В OpenClaw мультиагентность – это не одна функция, а несколько режимов работы. Можно создавать отдельных постоянных агентов со своей рабочей папкой, запускать субагентов под конкретную задачу и передавать разработку во внешний инструмент через ACP, например в Codex, Claude Code, Gemini CLI.
1. Вступление
Если вы уже пользуетесь OpenClaw, то, скорее всего, привыкли к простой схеме: вы пишете своему основному агенту в Telegram, а он отвечает.
Но OpenClaw умеет гораздо больше. Он умеет работать как система, где один агент не обязан делать всё сам.
Он может создавать отдельных исполнителей под разные роли, запускать субагентов для разовых задач и передавать техническую работу во внешний инструмент.
Именно это и называется мультиагентностью в OpenClaw.
Мы разберём три основных сценария:
-
отдельные постоянные агенты
-
субагенты под задачу
-
ACP через Codex для задач по программированию
2. Простая карта мультиагентности
Чтобы не путаться, держим в голове очень простые определения.
-
Отдельный агент – это постоянный агент со своей рабочей папкой, своей памятью и своей ролью
-
Субагент (они же сабагенты) – это дочерний запуск под конкретную задачу
-
ACP – это режим, в котором задачу по программированию выполняет внешний инструмент, например Codex
То есть основной агент может не только отвечать сам, но и распределять работу между другими агентами.
3. Отдельный агент
Начнём с отдельного агента.
Это режим, когда вам нужен не разовый помощник, а отдельный постоянный исполнитель под свою роль.
Например:
-
агент для ресерча
-
агент для рерайта
-
агент для публикации
У такого агента своя рабочая папка, своя память, свои инструкции и своя роль внутри системы.
Шаг 1. Создать отдельного агента
Создай нового агента Resercher со своим workspace.
Здесь мы сразу просим создать не просто помощника на один раз, а отдельную постоянного агента со своей рабочей средой.
Шаг 2. Привязать его к Telegram боту или топику
Привяжи агента Researcher к телеграм боту [BOT API]
Так же если у вас включены топики в телеграм боте (BotFather – Bot Settings – Threaded Mode), можно привязать агента к текущему топику, где вы ощаетесь с main агентом.
Привяжи агента Researcher к текущему Telegram DM topics
Теперь у этого агента появляется своё место, куда можно отправлять задачи отдельно от основного чата.
Шаг 3. Использовать его через основного агента
Передай зачаду ... агенту Researcher
Теперь основной агент работает как диспетчер: вы пишете ему, а он передаёт работу уже нужному исполнителю.
4. Субагенты
Теперь переходим к временным помощникам.
Если отдельный агент — это постоянная роль, то субагент — это дочерний запуск под конкретную задачу.
Его не нужно заранее создавать как отдельного постоянного персонажа. Основной агент запускает его тогда, когда это нужно. Саб-агенты имеют только тот контекст, который ему передал основной агент.
Разовый помощник под задачу
Запусти субагента для ресерча по теме мульти-агенты в OpenClaw и верни только краткие выводы
Это правильный режим, когда работа нужна один раз, ради неё не хочется заводить отдельного постоянного агента и задача не требует большого контекста.
Несколько помощников под большую задачу
Разбей задачу на нескольких саб-агентов: отдельно изучи изолированных агентов, саб-агентов и ACP, затем собери единый итог.
Это одна из самых сильных сторон такого режима: основной агент может распараллелить большую задачу, а потом собрать один итоговый ответ.
5. ACP через Codex
Теперь самый сложный блок – ACP.
Если вы хотите, чтобы задачу по кодингу выполнял не сам OpenClaw, а внешний инструмент, например Codex, а сложные задачи специализированные инструменты сделают скорее лучше. Зависит, конечно, как вы настроили своих агентов и какая задача, но базовой это так. В этом кексе используется именно ACP.
OpenClaw здесь остаётся точкой входа, менеджером сессии и оркестратором. Но саму техническую работу уже делает Codex, либо иная среда ai-разрботки: Gemini CLI, Claude Code – не важно, тут важен сам принцип.
(Cursor тоже можно подключить, но уже костылями, agent acp у курсора только появился по сути)
Шаг 1. Настроить первого ACP-агента
На сервере, где установлен OpenClaw, нужно поставить Codex CLI и авторизоваться. Дальше возвращаемся в OpenClaw.
Настрой ACP агента через Codex
Сначала поднимается рабочий контур ACP, а уже потом через него запускаются инженерные задачи.
Вариант 1. Разовая ACP-сессия
Выполни эту задачу через разовую ACP сессию и верни краткий итог
Это режим для одной инженерной задачи, когда не нужен длинный контекст и не нужно снова возвращаться к этой задаче.
Вариант 2. Длительный ACP-контекст
Создай постоянную ACP сессию через Codex
Это режим для проекта, где работа не заканчивается одним сообщением и должна продолжаться в одной линии. OpenClaw создаст не привязанную Codex сессию с которой он сможет работать в несколько иттераций. Но это не очень удобно, так что переходим к следующему пункту.
Вариант 3. ACP в отдельном Telegram topic
Есть нюанс, привязать ACP сессию можно только к топику в телеграм чате, а к топику в телеграм боте не получится.
Создай постоянную ACP сессию и привяжи ее к телеграм топикуhttps://t.me/c/1111111111/3
Это очень сильный сценарий: у вас появляется отдельная кодинг-комната, где весь технический контекст живёт последовательно и не смешивается с основным чатом.
6. Почему Telegram здесь особенно удобен
Всё это особенно хорошо раскрывается в Telegram, потому что вы можете разделять работу по отдельным ботам и по отдельным топикам.
И это идеально совпадает с логикой OpenClaw:
-
одного Telegram-бота можно закрепить за отдельным агентом
-
отдельный topic можно закрепить за техническим контекстом через Codex
-
основной агент остаётся точкой входа и центром управления
Для пользователя это ощущается естественно: у каждой роли или ветки работы появляется своё место внутри Telegram.
7. Оркестрация
Самый интересный уровень начинается тогда, когда основной агент не просто сам отвечает, а реально становится координатором всей системы.
Например:
-
он может передать ресерч отдельному агенту
-
разовую работу – субагенту
-
кодинг – в ACP через Codex
-
а потом собрать финальный результат в одном сообщении
Это уже самый сильный сценарий OpenClaw: вы не микроменеджерите каждый шаг, а ставите задачу на уровне распределения работы между разными агентами.
8. Финал
Главная мысль очень простая.
Мультиагентность в OpenClaw – это не одна кнопка, а несколько режимов работы агентов, которые полезно осваивать по порядку.
-
сначала вы создаёте и настраиваете отдельного агента
-
потом начинаете использовать субагентов для разовых задач
-
после этого подключаете ACP через Codex для задач по разработке
И всё это можно делать через основного агентабота в Telegram или ином месенджере через который вам комфортней общаться с вашими агентами в OpenClaw.
То есть основной агент в OpenClaw – это не просто собеседник. Это центр управления всей мультиагентной системой с кучей интеграций.
Здесь – вы найдете полный гайд по ACP агентам, уже не просто в виде промтов, а как работает система изнутри.
Автор: OpenClaw_Lab
