五Agent协作方案(完整版)

Hermes 2026-06-17 五Agent协作·11问

此方案覆盖三个Agent:Hermes OpenClaw独立版 QClaw腾讯版(WorkBuddy和Marvis暂不参与)

1️⃣ Token节省方案(五Agent + 子Agent)

核心原则:每个Agent按最小必要集加载Skills和记忆,不做全量注入。

Agent当前模型节省措施
Hermes deepseek-chat 1. 技能懒加载 — 默认不自动加载skills,手动 /skill name 按需加载
2. 记忆分层压缩 — 活跃层控制在15KB以内,旧记忆归档
3. Tools截断 — 工具输出设置 max_output_tokens,长输出截断
4. 上下文压缩protect_last_n: 10,减少历史残留
5. /new 策略 — 切换话题时主动/new,避免无关历史挤占窗口
OpenClaw 待确认 1. 精简Skills — 从15+个降到5-6个核心技能
2. freshTailMaxTokens — 40000 → 15000(仅保留最近上下文)
3. freshTailCount — 64 → 24(对话轮数压缩)
4. 子Agent最小化 — 子Agent不继承父Agent完整skills,只带自身所需
QClaw deepseek/deepseek-v4-flash 1. Skills精简 — 当前18个Skills,选出真正在用的5-6个,其余取消默认加载
2. 去除多余系统指令 — 检查openclaw.json中system_prompt,去掉冗余描述
3. 长消息截断 — 工具返回过长时截断,不塞满上下文
4. heartbeat轻量化 — 已配置 lightContext: true 继续保留
WorkBuddy 腾讯混元(多模型) 1. 按任务选模型 — 简单任务用轻量模型,复杂任务用强模型
2. 专家按需加载 — WorkBuddy有"AI专家团",只加载当前任务需要的专家
3. 腾讯Token套餐 — 评估3500万/月的订阅套餐是否比按量便宜
Marvis 本地+云端混合 1. 本地模式优先 — 简单任务/定时任务用本地模型,0 Token消耗
2. 仅云端任务走云端 — 数据分析、复杂推理才走云端模型
3. Marvis的定时任务全走本地 — 节约大量Token

子Agent统一节省方案:

2️⃣ 五Agent的IM接入方案

Agent已接入建议新增
HermesTelegram ✅、网页Dashboard ✅已足够,不新增
OpenClaw计划飞书+Telegram(Telegram未配)优先配Telegram,其次加飞书
QClaw飞书 ✅建议加Telegram,方便三Agent统一渠道
WorkBuddy微信/企微/飞书/钉钉/QQ ✅已非常全面,无需新增
Marvis桌面客户端+手机远程 ✅桌面端为主,手机为辅,无需加IM

推荐:统一的IM沟通矩阵

三个可编程Agent(Hermes/OpenClaw/QClaw)建议都接入 Telegram + 飞书 双通道:

除飞书和Telegram外推荐:Discord(频道机制好,适合分任务、日志、通知三个频道)

3️⃣ 五Agent协同方案(含每小时主动通知)

重新理解你的需求:

你不需要五个Agent实时协同、互相依赖。你需要的是:

  • ✅ 每个Agent知道其他Agent有什么技能/强项——这样你跟A聊天时,A知道"这个你应该找B做"
  • ✅ 每个Agent知道其他Agent刚才做了什么——这样你跟B聊天时,B不需要你重复说一遍
  • ✅ 某个Agent做的事,另一个Agent能接手继续——有上下文可查
  • ✅ 技能可以复制过来用——觉得对方某个skill好用,拿来改改就能用在自己身上
  • ❌ 不需要实时协同、不需要互相依赖、不需要共享同一份记忆或Skills

方案:共享黑板 + 每小时自动通知(你已同意的机制)

文件位置:D:\hermes-data\shared-blackboard.json(已有,按当前记忆所述)

黑板内容设计:

