完美的智能体系统
摘要
作者讲述了构建一个名为Alfred的多智能体系统,使用了专业化智能体以及OpenClaw和H-agent等工具的经历。但在反复失败后,建议从单个智能体开始保持简单,以避免复杂性和token浪费。
我曾试图构建完美的智能体系统。Alfred是我的主管家。我只通过Telegram与他对话,他会将工作委派给专业化智能体,如`coder_agent`、`email_agent`、`notion_agent`等。每个智能体都有自己的领域,保持专注,处理自己最擅长的工作。理论上,这很完美。当它正常运行时,感觉像魔法一样。但在实践中,它不断出问题。我一次又一次地修复漏洞、修补工作流、修理系统,而不是真正完成有用的工作。后来,我加入了H-agent,因为看到很多人提到它与OpenClaw配合得很好。同样,当它正常工作时,感觉很不错。我使用H-agent来评估OpenClaw智能体,以便更客观地了解系统在Alfred控制下的实际行为。目前,我已经是第五次重新搭建了。Alfred系统被搭建、拆解、再重建了三次。所以不要对自己的初始设置过于固执。最初的几次运行主要是为了让你了解自己真正需要什么。最终,你可能会得到一个比开始时要简单得多的方案。我就是这样。经过所有这些之后,我现在只剩下一个智能体。保持精简。对大多数人来说,先从单个OpenClaw/H-agent开始。这样更简单、更可预测,而且出问题时更容易排查和修复。不要过度复杂化。将琐碎的任务通过cron定时任务作为独立会话运行。这样,智能体可以继续与你对话,而计划任务则单独运行。最重要的是,你避免构建一个消耗token的怪物——它花在管理自身上的时间比实际完成工作还多。
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