[Cơ bản phần 2.5] OpenClaw.AI Master Class: Cơ bản về thiết kế nhóm Multi-agent và phân tách vai trò

Nếu bạn theo dõi OpenClaw đến phần 1 và 2, cuối cùng bạn sẽ thấy mình đang yêu cầu một agent duy nhất làm mọi thứ. Đến một lúc nào đó, các prompt sẽ bị rối, bộ nhớ bị lẫn lộn, các thư mục trở nên lộn xộn và bạn sẽ cảm thấy bế tắc, không biết phải sắp xếp lại như thế nào. Bài giảng này là "Phần nhập môn Multi-Agent (Phần 2.5)", giúp bạn tiến thêm một bước nữa từ điểm bế tắc đó. Trong khi vẫn duy trì chỉ một bot duy nhất, chúng ta sẽ tách vai trò thành hai agent: planner (người lập kế hoạch) / editor (người biên tập). Bằng cách kết nối mỗi agent với các workspace và chủ đề diễn đàn Telegram khác nhau, chúng ta sẽ trực tiếp tạo ra một cấu trúc mà "agent phản hồi sẽ khác nhau tùy thuộc vào việc bạn nói chuyện ở phòng nào". Sau khi hoàn thành thực hành, trong môi trường của bạn sẽ thực sự có: - File cấu hình định nghĩa hai agent: `content_planner` và `content_editor`, - Cấu trúc thư mục nội dung được tách biệt giữa lập kế hoạch và bản thảo, - Nhóm Telegram với các chủ đề diễn đàn có các agent khác nhau phụ trách, - Và một bản thảo giới thiệu khóa học Infrun được tạo ra bởi sự hợp tác của hai agent này. Nói cách khác, bài giảng này là một lớp học thực hành giúp bạn thiết kế bước đầu tiên để nâng cấp bot Telegram từ "một trợ lý AI" thành "một đội ngũ AI nhỏ với các vai trò chuyên biệt".

(4.6) 7 đánh giá

49 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

Kevin

Business Productivity

orchestration

multi-agent

AI Agent

openclaw

Business Productivity

orchestration

multi-agent

AI Agent

openclaw

Danh sách tin tức

kevin

Thông báo về những thay đổi nhỏ trong giai đoạn onboarding của Openclaw.

Xin chào.

Hiện tại, các bản cập nhật phiên bản của OpenClaw vẫn đang diễn ra thường xuyên. Có khoảng hai thay đổi quan trọng mà bạn nên biết, vì vậy tôi xin thông báo cho bạn.

Về các tệp thiết lập hệ thống được tự động tạo trong thư mục config trước khi onboarding
1. Trong bài giảng của chúng tôi, trước khi thực hiện onboarding OpenClaw, thư mục config hoàn toàn trống và sau khi hoàn tất onboarding, các tệp cấu hình hệ thống của OpenClaw mới tự động được tạo ra. Tuy nhiên, sau khi cập nhật, ngay cả trước khi onboarding, chỉ cần bạn chạy tệp docker-compose.yml dù chỉ một lần, OpenClaw sẽ tự động tạo các tệp cấu hình hệ thống cơ bản cần thiết trong thư mục config. Ngay cả khi các tệp này đã tồn tại trước khi onboarding, bạn vẫn có thể tiến hành thực hành theo đúng trình tự như trong bài giảng.
Thay đổi liên quan đến các tùy chọn mà người dùng chọn trong giai đoạn Onboarding
Tên của các tùy chọn mà người dùng chọn trong giai đoạn Onboarding có thể đã thay đổi một chút hoặc có một số tùy chọn đã bị xóa, vì vậy tôi sẽ để lại các thay đổi cụ thể ở bên dưới.
1. Phần 3 > Bài học 11: Khởi động lần đầu và kiểm tra hệ thống Hello OpenClaw
  - Các thay đổi trong bài thực hành hướng dẫn làm quen (onboarding) với OpenClaw
    - 4 phút 40 giây
      - Tùy chọn thiết lập Config handling
        (Cũ) Chọn Update values -> (Thay đổi) Chọn Review and update
      - Tùy chọn thiết lập How do you want to provide this API Key?
        (Thay đổi) Tùy chọn này đã bị loại bỏ nên bạn có thể bỏ qua trong video bài giảng
      - Tùy chọn thiết lập Default model
        (Trước đây) Có thể chọn trực tiếp trong số tất cả các mô hình -> (Thay đổi) Chọn Browse all models, sau đó ở bước tiếp theo nhập trực tiếp văn bản 'google/gemini-2.5-flash'
      - Tùy chọn thiết lập How do you want to hatch your bot
        (Cũ) Chọn Do this later -> (Thay đổi) Chọn Hatch later

Bình luận