{
  "last_updated": "2026-06-17T14:00:00+08:00",

  "agents": {
    "hermes": {
      "status": "idle / working",
      "last_active": "2026-06-17T13:55:00+08:00",
      "current_task": "五Agent方案第3条更新",
      "recent_outputs": [
        {"time": "13:50", "type": "html", "summary": "生财监控页面已更新", "path": "D:\\hermes-html\\..."}
      ],
      "skills_inventory": ["代码开发", "浏览器操作", "文件工具", "cron", "飞书API", "Whisper"]
    },
    "openclaw": {
      "status": "idle",
      "last_active": "2026-06-17T11:45:00+08:00",
      "current_task": "五Agent方案终版",
      "recent_outputs": [
        {"time": "11:45", "type": "html", "summary": "五Agent方案·11问完整回答已生成", "path": "D:\\hermes-html\\..."}
      ],
      "skills_inventory": ["深度分析", "feishu_doc", "feishu_drive", "exec", "web_search"]
    },
    "qclaw": {
      "status": "idle",
      "last_active": "2026-06-17T10:00:00+08:00",
      "current_task": "新豪轩跟进",
      "recent_outputs": [],
      "skills_inventory": ["腾讯生态", "IMA", "飞书", "战略分析", "微信"]
    },
    "workbuddy": { "status": "unknown" },
    "marvis":    { "status": "unknown" }
  },

  "skills_shared": [
    {"skill": "飞书文档操作", "owner": "qclaw", "brief": "feishu_doc工具,可读写飞书文档", "how_to_get": "找QClaw要skill文件"},
    {"skill": "微信消息收发", "owner": "qclaw", "brief": "微信通道", "how_to_get": "找QClaw"},
    {"skill": "HTML成果页生成", "owner": "hermes", "brief": "Python模板渲染", "how_to_get": "Hermes有标准模板"},
    {"skill": "深度多维度分析", "owner": "openclaw", "brief": "上下文推理能力最强", "how_to_get": "找OpenClaw处理"},
    {"skill": "Everything文件搜索", "owner": "openclaw", "brief": "Windows最快文件搜索", "how_to_get": "es.exe + exec工具"}
  ]
}

每小时通知内容(三个可编程Agent各设一个cron,每小时写一次心跳):

  • 写自己的状态:当前在做什么、刚完成了什么
  • 写自己的产出:新生成的HTML路径、新写的文件、新做的分析
  • 读黑板:看其他Agent有没有新产出 → 觉得适合自己的,就复制过来
  • 读 skills_shared:看有没有新技能可以拿来用

三个Agent各自cron配置:

Agentcron类型频率动作
HermesHermes内置cronjob每60分钟读黑板 → 更新自己的状态和产出 → 检查其他Agent的新产出
OpenClawOpenClaw cron skill每60分钟读黑板 → 更新自己的状态 → 查看是否有新任务/新产出
QClawQClaw cron skill每60分钟同OpenClaw

接手情景举例:

情景A:你跟Hermes聊生财有术抓取,Hermes做了分析。第二天你跟QClaw聊同一个话题,QClaw看黑板知道"生财有术的HTML在D:\hermes-html\projects.html"——不需要你重新描述。

情景B:OpenClaw开发了一个很实用的百度盘上传skill,写在黑板的 skills_shared 里。Hermes每小时看到后,觉得有用,把skill文件复制过来用。

情景C:你在QClaw上启动了"新豪轩项目分析",做了一半想切到OpenClaw继续。QClaw把当前进度写入黑板,OpenClaw读黑板后直接接手。

⚠️ 补充:协同不是默认行为,由分发标记控制

上面说的每小时cron同步是被动信息同步(Agent之间知道彼此在做什么)。但主动分发任务是由你通过标记控制的:

你说黑板协同行为
帮我做XXX(无标记)Agent自处理,不写黑板。其他Agent不知道。
知会 帮我做XXXAgent自处理,做完写黑板。其他Agent下次cron读到就知道结果。
协同 帮我做XXXAgent写到黑板 tasks/,其他Agent cron看到后可接手
对比 帮我做XXXAgent写brief到黑板,其他Agent cron看到后各自出方案
指派给xxx 做XXX发起Agent写黑板 + 主动IM通知指定Agent。不等cron。

不需要用【】符号,直接说关键词就行。 Agent理解语义,效果一样。

核心逻辑:不带标记=不打扰其他人。带了标记=Agent按规则写黑板,其他人通过cron或IM收到信息。

你需要其他Agent知道——就用标记。不需要——就不加标记,各自安静干活。

4️⃣ 同一任务五家出方案 + 对比机制

你的问题:是不是要发五次?能不能只说一次,五个Agent自动响应?

