFill':'#f1f5f9'}}}%%
graph TD
  U[用户] --> H[Hub
主协调者]
  H --> S1[专家 1
code-reviewer
代码评审]
  H --> S2[专家 2
security-expert
安全检查]
  H --> S3[专家 3
testing-expert
测试编写]
  H --> S4[专家 4
doc-writer
文档更新]
  S1 --> H
  S2 --> H
  S3 --> H
  S4 --> H
  H --> U
  
  %% 专家之间没有连线 —— 不直接通信
  linkStyle 0 stroke-width:2px,stroke:#333
  linkStyle 1 stroke-width:3px,stroke:#2ecc71
  linkStyle 2 stroke-width:3px,stroke:#2ecc71
  linkStyle 3 stroke-width:3px,stroke:#2ecc71
  linkStyle 4 stroke-width:3px,stroke:#2ecc71
  linkStyle 5 stroke-width:3px,stroke:#3498db
  linkStyle 6 stroke-width:3px,stroke:#3498db
  linkStyle 7 stroke-width:3px,stroke:#3498db
  linkStyle 8 stroke-width:3px,stroke:#3498db
  linkStyle 9 stroke-width:2px,stroke:#333%%{init: {'theme':'base','themeVariables': {'primaryColor':'#f1f5f9','primaryBorderColor':'#0f4c81','primaryTextColor':'#0f172a','secondaryColor':'#f1f5f9','secondaryBorderColor':'#0f4c81','secondaryTextColor':'#0f172a','tertiaryColor':'#fbbf24','tertiaryBorderColor':'#fbbf24','tertiaryTextColor':'#0f172a','background':'#f8fafc','fontFamily':'Inter, system-ui, sans-serif','fontSize':'14px','textColor':'#0f172a','lineColor':'#334155','edgeLabelBackground':'#ffffff','actorBorderColor':'#0f4c81','actorTextColor':'#0f172a','actorFill':'#f1f5f9'}}}%%
graph TD
  U[用户] --> H[Hub
主协调者]
  H --> S1[专家 1
code-reviewer
代码评审]
  H --> S2[专家 2
security-expert
安全检查]
  H --> S3[专家 3
testing-expert
测试编写]
  H --> S4[专家 4
doc-writer
文档更新]
  S1 --> H
  S2 --> H
  S3 --> H
  S4 --> H
  H --> U
  
  %% 专家之间没有连线 —— 不直接通信
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  linkStyle 9 stroke-width:2px,stroke:#333%%{init: {'theme':'base','themeVariables': {'primaryColor':'#f1f5f9','primaryBorderColor':'#0f4c81','primaryTextColor':'#0f172a','secondaryColor':'#f1f5f9','secondaryBorderColor':'#0f4c81','secondaryTextColor':'#0f172a','tertiaryColor':'#fbbf24','tertiaryBorderColor':'#fbbf24','tertiaryTextColor':'#0f172a','background':'#f8fafc','fontFamily':'Inter, system-ui, sans-serif','fontSize':'14px','textColor':'#0f172a','lineColor':'#334155','edgeLabelBackground':'#ffffff','actorBorderColor':'#0f4c81','actorTextColor':'#0f172a','actorFill':'#f1f5f9'}}}%%
graph TD
  U[用户] --> H[Hub
主协调者]
  H --> S1[专家 1
code-reviewer
代码评审]
  H --> S2[专家 2
security-expert
安全检查]
  H --> S3[专家 3
testing-expert
测试编写]
  H --> S4[专家 4
doc-writer
文档更新]
  S1 --> H
  S2 --> H
  S3 --> H
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  %% 专家之间没有连线 —— 不直接通信
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  linkStyle 9 stroke-width:2px,stroke:#333

%%{init: {'theme':'base','themeVariables': {'primaryColor':'#f1f5f9','primaryBorderColor':'#0f4c81','primaryTextColor':'#0f172a','secondaryColor':'#f1f5f9','secondaryBorderColor':'#0f4c81','secondaryTextColor':'#0f172a','tertiaryColor':'#fbbf24','tertiaryBorderColor':'#fbbf24','tertiaryTextColor':'#0f172a','background':'#f8fafc','fontFamily':'Inter, system-ui, sans-serif','fontSize':'14px','textColor':'#0f172a','lineColor':'#334155','edgeLabelBackground':'#ffffff','actorBorderColor':'#0f4c81','actorTextColor':'#0f172a','actorFill':'#f1f5f9'}}}%%
graph TD
  U[用户] --> H[Hub<br/>主协调者]
  H --> S1[专家 1<br/>code-reviewer<br/>代码评审]
  H --> S2[专家 2<br/>security-expert<br/>安全检查]
  H --> S3[专家 3<br/>testing-expert<br/>测试编写]
  H --> S4[专家 4<br/>doc-writer<br/>文档更新]
  S1 --> H
  S2 --> H
  S3 --> H
  S4 --> H
  H --> U
  
  %% 专家之间没有连线 —— 不直接通信
  linkStyle 0 stroke-width:2px,stroke:#333
  linkStyle 1 stroke-width:3px,stroke:#2ecc71
  linkStyle 2 stroke-width:3px,stroke:#2ecc71
  linkStyle 3 stroke-width:3px,stroke:#2ecc71
  linkStyle 4 stroke-width:3px,stroke:#2ecc71
  linkStyle 5 stroke-width:3px,stroke:#3498db
  linkStyle 6 stroke-width:3px,stroke:#3498db
  linkStyle 7 stroke-width:3px,stroke:#3498db
  linkStyle 8 stroke-width:3px,stroke:#3498db
  linkStyle 9 stroke-width:2px,stroke:#333

