OpenClaw Multi-Agent Playbook : 7 Agents Isolés pour 5 €/Mois
L'utilisateur @procoder a partagé un guide complet de 25 minutes sur la construction d'un système multi-agents en production avec OpenClaw — exécutant 7 agents spécialisés pour moins de 5€/mois.
Le problème avec l'IA en chat unique
Les fenêtres de chat unique souffrent de quatre problèmes critiques :
- Surcharge contextuelle — des travaux sans rapport se disputent l'attention
- Inefficacité des coûts — des modèles premium traitent des tâches triviales
- Dispersion des permissions — un agent avec des outils étendus est dangereux
- Dérive identitaire — pas de personnalité stable entre les tâches
L'architecture à 7 agents
- Agent de chat — assistant quotidien, modèle économique (Kimi 2.5)
- Agent de recherche — analyse approfondie, modèle coûteux (Claude Opus)
- Agent de codage — exécution en bac à sable (DeepSeek Coder)
- Agent de notes — capture de connaissances (Claude Sonnet)
- Agent de films — suivi des divertissements (Kimi 2.5)
- Agent de trading — résumés de marché en lecture seule
- Agent familial — réponses de groupe public avec sécurité maximale
Principes clés
- Un agent = une identité, pas d'état partagé
- Routage déterministe via des liaisons (pas piloté par l'IA)
- 80% de modèles économiques, 20% de modèles premium — jamais l'inverse
- Exécuter tout le code en bac à sable
- Permissions d'outils de moindre privilège
Le guide complet inclut les fichiers de configuration, le modèle de sécurité, les stratégies d'optimisation des coûts et les erreurs courantes à éviter.
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