答案:三个可编程Agent(Hermes/OpenClaw/QClaw)可以做到你说一次、各自响应。 WorkBuddy和Marvis不行。具体机制如下:

方案:一次brief → 黑板触发 → 三Agent各自响应

你只说一次(跟任意一个Agent说)
    ↓
那个Agent把brief写到黑板:
  D:\hermes-data\decisions\compare\YYYYMMDD_主题\
  └── brief.md(任务描述,含问题、约束、格式要求)
    ↓
三个Agent各自的每小时cron扫到黑板有新brief
    ↓
每个Agent读brief,各自出方案
    ↓
每个Agent把自己的方案写到同一目录:
  outputs\hermes_方案.md
  outputs\openclaw_方案.md
  outputs\qclaw_方案.md
    ↓
你指定的评委Agent(默认Hermes)拉三个方案做对比
    ↓
输出对比HTML,更新索引页

具体操作流程(你想"只说一次"):

#你做的事Agent做的事
1跟任一Agent说:
发起一个方案对比,brief写黑板,主题:XXX,让三个Agent都出方案
收到指令的Agent把brief写到 decisions/compare/日期_主题/brief.md
2(不用做)三个Agent各自的cron(每小时)扫到brief → 各自出方案
3(不用做)评委Agent(Hermes)三个方案都到齐后,做对比
4等结果对比HTML生成,推送到你

⌛ 因为cron是每小时跑一次,从你说"发起"到拿全三个方案,最多需要 1小时+执行时间。如果你等不了,可以手动触发:

快速版你说
发起方案对比,主题XXX,brief写黑板,然后你告诉OpenClaw和QClaw"黑板有新brief,去看"
当前Agent写完brief后,通过Telegram/飞书主动通知另一个Agent

触发对比的标记(你已确定的方案):

你不需要每次都手动发五次。用标记触发:

你说效果
对比 帮我出方案,主题是XXX发起的Agent写brief到黑板,三个可编程Agent各出一份
对比 跟之前XX问题一样,再比一次Agent复用上次的brief模板,三个Agent重新出

不需要用【】符号,直接说"对比"就行。如果时间紧急,你再说 对比...,然后你通知OpenClaw和QClaw去看黑板,发起的Agent写brief后主动IM通知另外两个,不等cron。

如果时间紧急(<=10分钟要结果):

方法你做的事耗时
你分别问三个把brief分别发给Hermes/OpenClaw/QClaw(通过各自的IM通道,发三次)2-5分钟
你问一个,它转发你只跟Hermes说 → Hermes通过Telegram转发给OpenClaw、通过飞书转发给QClaw立即+几秒转发延迟

WorkBuddy和Marvis:

这两个无法自动。你需要在Agent出完方案后,手动把WorkBuddy/Marvis的方案贴进 outputs/ 目录,评委Agent会一并纳入对比。

对比维度(统一打分标准):

维度说明评分
可行性马上能做还是需要准备1(空想)→ 5(即用)
性价比投入产出比1(烧钱)→ 5(省钱)
维护难度后续维护成本1(复杂)→ 5(省心)
适合度跟你的场景匹配度1(不匹配)→ 5(完美)
创新度有没有独到之处1(平庸)→ 5(眼前一亮)

流程:

  1. 你发给五个Agent同一个问题(比如通过Telegram群发给三个,WorkBuddy/Marvis手动发)
  2. 每个Agent把方案写到 D:\hermes-shared\compare\YYYYMMDD_问题名\
  3. 指定一个评委(比如Hermes)拉五个方案,按统一维度打分对比
  4. 输出对比HTML到索引页

对比维度(统一打分标准):

维度说明评分
可行性马上能做还是需要准备1(空想)→ 5(即用)
性价比投入产出比1(烧钱)→ 5(省钱)
维护难度后续维护成本1(复杂)→ 5(省心)
适合度跟你的场景匹配度1(不匹配)→ 5(完美)
创新度有没有独到之处1(平庸)→ 5(眼前一亮)

对WorkBuddy和Marvis的特殊处理:

WorkBuddy和Marvis是封闭产品,方案不会写到共享目录。你需要手动把它们的方案贴进 D:\hermes-shared\compare\ 目录下,然后Hermes统一做对比。或者直接告诉Hermes它们的方案内容,由Hermes代为录入。

4️⃣.1 记忆管理方案(五Agent)

OpenClaw之前的三层方案(活跃/归档/历史)是对的,补充增强:

Agent记忆机制管理方案
Hermesmemory工具(长度有限) 三层已就位:活跃层在memory注入,归档层存 user-profile.json,历史层在session DB
补充:设 70%水位线告警,接近上限时自动将旧记忆压缩为摘要并归档
OpenClawMEMORY.md 三层方案:活跃层MEMORY.md ≤15KB / 归档层 memory/archive/ / 历史层 daily notes + session
每月或MEMORY.md超15KB时提醒归档
QClawOpenClaw兼容同OpenClaw方案
WorkBuddy云端管理腾讯管理,你无需操心
Marvis本地管理本地存储,无需操心

跨Agent记忆共享策略:

  • 五个Agent各自管各自的记忆,各自独立,互不干扰
  • 共享信息通过黑板同步,不互相读写对方的记忆文件
  • 重要决定/结论同时写黑板,所有Agent都能看到
  • WorkBuddy和Marvis不能自动读写黑板 → 你手动在黑板里创建一条记录(比如"今日结论:xxx")

5️⃣ 五个Agent是否需要相同技能?

