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multi-agent-protocol多智能体协议

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作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 2.0.0
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概述
安装方式
版本历史

multi-agent-protocol

多智能体协议 v2

OpenClaw原生多智能体协议。保留v1版本的优点:

  • - 规范优先
  • 审查关卡
  • 带熔断器的重试机制

替换v1版本中的脆弱部分:

  • - 无固定 sessionKey 内存契约
  • 无 shared/blackboard.json
  • 无未声明的 beads 或 git 依赖
  • 无纯提示状态机
  • 无LangGraph

架构

使用以下技术栈,不要静默替换层级:

  1. 1. SKILL.md
定义协议、角色、依赖期望和不可协商的规则。
  1. 2. OpenProse
负责编排流程和智能体调度。
  1. 3. Lobster
负责审批、暂停/恢复和副作用恢复模板。
  1. 4. task-store 插件
通过类型化工具 + SQLite事件日志拥有权威任务状态。
  1. 5. ACP
连接外部编码工具,如Codex。

事实来源

事实来源是 task-store 插件,而非提示和审查者输出。

  • - 规范任务阶段存储在SQLite中。
  • 每个阶段变更都是一个事件。
  • 审查者附加调查结果和裁决。
  • 审查者最终确定阶段转换。
  • 编排者是唯一决定阶段移动的执行者。

必需依赖

在技能或工作流设置中显式声明这些依赖:

  • - 带有 OpenProse 的OpenClaw运行时
  • 用于审批/恢复的 Lobster 运行时
  • 已启用的 task-store 插件
  • 本地SQLite可用性
  • 涉及外部工具时的ACP桥接

可选,但使用时需显式声明:

  • - git
  • 浏览器/运行时插件
  • 特定语言的构建工具

不要假设:

  • - beads
  • bd
  • shared/blackboard.json
  • 通过固定会话的持久角色记忆
  • git worktree

核心规则

1. 规范优先

在 task-store 中存在规范记录之前,不启动任何执行阶段。

最小规范负载:

  • - goal(目标)
  • scopein(范围包含)
  • scopeout(范围排除)
  • inputs(输入)
  • outputs(输出)
  • acceptance_criteria[](验收标准)
  • risks[](风险)

如果验收标准薄弱或缺失,编排者将任务保持在 spec_draft 状态。

2. 阶段转换是显式的

使用存储的阶段枚举。推荐基准:

text
spec_draft(规范草稿)
spec_review(规范审查)
execution_ready(执行就绪)
executing(执行中)
spec_gate(规范关卡)
quality_gate(质量关卡)
awaiting_approval(等待审批)
readytoresume(就绪可恢复)
completed(已完成)
failed(失败)
circuit_open(熔断开启)

所有转换必须通过 task_transition 写入。

3. 审查者是证据生产者

审查者输出是证据,而非权威。

  • - 规范审查者回答:工件是否满足规范?
  • 质量审查者回答:实现是否在可维护性和风险方面可接受?
  • 审查者通过 taskappendreview 写入调查结果。
  • 编排者读取审查状态并决定下一阶段。

4. 重试和熔断器是存储状态

重试不在自由文本中跟踪。

  • - 尝试计数器存储在SQLite中
  • 重试原因被事件化
  • 熔断状态是显式的

推荐策略:

  • - 尝试 1-2:使用有界退避重试同一阶段
  • 尝试 3:可选更强模型/运行时
  • 尝试 >= 4:circuit_open(熔断开启)

5. 副作用需要Lobster关卡

任何现实世界的影响应通过Lobster:

  • - 写入外部系统
  • 审批
  • 在声明的沙箱之外不可逆的文件变更
  • 部署
  • 通知
  • 合并

Lobster暂停、请求审批,并从持久化状态恢复。

6. ACP是外部工具的桥接

当使用Codex或其他外部编码工具时:

  • - 通过ACP启动工作,而非纯提示中继
  • 传递 taskid、attemptid、workspace 和允许的能力
  • 将外部会话元数据捕获为非权威引用

从本地OpenClaw安装推断的实践说明:父级流功能如 streamTo 绑定到 runtime=acp,而非通用子智能体运行时。据此设计工作流。

角色模型

编排者

编排者:

