应构建多Agent协作架构：一、用OpenClaw集成千问API；二、启用Qwen2.5原生多Agent插件；三、飞书Bot+千问API消息路由；四、Docker部署多千问Agent集群；五、千问表格Agent作数据枢纽。
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如果您希望让多个AI智能体协同完成市场调研、文案生成、代码开发等复合型任务，但当前仅依赖单一千问实例进行响应，则可能是由于未构建多Agent协作架构。以下是实现千问驱动的多Agent协作的具体路径：
一、基于OpenClaw框架集成千问API构建多Agent系统
该方法利用OpenClaw作为多Agent调度中枢，将通义千问大模型（如Qwen2.5-7B-Instruct）作为底层推理引擎，为每个Agent配置专属角色与能力边界，实现任务自动拆解与并行执行。其核心在于通过OpenClaw的agent.yaml定义文件绑定千问API密钥与模型参数，使各Agent在独立工作区中调用指定模型实例。
1、确认已获取阿里云百炼平台API-Key，并记录AccessKey ID与AccessKey Secret；
2、在OpenClaw项目根目录下执行openclaw agent create --name mr --role "市场研究员" --model qwen2.5-7b-instruct命令创建首个Agent；
3、编辑生成的agents/mr/agent.yaml，在llm字段中填入百炼API配置，包括endpoint、api_key与model_name；
4、重复步骤2–3，创建pm（产品经理）、dev（开发工程师）等角色Agent，确保各agent.yaml中model_name一致但system_prompt差异化；
5、运行openclaw gateway start启动服务，所有Agent即刻具备通过千问模型执行各自职能的能力。
二、使用Qwen2.5原生多Agent插件启用分布式任务处理
该方法直接依托Qwen2.5-7B-Instruct模型内置的多Agent支持模块，在不引入第三方框架的前提下，通过加载qwen_agent_router插件实现任务分发与结果聚合。适用于轻量级部署场景，且能复用现有千问推理服务资源。
1、下载Qwen2.5官方推理服务包，确认包含plugins/qwen_agent_router子目录；
2、在服务启动脚本中添加环境变量：QWEN_AGENT_ROUTER_ENABLED=true；
3、准备agents_config.json，定义至少两个Agent的id、description与tool_list（如search、code_execute）；
4、向服务端点发送POST请求，body中包含{"task": "分析竞品定价策略并生成Python爬虫代码", "agents_config": "agents_config.json"}；
5、服务自动识别任务语义，将“分析”交由analyst Agent、“生成代码”交由coder Agent，并在沙箱中同步执行。
三、通过飞书Bot+千问API实现跨平台消息路由式协作
该方法以飞书群为协作入口，利用飞书Bot接收用户指令后，依据关键词规则将消息路由至不同千问API实例，每个实例对应一个预设角色的Agent，实现零代码配置的轻量级分工协作。
1、在飞书开放平台创建Bot应用，获取App ID与App Secret；
2、在OpenClaw配置目录中新建bindings/flybook.yaml，声明group_id: "market_team"与agent_id: "mr"映射关系；
OpenClaw 原生 PDF/文档处理技能，适用于 Nutrient DWS，帮助用户完成 PDF 转换、OCR、文字/表格提取、PII 脱敏等功能。
3、在飞书群中发送@bot 市场调研：分析TikTok美国站宠物用品TOP10销量趋势；
4、OpenClaw网关捕获消息，匹配bindings规则，提取peer.kind=flybook与peer.id=market_team；
5、将原始指令转发至mr Agent专属千问API端点，返回结构化数据后自动插入飞书多维表格。
四、本地Docker容器化部署多千问Agent集群
该方法通过Docker Compose编排多个隔离的千问API服务容器，每个容器运行不同微调版本的Qwen2.5模型（如qwen2.5-marketing、qwen2.5-dev），再由Nginx反向代理统一接入OpenClaw网关，实现硬件资源与模型能力的双重隔离。
1、编写docker-compose.yml，定义三个service：qwen-marketing、qwen-dev、qwen-writer，各自挂载对应model_path与port；
2、为每个service配置独立的HF_TOKEN与MODEL_NAME环境变量；
3、启动集群：docker-compose up -d，确认各容器监听端口（如8081、8082、8083）；
4、修改OpenClaw中agents/mr/agent.yaml的endpoint为http://host.docker.internal:8081/v1/chat/completions；
5、执行openclaw doctor --check llm验证所有Agent可连通对应千问实例。
五、利用千问表格Agent作为中间协调器实现数据流协同
该方法将千问表格Agent作为多Agent协作的数据枢纽，所有Agent输出均标准化为Excel结构化格式，通过共享云端表格实现信息实时同步与状态追踪，避免传统文本传递导致的语义损耗与版本混乱。
1、在千问网页版中新建一个命名空间为cross_agent_sync的协作表格；
2、为每个Agent配置output_format: excel与sync_to: cross_agent_sync；
3、当mr Agent完成调研后，自动生成含product_name、price_range、review_score三列的Sheet1；
4、pm Agent监听该表格变更事件，读取Sheet1数据后生成PRD文档并写入Sheet2；
5、dev Agent订阅Sheet2更新，提取功能需求字段，调用千问代码生成能力输出.py文件并存入Sheet3附件栏。