答案:核心知识要一致,技能不需要相同。

为什么知识要一致:

  • 所有Agent都知道你的核心信息:路径、偏好、账号、项目基本情况
  • 避免"你跟A说过了,B不知道"的重复沟通
  • 黑板同步做的就是这个事

为什么技能不需要相同:

  • Hermes擅长工具调用、代码执行、浏览器操作 — 你不需要OpenClaw也有这些
  • QClaw擅长腾讯生态(IMA、微信)— Hermes不需要这些技能
  • WorkBuddy擅长办公任务(PPT、调研)— 拿来即可
  • Marvis擅长桌面操作、本地定时任务 — 独特定位
  • 每个Agent带自己的专长就够了,全复制技能浪费token又重复

怎么做:

  • 每个Agent有自己的 user-profile.json(核心事实副本)→ 通过黑板同步更新
  • 技能各自独立,但技能清单在黑板上公开(知道对方有什么技能,需要时找对方做)
  • 如果一个Agent发现另一个Agent的好技能 -> 黑板记一笔"建议学习" -> 你决定是否复制

6️⃣ 五个Agent能否都连飞书?

Agent能连飞书IM?能读飞书文档?能读飞书目录?
Hermes✅ 可配feishu gateway✅ 需配feishu_drive skill✅ 需配drive:drive:readonly权限
OpenClaw⏳ 计划中,未配⏳ 可配但未配⏳ 可配但未配
QClaw✅ 已配✅ 可配✅ 可配
WorkBuddy✅ 已配飞书❌ 文档读写能力待确认❌ 需要看API
Marvis❌ 不能❌ 不能❌ 不能

实际操作建议:

  • Hermes配飞书 — 当前配置已有feishu相关APP_ID和SECRET,已具备条件
  • OpenClaw配飞书 — 用feishu_open API,需要申请drive权限
  • QClaw已配飞书 — 直接使用
  • WorkBuddy已配飞书 — 但文档分析能力需要确认
  • Marvis不能连飞书 — 这是桌面工具,没有飞书集成能力

核心建议:Hermes + QClaw 负责飞书文档的深度分析和操作。 WorkBuddy也能读但能力有限。

7️⃣ IMA 知识库分析

IMA 能接受音频吗?能分析吗?

  • IMA 不能直接接受音频。IMA的核心是文档/书籍解析(文字类)
  • IMA 的流程:上传文档 → 拆解(chunking)→ 向量化 → 存向量库 → 你提问时检索最相关内容 → 大模型生成答案
  • 这就是标准的 RAG(检索增强生成)流程

能用五Agent管理IMA吗?

  • IMA 没有公开API,Agent无法直接读写IMA知识库
  • 如果你想"IMA存知识、Agent提问分析"→ 你需要手动把问题发给Agent,Agent不能自动查IMA
  • 所以这个方案不好用

更好的替代方案(Agent可直接使用):

方案类型Agent能否使用推荐度
Dify开源RAG平台✅ 完整API,Agent可调用⭐⭐⭐⭐⭐
FastGPT开源RAG✅ API可调⭐⭐⭐⭐
AnythingLLM本地RAG✅ API可调⭐⭐⭐
本地向量库(Chroma/FAISS)自建RAG✅ Python脚本直接调用⭐⭐⭐⭐
飞书文档云文档+搜索✅ Agent通过API搜索⭐⭐⭐⭐

最推荐:Dify — 开源、API完整、支持文档/Skills/工作流,Agent调用Dify API即可查知识库

8️⃣ 项目管理方案

当前问题:IMA管理项目资料,但Agent无法操作IMA。项目文档类型多(合同/计划/设计/需求/测试/会议/收款),关系复杂。

推荐方案:飞书多维表格(Bitable) + 飞书文档

为什么是目前最好的选择:

  • ✅ 你已经在用飞书,零迁移成本
  • ✅ 多维表格=轻量数据库,支持关联、公式、自动化
  • ✅ Hermes/QClaw/WorkBuddy都能通过API操作

建议的表结构:

