Intégrer l'orchestration multi-agent dans OpenClaw : l'expérience d'un développeur
Un développeur a partagé son expérience de modification d'OpenClaw pour implémenter une véritable orchestration multi-agents après avoir découvert que les agents faisaient semblant de collaborer sans s'appeler réellement les uns les autres.
Le problème : une collaboration factice
Le développeur avait initialement configuré plusieurs agents (chef de projet, planificateur, backend, frontend, designer) avec différents modèles assignés, en s'attendant à ce qu'un orchestrateur les coordonne. Bien que les réponses semblaient structurées avec différentes sections et perspectives, l'analyse des logs a révélé que l'agent chef de projet faisait tout seul et simulait les contributions des autres agents. Aucun des autres agents n'était réellement appelé.
Le problème central : OpenClaw traite chaque agent comme une unité indépendante sans moyen intégré pour qu'un agent en crée un autre, attende les résultats et les intègre.
La solution : modifications du runtime principal
Pour implémenter une orchestration correcte, le développeur a modifié le runtime principal (reply-Bm8VrLQh.js) pour gérer :
- La création d'agents parents-enfants via sessions_spawn / sessions_yield
- Les événements de fin des sous-agents remontant vers le parent
- L'assemblage correct des messages pour la passerelle et l'interface utilisateur textuelle
L'implémentation de sessions_yield a été particulièrement difficile, nécessitant environ 90 minutes d'assistance continue de Codex pour obtenir le flux asynchrone correct.
Résultats et compromis
Après l'implémentation :
- Les agents s'exécutent désormais sur des threads séparés en parallèle
- Les résultats sont agrégés par l'orchestrateur
- Le chef de projet reçoit un rapport consolidé et formate la sortie finale
- Chaque agent utilise réellement son modèle assigné (corrigeant un bug où ils utilisaient tous le modèle de base par défaut)
Les compromis incluent :
- Le pipeline complet prend 30 à 60 secondes contre quasi-instantané pour un seul agent
- Le coût était d'environ 0,90 $ sur deux jours de tests
- La mémoire se situe autour de 10 à 16 Go pendant les exécutions actives
Matériel et configuration initiale
Le développeur a utilisé un Mac Mini M4 (32 Go) comme assistant IA dédié pour organiser des notes désordonnées et résumer des recherches. Il a d'abord essayé d'exécuter des LLM localement avec un modèle 30B mais l'a trouvé douloureusement lent et est passé aux API commerciales (OpenAI, Claude, Gemini) via OpenClaw.
La qualité des sorties avec orchestration est encore en cours d'évaluation. Pour les tâches simples, un seul agent est plus rapide et moins cher, mais pour les tâches complexes en plusieurs étapes, la spécialisation pourrait s'avérer payante avec davantage de réglages nécessaires.
📖 Read the full source: r/openclaw
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