  • - 创建任务记录
  • 验证规范完整性
  • 调度智能体
  • 读取存储的调查结果
  • 决定阶段转换
  • 在需要审批或恢复时触发Lobster
  • 在重试耗尽时开启熔断

编排者成为被动的消息中继或自由形式的黑板解析器。

执行者

执行者可以是:

  • - 本地OpenClaw工作节点
  • ACP支持的外部工具,如Codex
  • 只读研究智能体

执行者职责:

  • - 产生工件
  • 通过类型化工具记录尝试心跳/检查点
  • 报告结构化输出和证据

执行者不能自行最终确定 completed、failed 或关卡转换。

规范审查者

读取实际工件并记录以下之一:

  • - approved(已批准)
  • changes_requested(请求变更)
  • blocked(已阻止)

以及带有文件引用或工件引用的调查结果。

质量审查者

在规范关卡通过后读取实际工件并记录:

  • - 可维护性问题
  • 测试缺口
  • 安全或回归风险
  • 批准/返工建议

Lobster审批者/恢复执行者

Lobster管理:

  • - 审批提示
  • 中断后的暂停/恢复
  • 恢复幂等或补偿性副作用步骤

Lobster不拥有业务流程阶段。它只将审批状态和恢复证据写回 task-store。

最小生命周期

text
task_create(任务创建)
-> spec_review(规范审查)
-> execution_ready(执行就绪)
-> executing(执行中)
-> spec_gate(规范关卡)
-> quality_gate(质量关卡)
-> awaiting_approval(等待审批,仅当存在副作用时)
-> readytoresume(就绪可恢复)
-> completed(已完成)

失败分支:

text
executing(执行中) -> retrying(重试中) -> executing(执行中)
executing(执行中) -> circuit_open(熔断开启)
specgate(规范关卡) -> executionready(执行就绪)
qualitygate(质量关卡) -> executionready(执行就绪)
awaiting_approval(等待审批) -> failed(失败)

按阶段协议

spec_draft(规范草稿)

  • - 在 task-store 中创建任务。
  • 持久化完整规范内容或规范引用。
  • 暂不生成构建者。

spec_review(规范审查)

  • - 审查者检查规范本身的模糊性和可测试性。
  • 编排者要么:
- 修复规范并保持在 spec_draft,或 - 转换到 execution_ready

execution_ready(执行就绪)

  • - 编排者选择运行时:
- 本地工作节点用于低副作用或本地任务 - ACP用于Codex/外部工具
  • - 编排者创建新的尝试记录。

executing(执行中)

  • - 执行者仅针对声明的输入/输出工作。
  • 检查点通过类型化工具进行。
  • 副作用提前声明为计划操作。

spec_gate(规范关卡)

  • - 规范审查者检查生成的工件。
  • 审查者仅写入调查结果。
  • 编排者决定:
- 通过到 quality_gate - 返工回 execution_ready - 如果重复不匹配表明规范或实现崩溃,则开启熔断

quality_gate(质量关卡)

  • - 质量审查者仅记录调查结果。
  • 编排者决定:
- completed - execution_ready - awaiting_approval

awaiting_approval(等待审批)

  • - Lobster以结构化上下文请求人工审批。
  • 批准结果成为存储中的证据。
  • 编排者转换到 readytoresume。

readytoresume(就绪可恢复)

  • - Lobster或编排者使用持久化的幂等数据恢复确切的副作用步骤。

circuit_open(熔断开启)

  • - 停止自动重试。
  • 呈现:
- 失败摘要 - 尝试次数 - 最后已知良好工件 - 解除阻塞选项

存储内容

task-store 插件应至少持久化:

  • - 任务头部
  • 当前阶段

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 multi-agent-protocol-1776128291 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 multi-agent-protocol-1776128291 技能

通过命令行安装

skillhub install multi-agent-protocol-1776128291

下载

⬇ 下载 multi-agent-protocol v2.0.0(免费)

文件大小: 12.15 KB | 发布时间: 2026-4-15 13:31

v2.0.0 最新 2026-4-15 13:31
Refactor to OpenClaw-native v2: remove fixed sessionKey and blackboard/beads assumptions, adopt OpenProse + Lobster + task-store + ACP architecture.

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