多维表格名称字段(列)
📋 项目总览项目名称|状态|负责人|开始/结束日期|预算|合同金额|已收款
📅 里程碑里程碑名称|项目(关联)|计划日期|实际日期|完成状态|输出物
📄 文档索引文档名|类型(合同/计划/设计/需求/测试/会议)|路径|创建日期|相关里程碑
📝 会议记录会议名称|日期|参会人|关键决议|待办事项(关联人员)
💰 合同收款合同编号|项目(关联)|合同金额|已收/应收|收款日期|付款方
🔧 变更日志变更日期|项目(关联)|变更描述|影响范围|审批人

Agent怎么用:

  • Hermes/QClaw → 通过飞书API读写多维表格,自动更新状态、提醒到期里程碑
  • WorkBuddy → 通过飞书集成读取表格,辅助分析
  • Marvis → 不能直接连飞书,但可以在桌面上提醒你(通过本地文件读取项目状态)
  • OpenClaw → 配飞书API后同样可操作

如果不想用飞书:替代方案是 Airtable(海外)或 开源NocoDB,Agent通过REST API操作。

9️⃣ 本地文件管理方案(五Agent)

你的文件类型:合同/计划/设计/需求/测试/会议文档 + 书籍 + 音频 + 视频

方案:

文件类型管理方式负责Agent
📄 文档(.docx/.pdf/.txt)建索引文件 → Agent按路径读原始文件 → 分析/回答问题Hermes + QClaw
📚 书籍(.epub/.pdf)Calibre + kiwix-serve 建本地书库,或直接用Dify上传Hermes
🎵 音频(.mp3/.wav)Whisper 转文字 → 存入知识库Hermes(本地有Whisper)
🎬 视频(.mp4/.mkv)ffmpeg 提取音频 → Whisper 转文字 → 存入知识库Hermes
🖼️ 图片图片索引 + 用vision模型分析Hermes(支持vision)

索引文件结构建议:

D:\project-docs\索引.json
[
  {"id": "P001", "name": "XX项目合同", "type": "合同", "path": "D:\\project-docs\\合同\\XX项目合同.pdf",
   "date": "2026-03-01", "project": "XX系统", "tags": ["合同","财务"]},
  ...
]

Agent通过索引快速找到文件,不扫描整个硬盘。索引你维护,Agent读取。

各Agent职责:

  • Hermes — 文件索引维护、文件内容读取、Whisper转写、大文件分析
  • QClaw — 飞书上挂的文件读取、与本地文件联动
  • OpenClaw — 通过terminal读本地文件,辅助分析
  • WorkBuddy — 办公文档分析(PPT/Word/Excel),但只能访问你丢给它的文件
  • Marvis — 本地文件搜索、智能整理(这是Marvis的特色能力)

🔟 今天的结论归入索引页

本页面已生成。访问链接:

file:///D:/hermes-html/%E4%BA%94Agent%E5%8D%8F%E4%BD%9C%E6%96%B9%E6%A1%88_20260617.html

标签:Hermes 2026-06-17 五Agent协作·11问

索引页 file:///D:/hermes-html/index.html 已更新,加入本页面的入口卡片。

1️⃣1️⃣ 五Agent分工方案

总原则:发挥各自特长,避免重复。

职责HermesOpenClawQClawWorkBuddyMarvis
日常对话/咨询主责可替补可替补
代码开发/调试主责
工具调用/自动化主责辅助辅助本地定时任务
深度分析/长文档辅助主责辅助数据洞察
飞书文档操作主责(配合飞书API)可配主责(已有飞书)已配(能力待确认)
知识库管理主责(Dify/本地RAG)辅助辅助
项目管理主责(飞书Bitable)辅助辅助(已有飞书)数据分析
黑板/协同调度主责(cron同步)辅助辅助手动录入手动录入
本地文件管理主责(索引+分析)辅助辅助本地搜索整理
IM多渠道收发Telegram+飞书Telegram+飞书飞书 可+Telegram微信/企微/钉钉/QQ/飞书桌面+手机
新方案设计/对比评委+出方案出方案出方案出方案(手动输出)
定时任务/cron主责可分担可分担本地定时(无token成本)
数字创作(PPT/视频)辅助(可生成HTML)主责(PPT生成)
系统维护/清理主责(电脑小管家)

一句话总结分工:

  • Hermes — 大脑+总管:日常对话、代码、自动化、协同调度、项目管理
  • OpenClaw — 深度分析专家:长文档推理、替补任务
  • QClaw — 腾讯生态专员:飞书操作、IMA联动、腾讯资源
  • WorkBuddy — 办公生产力:PPT、调研报告、数据洞察
  • Marvis — 桌面管家:本地文件整理、系统维护、本地定时任务(0 token)

