OpenClaw 双模型省钱协作方案:三层 Agent 架构 + 执行-审核-修正闭环
淀粉加糖
2026年02月05日 15:04

分享一套我正在使用的 OpenClaw 双模型协作工作流,核心目标是:尽量省钱,同时在复杂项目上依然能做到稳定交付

这套方案的思路很简单:

  • 便宜模型负责执行(消耗最大、最省钱)

  • 强模型负责规划和审核(回合更少、杠杆更高) 再用一个协调器把流程跑成闭环:执行 → 审核 → 修正,直到满足验收标准为止。


一、为什么要双模型:成本和质量的平衡

在真实项目里,“执行阶段”往往最耗 token:写文件、跑命令、反复修改、产出大量文字或结构化内容。 如果全部用强模型,会非常贵;但如果全部用便宜模型,复杂任务容易出现:

  • 需求理解偏差、方案不稳

  • 任务拆解不细,越做越乱

  • 没有明确验收标准,最后难以判定“是否完成”

  • 反复试错导致总 token 反而更多

因此我的策略是: 让便宜模型承担大部分执行,把强模型留给高杠杆环节:规划、拆解、审稿、把关、难点推理。


二、总体结构:三层父子关系(3-layer hierarchy)

我把 agent 分成三层,职责清晰,避免互相抢戏。

第一层:入口

  • main(MiniMax) 日常入口:简单问题、短任务、快速讨论都在这里完成。

第二层:兜底 + 调度

  • codex(Codex) 作为“聪明模型兜底”。当 main 遇到复杂推理、复杂设计、需要高质量文本或难点分析时,直接调用 codex。

  • coordinator(MiniMax) 作为“项目协调器”。当任务是多步骤、需要拆分与闭环推进的项目时,让 coordinator 来组织流程。

第三层:执行与审核分离(挂在 coordinator 下)

  • executor(MiniMax) 负责执行:改文件、跑命令、实现功能、产出结果。

  • smart(Codex) 负责规划与审核:拆任务卡、写验收标准、review 产出并给出修改清单。

这套分工的关键点是: executor 不负责“判断自己做得对不对”,smart 才是把关的人。


三、沟通方式:给 coordinator 单独一个群组 Session

为了把“日常对话”和“项目闭环”隔离开,我会:

  • coordinator 绑定一个单独的 group(session)(例如 Telegram group)

  • main 继续作为日常入口

  • 一旦遇到复杂项目,我会直接去 coordinator 的群里发需求

这样做有两个好处:

  1. main 的上下文不会被项目细节拖得很长

  2. coordinator 的频道专注跑项目闭环,更稳定、更可控


四、提示词与 workspace 隔离:避免串味

我会给 coordinator / executor / smart 分别设置:

  • 三个独立 workspace

  • 各自独立的 http://agent.md(写入该角色的提示词)

原因很现实:多 agent 如果共享 workspace 或共享提示词,很容易出现:

  • executor 开始“指挥别人”,角色漂移

  • smart 变成“亲自下场执行”,不再做审稿

  • 上下文/工具/文件混在一起,越跑越乱

独立 workspace + 独立 http://agent.md 能让每个角色更稳定,行为更符合预期。


五、两种使用模式:简单任务 vs 复杂项目

模式 A:简单任务(省钱、快速)

我直接跟 main(MiniMax)沟通:

  • 能快速解决就当场解决

  • 如果出现复杂推理或关键难点:main 直接调用 codex 处理高难部分

这种模式适合:短问答、小改动、单文件输出、简单脚本等。

模式 B:复杂项目(自动闭环交付)

当任务变成“项目”——多步骤、需要拆分、需要验收——我会在 coordinator 群里发起。

流程一般是:

  1. 我把需求发给 coordinator

  2. coordinator 让 smart(Codex)先做规划:

    • 需求拆解(必要时澄清)

    • 任务卡列表(尽可能细)

    • 文件目录/项目骨架建议

    • 每张任务卡的验收标准

  3. coordinator 把任务卡分派给 executor(MiniMax)执行

  4. executor 完成后交付给 smart审核

  5. 如果不通过:smart 输出“修改清单”(越具体越好,比如文件路径/行号/命令/预期结果)

  6. coordinator 让 executor 修正,smart 再审

  7. 循环直到所有任务卡 PASS

这就是一个标准的: 执行 → 审核 → 修正 的自动闭环。

只要任务卡拆得足够细、验收标准足够明确,这个闭环就会非常稳定。


六、为什么这套方法能省钱

总结一下成本结构:

  • MiniMax(便宜模型)承担“多数回合”和“执行阶段” 这些阶段 token 消耗巨大,用便宜模型最划算

  • Codex(强模型)只在“高杠杆节点”介入:规划、难点推理、审核把关 回合更少,但能显著提升质量、减少返工

最终效果是: 总成本下降,同时复杂项目的完成率和一致性反而更高。


七、想征求大家的建议

如果你也在用 OpenClaw 或类似多 agent 框架,我想请教大家:

  • 你们怎么做 prompt/workspace 隔离?有没有更优雅的方式?

  • 你们如何降低 spawn/session 的额外开销?

  • 你们的验收标准(acceptance criteria)怎么写最有效?

  • 有没有更好的层级/路由策略,让整个闭环更稳?

欢迎在评论区分享你们的实践。 如果反响不错,我也可以把我的 http://agent.md 模板、任务卡模板、验收标准模板整理成可复用的版本。