什么是Agent Swarm
Agent Swarm 是一个专为 AI 模型编排设计的智能路由工具，其核心职责是作为‘交通管理员’，根据任务类型自动将用户请求分发给最适合的 AI 模型执行。它并非直接处理用户请求，而是通过调用 `sessions_spawn` 函数启动一个子代理来完成实际工作，从而确保系统的高效性和专业性。该技能必须配合 OpenRouter 平台使用，且要求用户在 OpenClaw 平台设置好 OpenRouter API 密钥。Agent Swarm 通过读取本地配置文件 `openclaw.json` 中的 `tools.exec.host` 和 `tools.exec.node` 字段来确定子代理的执行环境，但不会访问任何敏感凭证或密钥，仅用于配置管理。它的设计目标是提升响应速度、保证输出质量并显著降低运行成本，通过将简单任务分配给廉价模型、复杂任务分配给高性能模型，实现资源的最优利用。
核心功能特点
- 基于任务类型的智能模型路由：自动识别并分配合适的 AI 模型（如代码、创意、研究等）。
- 强制委派机制：必须通过 `sessions_spawn` 启动子代理完成任务，禁止自身处理请求。
- 支持多任务并行处理：可同时为多个子任务生成独立的代理配置并启动。
- 灵活的配置管理：通过修改 `config.json` 可自定义不同任务层级的默认模型和备用模型。
- 内置安全输入验证：严格过滤恶意输入，防止命令注入和提示词攻击。
- 无需持久化数据：仅读取配置信息，不保存任何令牌或凭据。
适用场景
Agent Swarm 适用于需要高效、低成本地协调多种 AI 能力的复杂应用场景。例如，在一个自动化编程助手系统中，当用户同时提出‘修复一个 bug’和‘写一首诗’两个请求时，Agent Swarm 能立即识别出前者属于代码类任务，后者属于创作类任务，然后分别调用对应的专用模型（如代码模型或写作模型），实现真正的并行处理，大幅提升整体效率。对于企业级应用，它可以被集成到客服机器人中，根据用户问题的性质（是简单的查询、复杂的分析还是需要创意回复）动态分配不同的模型，确保每条回复都既准确又经济。此外，在内容生成平台中，它能将文章撰写、图像分析和数据报告生成分派给最擅长的模型，避免所有任务都消耗昂贵的计算资源，从而在保证高质量输出的同时有效控制运营成本。