Hackeando la Orquestación Multi-Agente en OpenClaw: La Experiencia de un Desarrollador
Un desarrollador compartió su experiencia modificando OpenClaw para implementar una verdadera orquestación multiagente después de descubrir que los agentes fingían colaborar sin llegar a llamarse entre sí.
El problema: Colaboración falsa
El desarrollador configuró inicialmente múltiples agentes (PM, planificador, backend, frontend, diseñador) con diferentes modelos asignados, esperando que un orquestador los coordinara. Aunque las respuestas parecían estructuradas con diferentes secciones y perspectivas, un análisis de registros reveló que el agente PM hacía todo solo y fingía las contribuciones de los otros agentes. Ninguno de los otros agentes fue realmente llamado.
El problema central: OpenClaw trata a cada agente como una unidad independiente sin una forma integrada de que un agente genere otro, espere los resultados y los incorpore nuevamente.
La solución: Modificaciones al tiempo de ejecución central
Para implementar una orquestación adecuada, el desarrollador modificó el tiempo de ejecución central (reply-Bm8VrLQh.js) para manejar:
- Generación de agentes padre-hijo mediante sessions_spawn / sessions_yield
- Eventos de finalización de subagentes que ascienden al padre
- Ensamblaje adecuado de mensajes para la puerta de enlace y la TUI
La implementación de sessions_yield fue particularmente desafiante, requiriendo aproximadamente 90 minutos de asistencia continua de Codex para conseguir el flujo asíncrono correcto.
Resultados y compensaciones
Después de la implementación:
- Los agentes ahora se ejecutan en hilos separados en paralelo
- Los resultados son agregados por el orquestador
- El PM recibe un informe consolidado y formatea la salida final
- Cada agente realmente usa su modelo asignado (corrigiendo un error donde todos usaban el modelo base por defecto)
Las compensaciones incluyen:
- La canalización completa toma 30-60 segundos frente a casi instantáneo para un solo agente
- El costo fue de aproximadamente $0.90 durante dos días de pruebas
- La memoria se mantiene alrededor de 10-16GB durante las ejecuciones activas
Hardware y configuración inicial
El desarrollador usó un Mac Mini M4 (32GB) como asistente de IA dedicado para organizar notas desordenadas y resumir investigaciones. Inicialmente intentó ejecutar LLMs localmente con un modelo de 30B pero lo encontró dolorosamente lento y cambió a APIs comerciales (OpenAI, Claude, Gemini) a través de OpenClaw.
La calidad de la salida con orquestación aún está siendo evaluada. Para tareas simples, un solo agente es más rápido y económico, pero para tareas complejas de múltiples pasos, la especialización podría valer la pena con más ajustes necesarios.
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