1️⃣2️⃣ 调度Agent方案 — 你们三个都能发起任务(你的决策)

你的决策:

  • ✅ 主次安排由你决定,你知道每个Agent的强项
  • Hermes / OpenClaw / QClaw 三个都能随时发起任务,分配给别人
  • ✅ 不需要设固定的调度Agent,谁接到任务谁负责分配到合适的Agent
  • ❌ 不需要自动决策分配,你来判断用哪个

五个Agent的强项清单(你用来判断分配的依据):

Agent强项适合的任务
Hermes 代码开发、工具调用、浏览器操作、cron定时任务、飞书API、Whisper音频转文字、文件读写、HTML生成 日常对话、代码开发、自动化脚本、内容抓取、HTML成果页、飞书操作、定时任务
OpenClaw 深度分析、长文档推理、exec系统命令、feishu_doc/drive/wiki、web_search、Everything文件搜索 多维度方案分析、长文档总结、飞书文档操作、市场调研、方案对比
QClaw 腾讯生态(微信/企微/IMA)、飞书、战略分析、IMA知识库管理、市场研究 腾讯系任务、IMA知识库操作、微信消息、战略分析、A线企业咨询
WorkBuddy AI专家团并行、PPT生成、调研报告、数据洞察、多IM收发 办公文档生成、调研报告、PPT制作、企业内部协作
Marvis 本地模式0 token、桌面操作、系统清理、网络修复、文件智能整理、手机远程操控 定时电脑操作、系统维护、本地文件整理、提醒通知

关键问题:发起Agent怎么知道这次要不要分出去?

答案:你用一个标记词控制分发模式。 你说话时加一个前缀就行了:

你说行为场景
帮我做XXX(无标记)自处理 — 发起的Agent自己干,不分发✅ 日常任务默认模式
协同 帮我做XXX分发+协同 — 写到黑板,其他Agent可接力大任务需要多人接力
对比 帮我做XXX分发+各自出方案 — 黑板写brief,三个各出一份需要对比方案的决策
知会 帮我做XXX自处理+通知 — 自己做完,让其他人知道结果重要但不需要帮忙
指派给xxx 做XXX指定接收者 — 直接通知指定Agent你知道谁最合适

不需要用【】符号,直接说关键词就行。 不带标记=自己干。带了标记才分发。

规则很简单:不带标记 = 自己干。带了标记才分发。你记不住所有标记也没关系,只说"这个需要对比一下"Agent自动识别。

任务发起和分配流程(三种分发模式 + 自处理):

你 → 跟任意一个Agent说(带标记或不带标记)

发起的Agent做的事:
  ① 检查你的指令有没有分发标记
  ② 无标记 → 【自处理模式】直接开始做,不写黑板
  ③ 【协同】→ 写入黑板 tasks/ 目录,其他Agent cron扫到可接手
  ④ 【对比】→ 写入黑板 decisions/compare/ 目录,三个Agent各出一份
  ⑤ 【知会】→ 自处理 + 做完后写一条"已完成"到黑板
  ⑥ 【指派给XXX】→ 通过IM直接通知指定Agent

黑板 tasks/ 目录结构:
  pending/           # 待分配
  assigned/          # 已分配(文件名含Agent名)
  in_progress/       # 执行中
  completed/         # 已完成

四种模式的对比:

自处理【协同】【对比】【知会】
发起Agent自己干?✅ 是✅ 也干✅ 也出一份✅ 是
分给别人?❌ 不✅ 写到黑板等人接手✅ 三个各出一份❌ 不
其他人知道?❌ 不知道✅ cron扫到知道✅ 参与出方案✅ 做完后知道结果
适合场景日常、快速大型任务、接力决策、方案对比重要但不需要帮忙
你实际说的帮我把这个链接抓了【协同】继续新豪轩项目【对比】出三个方案【知会】合同已签完

如果你不记得标记:

记不住前缀没关系,换一种说法Agent也能识别:

你想达到的效果怎么说
自己干帮我做XXX
分发协同协同 帮我做XXX
对比方案对比 帮我做XXX
知会知会 帮我做XXX
指派指派给openclaw 帮我做XXX

触发机制(对方如何收到任务并执行):

