Agent Team Orchestration V3（公开版）是一套用于在 OpenClaw 上构建多智能体内容生产团队的实战手册，强调已在实际生产中验证。它覆盖架构、搭建、角色设计、编排工作流以及调试经验。
一、用途 该手册用于搭建并运行一个多智能体内容生产流水线。它把内容生产拆分为写作、事实审校、风格审校、数据审校、评分和修复等职责，由主智能体统一编排，通过质量评分循环决定成品是否通过。
二、核心架构 采用单仓库 + 多角色的设计：一名 Writer 拥有真实的 OUTPUT/ 目录；其余角色（审校、评分、修复）都是轻量级 shell 工作区，通过符号链接指向 Writer 的 OUTPUT。编排者（主智能体）负责派发工作并控制流程，子智能体之间不互相通信。 架构示意： Main Agent (Orchestrator) ├── spawn → Writer → writes to OUTPUT/ ├── spawn → Fact-Reviewer ──┐ ├── spawn → Style-Reviewer ─┤ read OUTPUT/ via symlinks ├── spawn → Data-Reviewer ──┤ ├── spawn → Scorer ─────────┤ └── spawn → Fixer ──────────┘ writes versioned files to OUTPUT/ 五条准则：
- 文件系统 = 状态中心（无 API、无数据库）
- AGENTS.md = 角色定义（在 spawn 时自动加载）
- 编排者 = 唯一派发者（关闭 agentToAgent）
- 评分阈值 = 质量门（例如 8.5/10）
- TOOLS.md = 强制护栏（防止模型工具调用死循环）
三、使用方式（Quick Start）
- 运行搭建脚本：
Creates workspaces, symlinks, and TOOLS.md for all roles
scripts/setup-team.sh {writer-id} {fact-reviewer-id} {style-reviewer-id} {data-reviewer-id} {scorer-id} {fixer-id} 2. 在 openclaw.json 中注册智能体：将每个智能体加入 agents.list，并给主智能体授予 spawn 权限。脚本会打印需要添加的确切 JSON。 3. 为每个角色编写 AGENTS.md：使用 references/role-templates.md 中的模板。Writer 获得一份较完整的领域手册（400–600 行）；审校、评分和修复角色获得聚焦的角色定义（每个 100–200 行）。 4. 运行流水线： Spawn writer → wait → parallel spawn reviewers → wait → spawn scorer → read score → pass? done. fail? spawn fixer → loop back to reviewers.
四、审校-修复循环 The Review-Fix Loop [1] Spawn Writer → announce → verify OUTPUT/{project}/ [2] Parallel: Reviewers (fact, style, data) → all announce [3] Spawn Scorer → announce → parse JSON from score-report.md [4] total_score >= 8.5 → ✅ notify human total_score < 8.5 AND round < 3 → Spawn Fixer → back to [2] total_score < 8.5 AND round >= 3 → ❌ escalate to human 生成命令模式与边界情况处理见 references/workflow.md。
五、参考文件 references/architecture.md：理解单仓库设计、目录布局、符号链接机制与 OpenClaw 配置时阅读。 references/build-guide.md：从零搭建团队——从规划到冒烟测试的分步流程。 references/workflow.md：运行流水线——spawn 模式、评分解析、决策门、批量生产、监控。 references/role-templates.md：为每个角色编写 AGENTS.md 和 TOOLS.md 的模板与原则。 references/lessons-learned.md：调试——k2p5 工具调用循环、spawn 权限、符号链接问题、性能基准。
六、关键经验
- TOOLS.md 防止无限循环：某些模型（已确认 k2p5）会尝试读取本应自动注入的自身 AGENTS.md，导致无限工具调用重试。在 TOOLS.md 中加三行即可完全消除。
- allowAgents 是必需的：若 openclaw.json 中没有显式的 subagents.allowAgents，主智能体无法 spawn 子智能体。这是第一号搭建错误。
- 符号链接使用绝对路径：当智能体切换上下文导致工作目录变化时，相对符号链接会失效。
- 在任务中明确写出版本化文件名：运行第二轮时，要告诉审校者读取 article-v2.md，而不是“那篇文章”。含糊的路径会导致智能体审校旧版本。 完整细节与性能基准见 references/lessons-learned.md。
七、脚本 scripts/setup-team.sh：用法 ./setup-team.sh <writer-id> <role-1> <role-2> ... — 创建所有工作区、符号链接和 TOOLS.md 文件。
八、适用场景与限制 适用场景：在 OpenClaw 上组织多角色内容生产、需要审校与评分质量控制闭环、希望通过文件系统而非数据库/API 管理状态。限制：资料未说明具体支持的模型范围、性能上限、收费方式或平台要求；其余细节需参考手册内的 references 文件与脚本。