CoPaw 多智能体协作技能

本技能帮助用户快速搭建和管理 CoPaw 多智能体协作系统，实现多个智能体之间的高效协作。

核心功能

使用步骤

1. 环境发现

首先确认 CoPaw 多智能体环境：

# 查看当前所有智能体
copaw agents list

# 查看 CoPaw 版本
copaw --version

# 确认工作区目录
echo $COPAW_WORKING_DIR  # 默认 ~/.copaw

2. 创建协作智能体

使用 CLI 或 API 创建多个智能体：

# 方式 1: 通过 config.json 配置（推荐批量创建）
# 编辑 ~/.copaw/config.json，添加 agents.profiles

# 方式 2: 通过 API 创建单个智能体
curl -X POST http://127.0.0.1:8088/agents \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name": "智能体名称", "description": "描述"}'

3. 配置智能体角色

为每个智能体创建角色定义文件（在工作区目录下）：

~/.copaw/workspaces/{agent_id}/
├── agent.json          # 智能体配置
├── AGENTS.md           # 角色职责定义
├── SOUL.md             # 行为原则
└── PROFILE.md          # 身份资料

4. 智能体间通信

# CLI 方式：智能体 A 与智能体 B 对话
copaw agents chat \
  --from-agent agent_a \
  --to-agent agent_b \
  --text "请处理这个任务..."

# 创建新会话
copaw agents chat \
  --from-agent agent_a \
  --to-agent agent_b \
  --text "开始新任务" \
  --new-session

5. 任务编排流程

典型的多智能体协作流程：

用户请求
   ↓
[协调者智能体] ← 任务分解
   ↓
┌────┬────┬────┐
↓    ↓    ↓    ↓
[A]  [B]  [C]  [D]  ← 执行智能体
↓    ↓    ↓    ↓
└────┴────┴────┘
   ↓
[汇总智能体] ← 结果收集
   ↓
返回用户

智能体角色模板

协调者 (Coordinator)

## 职责
- 接收用户请求
- 分析任务并分解为子任务
- 分发给合适的执行智能体
- 监控进度并协调冲突
- 汇总结果返回用户

## 能力
- 任务分析
- 智能体选择
- 进度跟踪
- 冲突解决

执行者 (Executor)

## 职责
- 接收协调者分发的子任务
- 执行具体工作
- 返回执行结果
- 报告异常情况

## 能力
- 专业领域技能
- 独立完成任务
- 清晰汇报结果

审核者 (Reviewer)

## 职责
- 审核执行者的输出
- 确保质量标准
- 提供改进建议
- 最终批准或驳回

## 能力
- 质量检查
- 标准制定
- 反馈提供

会话管理

会话 ID 格式

{from_agent}:to:{to_agent}:{timestamp_ms}:{uuid_short}
示例：agent_a:to:agent_b:1775061852956:2ba24d30

会话最佳实践

1. 唯一会话：每个任务使用新会话 ID
2. 身份前缀：消息包含 [Agent {id} requesting] 前缀
3. 会话追踪：记录会话 ID 便于追溯
4. 超时处理：设置合理的响应超时

配置文件示例

config.json 多智能体配置

{
  "agents": {
    "profiles": {
      "coordinator": {
        "id": "coordinator",
        "workspace_dir": "~/.copaw/workspaces/coordinator"
      },
      "researcher": {
        "id": "researcher",
        "workspace_dir": "~/.copaw/workspaces/researcher"
      },
      "writer": {
        "id": "writer",
        "workspace_dir": "~/.copaw/workspaces/writer"
      }
    },
    "active_agent": "coordinator"
  }
}

agent.json 智能体配置

{
  "id": "coordinator",
  "name": "协调者",
  "description": "负责任务分解和协调",
  "workspace_dir": "~/.copaw/workspaces/coordinator",
  "channels": {
    "imessage": {"enabled": false},
    "discord": {"enabled": false}
  },
  "language": "zh",
  "system_prompt_files": ["AGENTS.md", "SOUL.md", "PROFILE.md"]
}

协作模式

1. 链式协作

A → B → C → 结果

每个智能体处理后将结果传递给下一个。

2. 并行协作

     → A →
用户 → B → 汇总
     → C →

多个智能体并行处理，最后汇总。

3. 层级协作

        协调者
       /  |  \
      A   B   C

协调者管理多个执行者。

4. 迭代协作

用户 → A → B → 审核 → (不通过) → A → ...
                          ↓ (通过)
                        结果

带反馈循环的迭代优化。

常见问题

Q: 如何确保智能体不互相干扰？

A: 使用独立的工作区目录和会话 ID。

Q: 智能体通信有延迟吗？

A: 本地智能体通信延迟很低，通过 HTTP API 或 CLI。

Q: 如何调试多智能体协作？

A: 查看日志 ~/.copaw/copaw.log，使用 copaw daemon logs。

Q: 智能体可以动态添加吗？

A: 可以，通过 API 或修改 config.json 后 reload。

安全注意事项

1. 权限隔离：不同智能体使用不同的 API 密钥
2. 数据边界：智能体只能访问自己的工作区
3. 通信审计：记录智能体间的所有通信
4. 资源限制：为每个智能体设置资源配额

性能优化

1. 并发控制：配置 LLM_MAX_CONCURRENT 限制并发调用
2. 速率限制：配置 LLM_MAX_QPM 防止 API 超限
3. 缓存策略：对重复查询使用缓存
4. 批量处理：合并小任务减少调用次数

监控与日志

# 查看智能体状态
copaw daemon status

# 查看实时日志
copaw daemon logs --follow

# 查看特定智能体日志
grep "agent_id=coordinator" ~/.copaw/copaw.log

快速开始示例

创建一个简单的研究 - 写作协作系统：

# 1. 创建智能体工作区目录
mkdir -p ~/.copaw/workspaces/{researcher,writer,reviewer}

# 2. 编辑 config.json 添加智能体配置

# 3. 为每个智能体创建角色文件
# ~/.copaw/workspaces/researcher/AGENTS.md
# ~/.copaw/workspaces/writer/AGENTS.md
# ~/.copaw/workspaces/reviewer/AGENTS.md

# 4. 重启 CoPaw 加载新配置
copaw daemon restart

# 5. 测试智能体通信
copaw agents chat \
  --from-agent default \
  --to-agent researcher \
  --text "请研究人工智能的最新发展"

API 参考

版本： 1.0

最后更新： 2026-04-02

兼容 CoPaw： v1.0.0+