分配给如何通知兜底需配置?
Hermes(别人分给Hermes)Hermes有cron每小时扫 tasks/assigned/你通过Telegram直接说"去看XXXX"不需要
OpenClaw(别人分给OpenClaw)分给OpenClaw的那个Agent通过Telegram发消息给OpenClawOpenClaw自身cron每小时扫 tasks/assigned/需配好OpenClaw的Telegram
QClaw(别人分给QClaw)分给QClaw的那个Agent通过飞书发消息给QClawQClaw自身cron每小时扫 tasks/assigned/QClaw已有飞书
WorkBuddy发起的Agent通知你,你手动操作无法自动
Marvis发起的Agent通知你,你手动操作无法自动

三个Agent各自的cron统一配置:

三个可编程Agent(Hermes/OpenClaw/QClaw)每小时都做以下事情:

  • 1. 写心跳 → 把自己当前状态写入 shared-blackboard.json
  • 2. 扫任务 → 检查 tasks/assigned/ 下有没有分给自己的新任务
  • 3. 看成果 → 读黑板看其他Agent有没有新产出,适合自己就复制
  • 4. 看技能 → 读黑板的 skills_shared,有好技能就拿来用

这样你不管跟哪个Agent说话,它都知道最新的情况。

一句话总结你的调度方案:

你知道我们的强项,你来分配;谁接到任务谁负责写到黑板;每个Agent每小时扫一次黑板捡任务和看成果。

WorkBuddy和Marvis无法自动,需要你手动中转。

1️⃣3️⃣ AI沟通方法论 — 如何正确给AI下达命令,避免遗忘和信息不全

核心问题:AI Agent 每次对话都是"新的一天"——虽然有记忆和黑板,但具体任务的上下文、前因后果、中间结论,如果不主动提供,Agent 很容易答偏或遗漏。

这不是AI的错,是沟通方式的问题。 就像你跟同事交接工作,不把背景说清楚,同事肯定做不对。

方案:命令信息包(Command Info Pack)方法论

每次给Agent下指令时,按以下结构组织你的输入。不需要每次都写全,但关键信息越多,Agent的输出就越准。

📦 命令信息包模板

## 🎯 目标(必填:一句话说清要做什么)
例:把生财有术这篇文章提炼成项目卡片,更新到监控页面

## 📋 已知上下文(选填:不填Agent可能不知道)
- 这件事的背景:XXX
- 之前已经做过的:XXX
- 相关的文件/路径:D:\xxx\xxx
- 上次讨论的结论:XXX

## 🔗 参考材料(选填:相关链接、文件路径、结论页)
- 之前生成的HTML:file:///D:/hermes-html/...
- 相关的微信文章:https://mp.weixin.qq.com/s/...
- 黑板中的任务ID:T001

## ⚠️ 约束和偏好(选填)
- 不要做XXX
- 优先用XXX方案
- 预算/时间限制

## 📤 期望产出(选填)
- 更新HTML放到 D:\hermes-html\
- 给我一个摘要
- 把结论写到黑板

📌 实用速记版(日常使用,简化到一句话但有技巧):

场景❌ 不好的问法✅ 好的问法
继续之前的事 继续做那个项目分析 继续做新豪轩项目分析。之前已分析到竞品部分,结论写在 D:\projects\新豪轩\分析.md,从第3节继续
让另一个Agent接手 帮我看一下这个合同 帮我看一下这个合同。背景:新豪轩项目的采购合同,Hermes之前分析了条款风险(见黑板T002),你重点看付款条款和违约责任
更新已有内容 更新生财监控页面 更新生财监控页面。新链接:xxx。现有页面在 D:\shengcai-monitor\projects.html,保持左侧sidebar和标签格式不变,只加新卡片
跨Agent协作 帮我做个方案对比 我做了一个五Agent方案(见黑板T003),OpenClaw也做了一个(见黑板T004),你帮我对比两者的差异,输出对比HTML

🛠️ 辅助工具:用"会话启动卡片"减少打字量

不想每次打那么多字?可以在本地建一个 prompt模板库,复制粘贴即可:

D:\prompt-templates\
├── 继续任务.md        # 用于继续之前未完成的任务
├── 接手任务.md        # 用于让另一个Agent接手
├── 对比方案.md        # 用于让Agent做方案对比
├── 更新页面.md        # 用于更新已有的HTML页面
├── 分析文档.md        # 用于让Agent分析某个文档
└── 日常查询.md        # 快速问答

每个模板里写好固定结构,你只需填入关键信息。

💡 高级技巧:让Agent自己帮你回忆上下文

如果你真的不想打字,可以这样让Agent自己去查:

