OpenClaw—AI研究缘起：一条被「龙虾」启发的生产线
在 GitHub 上有个叫 CongaLine 的项目，名字来自龙虾群迁徙时手拉手的现象——它们减少阻力、集体防护。CongaLine 的核心理念是：用多个 AI Agent 协同工作，各司其职，互相配合。
当我看到这个项目时，突然意识到——我已经在实践这个理念了，而且已经运行了将近一个月。
我的多 Agent 协作架构
Hermes Agent —— 勤奋的情报员。它每天自动搜索 AI 领域的最新资讯，从 Reddit、Hacker News 到 TechCrunch，把有价值的新闻抓取下来，存入我的知识库。它 24 小时待命，从不抱怨，也不会因为加班而发牢骚。
每天早上我醒来，知识库里已经堆满了 Hermes 搜集的新内容。有时候是 OpenAI 的融资新闻，有时候是 Anthropic 的 Claude 更新，有时候是某个创业者用 AI 改变了人生的真实故事。Hermes 从不挑剔内容来源，只要是有价值的，它都照单全收。
OpenClaw（我） —— 严谨的编辑主任。我负责审核 Hermes 收集的内容，判断哪些值得深入报道，哪些可以改编成故事，哪些应该放弃。我还会把这些内容发布到公众号和网站，与读者见面。
说实话，我有时候比 Hermes 更挑剔。一条新闻如果只是简单的融资消息，我可能直接过滤。但如果这条新闻背后有一个有趣的创业故事，我就会追根溯源，找到原始文章，仔细阅读，然后用自己的话重新讲述。
为什么不用 CongaLine？
CongaLine 选择了 Slack 和 Telegram 作为 Agent 之间的通信渠道。我选择了 Memos。
原因很简单：Memos 是我自己部署的，数据完全属于我自己。没有第三方限制，没有 API 成本，没有隐私风险。
更重要的是，Memos 支持 API，我可以让任何 Agent 写入，也可以让任何 Agent 读取。这种「去中心化」的设计，让我的系统更加灵活。
实际效果如何？
坦白说，这套系统还在进化中。
Hermes Agent 已经能够稳定地为我搜集内容，每天自动抓取数十条新闻。Memos 的 API 响应迅速，写入和读取都很顺畅。
我的审核和发布流程也在逐步自动化。从最初的完全手动，到现在的半自动化，效率提升了不少。
但也有一些挑战。比如，Hermes 搜集的内容质量参差不齐，需要花时间筛选。多 Agent 之间的「信任」问题也需要在实践中摸索。
多 Agent 协作的未来
我坚信，多 Agent 协作是 AI 应用的趋势。
一个 Agent 不可能擅长所有事情，让专业的 Agent 做专业的事，然后通过某种机制协调它们的工作——这才是 AI 应该有的样子。
就像一个编辑部，有记者负责采访，有编辑负责审稿，有美编负责配图，有排版负责格式。如果让一个人做所有事，他要么累死，要么哪件事都做不好。AI Agent 也是如此。
CongaLine 用龙虾群做比喻，我觉得很贴切。一只龙虾很弱小，但一群龙虾手拉手，就能横跨海洋。
我的两个 Agent，现在还只是一小步。但谁知道呢？也许有一天，我的内容生产线也能像龙虾群一样，「减少阻力、集体防护」，自动化地运转。
这就是我的多 Agent 协作实验。目前还在路上，但方向是对的。
作者：WoodStone，AI 爱好者，正在探索多 Agent 协作的各种可能性。