云原生时代的多智能体编排新选择

最近刷 GitHub Trending 时注意到一个项目——OpenClaw，专注于 Multi-Agent Orchestration（多智能体编排）。作为一个每天和 K8s 打交道的技术人，我花了些时间研究它的调度机制，顺便在 Sealos 上完整跑通了部署流程。今天就来聊聊这个项目的技术细节，以及如何在云端快速搭建。

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为什么多智能体编排值得关注

当单个 AI Agent 无法完成复杂任务时，你需要多个 Agent 协作。问题来了：谁先执行？谁等待？资源怎么分配？

这就是 Multi-Agent Orchestration 要解决的核心问题。OpenClaw 给出的方案是一套 DAG（有向无环图）调度算法，让多个 Agent 按依赖关系有序执行，同时支持并行和条件分支。

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OpenClaw 调度算法拆解

根据项目文档，OpenClaw 的调度器采用三层设计：

1. 任务解析层：将用户定义的工作流解析为 DAG 结构

2. 依赖检测层：实时监控前置任务状态，满足条件即触发下游

3. 资源调度层：基于优先级和资源配额动态分配执行槽位

关键特性：

• 支持动态工作流（运行时修改 DAG）

• 内置重试和超时机制

• 提供可视化 Dashboard 追踪执行状态

这种设计比起简单的串行执行，在复杂场景下效率提升明显。

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在 Sealos 上一键部署 OpenClaw

说实话，这类项目最烦的就是本地搭环境——各种依赖冲突、版本不兼容。Sealos 应用商店已经集成了 OpenClaw，部署流程简化到不可思议的程度。

步骤一：进入应用商店

登录 Sealos Cloud，在桌面找到「应用商店」图标，搜索 Clawdbot - AI 智能体网关 。

步骤二：配置参数

点击部署后会弹出配置面板：

• CPU/内存：建议至少 2C4G（Agent 多时按需扩容）

• 存储：默认 10Gi 足够测试

• 环境变量：按需填入 API Key（sealos桌面aiproxy可直接调用大模型）

步骤三：一键启动

确认配置后点击「部署」，等待约 30 秒，应用状态变为 Running 即可。Sealos 会自动分配公网域名，直接访问 Dashboard。

步骤四：验证部署

打开分配的域名，看到 OpenClaw 的控制台界面就说明部署成功。可以跑一个示例工作流测试调度器是否正常。

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实际体验

整个部署过程耗时不到 2 分钟，完全绕开了 Docker Compose 配置、网络调试、依赖安装这些传统痛点。Sealos 的云原生底座让资源扩缩容也变得直观——流量大了直接拖动滑块加配置。

对于想快速验证多智能体编排方案的团队来说，这种部署体验确实省心。

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技术选型无绝对好坏，只有适不适合。如果你正在调研 Agent 编排方案，OpenClaw 值得花半小时上手试试。