你说Agent会做什么
查黑板,继续我上次的任务Agent读 shared-blackboard.json 看你上次做了什么
搜 session,关于XXX我们讨论过什么Hermes会搜会话历史,找出相关结论
看黑板T003,帮我把那个做完Agent读 tasks/in_progress/T003.md,了解进度后继续
告诉我黑板里有什么没处理的任务Agent扫 tasks/pending/ 和 tasks/assigned/ 列出未完成的任务

🧠 记忆增强策略:

策略说明谁负责
结论写入黑板每次重要的分析/决策完成后,主动写一条到 shared-blackboard.json 的 recent_outputs你 + Agent
任务文件保留上下文tasks/ 下的每个任务文件,在"已知上下文"字段里记录前因后果发起任务的Agent
黑板 skills_shared 持续更新Agent发现好用的新技能,主动写到黑板Agent每小时cron
索引页作为"全局目录"所有产出都通过索引页可查,任何Agent都知道去哪找Hermes维护
重要结论记到记忆你跟Agent讨论出的重要结论,让Agent写进memory你提醒 + Agent执行

📐 一句话总结这个方法论:

给AI下指令时,附上"目标 + 上下文 + 参考 + 约束 + 期望产出" 五个要素。不想打字就让Agent自己去黑板/会话里查。

养成习惯后,你会发现Agent的回答质量大幅提升——不再需要反复纠正和补充信息了。

📁 快速上手:"继续"命令速查

你只需要记住下面这几种说法,90%的场景够用:

你的输入效果
继续黑板T003Agent找到任务文件,了解状态后继续
继续XXX,上次做到YYYAgent用你给的起点继续,不需要自己查
查session,关于XXXHermes搜会话历史找之前讨论的内容
帮我看看黑板,有什么没处理的Agent扫任务队列给你汇报
帮我做XXX,参考黑板T002的结论Agent用已有结论做基础,不需要重头开始

⚠️ 但如果上下文太长,或者我自己都不知道什么信息是关键的,怎么办?

这是两个不同的问题,解法也不同:

问题A:上下文太长,Agent塞不下

解法:不是你把所有上下文塞给Agent,而是Agent自己去取。

你的输入Agent的操作省了多少
继续黑板T003 Agent只读 T003.md 任务文件(≤2KB),不读整个黑板 省去你描述上下文的时间
查session,关于新豪轩合同 Hermes通过session_search精确检索相关段落,只取命中内容 不需要你把整段对话贴过来
帮我看看D:\projects\新豪轩\下的情况 Agent只读 _manifest.md(项目摘要文件,≤3KB),不扫整个目录 不需要你总结项目状态
帮我分析这个,参考我之前在生财做的类似项目 Agent读 seen_urls.json / projects.md 了解已有数据 不需要你描述历史

关键转变:你不需要提供上下文,你只需要提供 入口(任务ID、文件路径、关键词)。Agent自己去入口里拿。

问题B:我自己都不知道什么信息是关键

这是最真实的问题。解法:让Agent反问。

你只需要说"帮我做XXX,需要什么信息你问我",Agent会主动反问缺失的关键信息。

你这样说Agent会反问
帮我做个新豪轩项目的方案分析,需要什么信息你问我 "项目范围是什么?预算多少?截止日期?参考哪个HTML的格式?"
帮我更新生财监控页面,新链接在这里,不够的你问我 "这个链接之前处理过吗?提炼格式用A还是B?要不要更新索引页?"
对比一下这几个方案,你缺什么信息跟我说 "对比维度是什么?有没有权重?最终要什么格式输出?"

关键转变:从"你提供全部上下文"变成"你提供入口 + Agent主动追问"。Agent比你更清楚它需要什么信息。

🔄 完整的沟通方法论(最终版)

步骤你的输入Agent行为你实际要说的
1️⃣ 轻量启动一句话目标评估:信息够了吗?帮我做XXX
2️⃣ 自检缺什么(不用做)如果信息不够 → 反问(等Agent问)
3️⃣ 补充入口提供文件/黑板/任务ID自己去取上下文参考黑板T003,路径D:\xxx
4️⃣ 执行(不用做)按已有信息 + 自行查证 执行(等结果)
5️⃣ 验证看结果对不对不对 → 你纠正 → 重复这里不对,改成XXX

📐 最终一句话总结(最终版):

你不需要提供完整上下文——你只需要提供入口(任务ID/文件路径/关键词),让Agent自己去拿。如果你自己都不知道缺什么,就说"需要什么你问我"。

这样做的好处:你省了打字时间,Agent拿到的信息比你说得还全,而且不会因为你的遗漏而出错。