Hackeando a Orquestração Multi-Agente no OpenClaw: A Experiência de um Desenvolvedor

Um desenvolvedor compartilhou sua experiência ao modificar o OpenClaw para implementar uma verdadeira orquestração multiagente após descobrir que os agentes estavam fingindo colaborar sem realmente se chamarem.

O Problema: Colaboração Falsa

Inicialmente, o desenvolvedor configurou múltiplos agentes (PM, planejador, backend, frontend, designer) com diferentes modelos atribuídos, esperando que um orquestrador os coordenasse. Embora as respostas parecessem estruturadas com diferentes seções e perspectivas, a análise dos logs revelou que o agente PM estava fazendo tudo sozinho e fingindo as contribuições dos outros agentes. Nenhum dos outros agentes foi realmente chamado.

O problema central: o OpenClaw trata cada agente como uma unidade independente, sem uma maneira embutida de um agente criar outro, aguardar resultados e incorporá-los de volta.

A Solução: Modificações no Runtime Principal

Para implementar uma orquestração adequada, o desenvolvedor modificou o runtime principal (reply-Bm8VrLQh.js) para lidar com:

• Criação de agentes pai-filho via sessions_spawn / sessions_yield
• Eventos de conclusão de subagentes subindo para o pai
• Montagem adequada de mensagens para o gateway e TUI

A implementação do sessions_yield foi particularmente desafiadora, exigindo cerca de 90 minutos de assistência contínua do Codex para acertar o fluxo assíncrono.

Resultados e Compensações

Após a implementação:

• Os agentes agora rodam em threads separadas em paralelo
• Os resultados são agregados pelo orquestrador
• O PM recebe um relatório consolidado e formata a saída final
• Cada agente realmente usa seu modelo atribuído (corrigindo um bug onde todos usavam o modelo base por padrão)

As compensações incluem:

• O pipeline completo leva 30-60 segundos versus quase instantâneo para um único agente
• O custo foi de cerca de US$ 0,90 ao longo de dois dias de testes
• A memória fica em torno de 10-16GB durante execuções ativas

Hardware e Configuração Inicial

O desenvolvedor usou um Mac Mini M4 (32GB) como assistente de IA dedicado para organizar notas bagunçadas e resumir pesquisas. Inicialmente, tentou executar LLMs localmente com um modelo de 30B, mas achou dolorosamente lento e mudou para APIs comerciais (OpenAI, Claude, Gemini) através do OpenClaw.

A qualidade da saída com orquestração ainda está sendo avaliada. Para tarefas simples, um único agente é mais rápido e barato, mas para tarefas complexas de múltiplas etapas, a especialização pode valer a pena, com mais ajustes necessários.