В OpenClaw мультиагентность — это не единая функция, а совокупность режимов работы. Система позволяет создавать отдельных постоянных агентов, запускать субагентов для разовых задач и передавать программирование во внешние инструменты через ACP, такие как Codex, Claude Code или Gemini CLI.
1. Вступление
Если вы используете OpenClaw, вы, скорее всего, привыкли к простой схеме: вы пишете основному агенту в Telegram, а он отвечает.
Но OpenClaw способен на большее. Он может работать как мультиагентная система, где один агент не делает всё сам, а распределяет задачи между другими.
Он может создавать постоянных исполнителей, запускать субагентов для разовых задач или передавать кодинг во внешние среды.
Именно это и называется мультиагентностью в OpenClaw.
Рассмотрим три основных сценария:
- отдельные постоянные агенты
- субагенты под конкретную задачу
- ACP через Codex для программирования
2. Простая карта мультиагентности
Чтобы не запутаться, запомните базовые определения:
- Отдельный агент — постоянный агент со своей рабочей папкой, памятью и ролью
- Субагент — дочерний запуск для выполнения конкретной задачи
- ACP — режим, при котором задачи по программированию выполняются внешним инструментом, например Codex
Таким образом, основной агент может не только отвечать сам, но и делегировать работу другим исполнителям.
3. Отдельный агент
Отдельный агент — это постоянный помощник, предназначенный для выполнения задач в определённой роли.
Например:
- агент для ресерча
- агент для рерайта
- агент для публикации
У такого агента своя рабочая папка, память, инструкции и роль в системе.
Шаг 1. Создать отдельного агента
Создайте агента Researcher с отдельным workspace.
Цель — не разовый помощник, а постоянный исполнитель с собственной средой.
Шаг 2. Привязать его к Telegram боту или топику
Привяжите агента Researcher к Telegram-боту через Bot API.
Если в боте включён Threaded Mode (через BotFather), можно привязать агента к конкретному топику.
Например: привяжите Researcher к текущему Telegram DM topic.
Теперь у агента есть выделенное пространство для задач, отделённое от основного чата.
Шаг 3. Использовать его через основного агента
Передайте задачу агенту Researcher.
Теперь основной агент работает как диспетчер: вы пишете ему, а он направляет задачу нужному исполнителю.
4. Субагенты
Субагент — это временный помощник, запускаемый под конкретную задачу.
В отличие от отдельного агента, его не нужно создавать заранее. Основной агент запускает его по мере необходимости.
Субагент получает только тот контекст, который передаёт ему основной агент.
Разовый помощник под задачу
Запустите субагента для ресерча по теме «мультиагентность в OpenClaw» и верните краткие выводы.
Этот режим подходит, когда задача разовая, не требует сложного контекста и не оправдывает создание постоянного агента.
Несколько помощников под большую задачу
Разбейте задачу на части: отдельно изучите изолированных агентов, субагентов и ACP, затем соберите общий итог.
Это одна из сильных сторон режима: основной агент может распараллелить работу и объединить результаты.
5. ACP через Codex
ACP — это режим, при котором задачи по программированию выполняются не самим OpenClaw, а внешним инструментом, например Codex, Gemini CLI или Claude Code.
Специализированные среды часто справляются с кодингом лучше, особенно в сложных случаях.
OpenClaw при этом остаётся точкой входа, менеджером сессии и оркестратором.
Шаг 1. Настроить первого ACP-агента
На сервере с OpenClaw установите Codex CLI и авторизуйтесь. Затем вернитесь в OpenClaw.
Настройте ACP-агента через Codex.
Сначала создаётся рабочий контур ACP, затем через него запускаются инженерные задачи.
Вариант 1. Разовая ACP-сессия
Выполните задачу через разовую ACP-сессию и верните краткий итог.
Подходит для одноразовых задач, где не нужен долгий контекст.
Вариант 2. Длительный ACP-контекст
Создайте постоянную ACP-сессию через Codex.
Этот режим подходит для проектов, где работа продолжается в несколько итераций. OpenClaw создаёт сессию с сохранением контекста.
Однако это не очень удобно, поэтому лучше использовать следующий вариант.
Вариант 3. ACP в отдельном Telegram topic
Привязать ACP-сессию можно только к топику в Telegram-чате, но не к боту напрямую.
Пример: создайте постоянную ACP-сессию и привяжите её к топику https://t.me/c/1111111111/3.
Это мощный сценарий: появляется отдельная «кодинг-комната» с последовательным контекстом, не смешанным с основным чатом.
6. Почему Telegram особенно удобен
Telegram идеально подходит для мультиагентности в OpenClaw, так как позволяет разделять работу по ботам и топикам.
Это соответствует логике OpenClaw:
- каждый Telegram-бот может быть закреплён за отдельным агентом
- топик — за техническим контекстом через Codex
- основной агент остаётся центром управления
Для пользователя это выглядит естественно: у каждой роли или задачи есть своё место в Telegram.
7. Оркестрация
Самый продвинутый уровень — когда основной агент становится настоящим координатором.
- передаёт ресерч отдельному агенту
- разовые задачи — субагенту
- программирование — в ACP через Codex
- собирает финальный результат в одном ответе
Это и есть ключевой сценарий OpenClaw: вы не микроменеджерите каждый шаг, а ставите задачу на уровне распределения работы.
Главное — понимать, что мультиагентность в OpenClaw — это не одна функция, а постепенно осваиваемая система режимов.
- сначала создайте и настройте отдельного агента
- затем используйте субагентов для разовых задач
- после подключите ACP через Codex для разработки
Всё это можно делать через основного агента в Telegram или другом мессенджере.
Таким образом, основной агент в OpenClaw — это не просто собеседник, а центр управления всей мультиагентной системой с множеством интеграций.