Openclaw 把Agent描述文件翻译为英文 多Agent协作完成任务
前言
已经尝试过很多不同方式的多Agent团队协作完成任务.
上一篇的实际效果不尽如人意. 执行过程中, 还是有不少人肉介入的操作.
今天我冒了个想法, 如果用英文写agent的.md文件会怎么样?
实践
整体步骤与上一篇一致.
我只写今天不一样的地方.
建telegram group topic和agent, 和原过程一样
学习 telethon-session 技能, 和原过程一样
把配置agent团队的prompt翻译成了英文 (用Gemini)
结果, TA在 agent 的 agentDir 下面生成了一个 TEAM.md 文件, agent的workspace里面的各个文件AGENTS.md 等等全没动.
我看了一下, 这个TEAM.md 写得还可以. 我转念一想, 如果我直接把这个 TEAM.md 当作 AGENT.md 会怎么样呢?
于是我就把 workspace里面的文件全删了. 然后把TEAM.md搬过来当AGENT.md
这回我先把团队内发送消息的能力调教好. 从下面的截图可以看出, 还花了不少调教过程的.
Test team communication.Please send test messages to the other agents in the team and request a reply from each.
正式开始做任务.
New Task: Develop a random password generation page.Functionality reference: https://crazypeace.github.io/xkcd-password-generator/Visual style reference: https://mobius.blog/
为了方便大家参考, 我把AGENT.md传到Github
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后记
本次实验用的 openclaw 版本 v2026.4.1
设置 openclaw.json 放开权限
openclaw config set tools.exec.security fullopenclaw config set tools.exec.ask off
再编辑 ~/.openclaw/exec-approvals.json
"defaults": {"security": "full","ask": "off","askFallback": "full","autoAllowSkills": true},
连续几次实验多Agent团队协作, 觉得流程都不是很顺利. 你可以看看我写的prompt, 应该算描述得比较清楚明确的. 我能理解模型智能不行最终产品不够好, 但我不能理解为什么团队协作的流程这么卡壳.
我瞎想, 在AI画图领域, 模型可以通过 LORA 学会某种画风, 那么, 模型是不是也可以通过 LORA 学会团队协作?

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