配置代码

完整的 Hub-and-Spoke 配置写在你的主配置文件 ~/.openclaw/openclaw.json 的 agents 下：

{
  agents: {
    defaults: {
      subagents: {
        maxSpawnDepth: 1, // Hub 直接 spawn 专家，深度 1 足够
        maxChildrenPerAgent: 5, // 最多同时 5 个专家并发
      }
    },
    // Hub：主协调者 agent，负责理解需求、分发任务、汇总结果
    "hub": {
      model: "anthropic/claude-3-5-sonnet", // 协调需要较好理解能力
      thinking: "high",
      // 权限控制：hub 允许 spawn 哪些专家
      subagents: {
        allowAgents: [
          "code-reviewer",
          "security-expert",
          "testing-expert",
          "doc-writer"
        ]
      }
    },
    // 专家 1：代码评审专家
    "code-reviewer": {
      model: "anthropic/claude-3-5-sonnet",
      description: "专门负责代码评审，找 bug 和代码质量问题",
      // 专家默认不允许再 spawn 子智能体（maxSpawnDepth 继承 defaults = 1，专家本身在 depth 1，所以不能再 spawn）
      // 这正好符合 Hub-and-Spoke 设计：专家只干活，不再分包
    },
    // 专家 2：安全专家
    "security-expert": {
      model: "anthropic/claude-3-5-opus", // 安全评审重要，用好模型
      description: "专门检查代码安全漏洞，OWASP Top 10",
    },
    // 专家 3：测试专家
    "testing-expert": {
      model: "anthropic/claude-3-5-haiku", // 生成测试模板比较简单，用便宜模型
      description: "专门编写单元测试和集成测试",
    },
    // 专家 4：文档专家
    "doc-writer": {
      model: "anthropic/claude-3-5-sonnet",
      description: "专门更新和编写文档",
    }
  }
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主 Hub 和专家的关系

图表代码

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graph TD
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主协调者]
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code-reviewer
代码评审]
  H --> S2[专家 2
security-expert
安全检查]
  H --> S3[专家 3
testing-expert
测试编写]
  H --> S4[专家 4
doc-writer
文档更新]
  S1 --> H
  S2 --> H
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  H --> U
  
  %% 专家之间没有连线 —— 不直接通信
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主协调者]
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主 Hub 和专家的关系

角色	职责	权限
Hub（主协调者）	理解用户需求 → 分解任务 → 调用专家 → 汇总结果 → 交给用户	可以 spawn 所有白名单内的专家
各个专家	只专注自己领域的具体任务	默认不能再 spawn 其他智能体（深度限制），专家之间不直接通信

所有通信都经过 Hub：

Hub → 任务 → 专家
专家 → 结果 → Hub
专家 ↔ 专家（不直接通信）

这样设计保证了：

职责清晰：协调归协调，专业归专业
隔离性好：专家之间上下文不污染
可控性高：不会出现失控的嵌套 spawn

关于层级关系：

专家之间如何协作：专家之间不直接协作，所有通信都经过 Hub。专家只把结果返回给 Hub，由 Hub 负责汇总和协调。
是否只有一层树形关系：是的，在 maxSpawnDepth: 1 默认配置下，就是一层树形关系：
- Depth 0: Hub（根节点）
- Depth 1: 各个专家（叶子节点）
- 专家不能再 spawn 更深的子子智能体

如果你需要更深层次（比如 Hub → 编排器 → 专家），可以把 maxSpawnDepth: 2，但绝大多数场景一层足够。

本章小结

OpenClaw 支持多种协作架构模式，你可以按需选择
Master-Worker：简单并行独立任务
Peer-to-Peer：灵活但难以控制，生产环境谨慎使用
Pipeline：顺序阶段流程，适合有依赖的任务
Hub-and-Spoke：推荐绝大多数生产场景，一个协调者 + 多个专家，可控性好，成本可控，错误容易定位

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第10章协作架构模式 —— 从 Master-Worker 到 Hub-and-Spoke

四种常见协作模式

1. Master-Worker 模式

2. Peer-to-Peer 模式

3. Pipeline 模式

4. Hub-and-Spoke 模式（推荐）

为什么推荐 Hub-and-Spoke

1. 符合人类组织的最佳实践

2. 上下文负担均衡

3. 成本可控

4. 错误容易定位

各种模式对比

配置示例（Hub-and-Spoke）

Hub-and-Spoke 完整关系图

配置代码

主 Hub 和专家的关系

主 Hub 和专家的关系

本章小结

相关内容

目录

第10章 协作架构模式 —— 从 Master-Worker 到 Hub-and-Spoke

四种常见协作模式

1. Master-Worker 模式

2. Peer-to-Peer 模式

3. Pipeline 模式

4. Hub-and-Spoke 模式（推荐）

为什么推荐 Hub-and-Spoke

1. 符合人类组织的最佳实践

2. 上下文负担均衡

3. 成本可控

4. 错误容易定位

各种模式对比

配置示例（Hub-and-Spoke）

Hub-and-Spoke 完整关系图

配置代码

主 Hub 和专家的关系

主 Hub 和专家的关系

本章小结

相关内容

第10章协作架构模式 —— 从 Master-Worker 到 Hub-and-Spoke