OpenClaw Multiagency: Agenten, Subagenten, ACP | Anleitung

Multi-Agent-Architekturen in OpenClaw: Von Orchestrierung bis ACP-Integration

OpenClaw ist mehr als ein simpler Chatbot – es liefert ein vollwertiges Multi-Agent-System zur Verteilung von Aufgaben an spezialisierte Ausführende. Die Plattform ermöglicht die Erstellung persistenter Agenten mit isolierten Arbeitsbereichen, das Starten temporärer Subagenten für spezifische Jobs und die Weiterleitung von Coding-Aufgaben an externe Tools über das ACP-Protokoll.

Multi-Agent-Architektur in OpenClaw

Der Multi-Agent-Ansatz von OpenClaw basiert auf drei Kernkonzepten, die jeweils einen spezifischen Aufgabentyp abdecken:

• Persistenter Agent — ein dauerhafter Ausführender mit eigenem Arbeitsordner, Speicher und Rolle im System. Ideal für langfristige Funktionen wie Recherche, Textüberarbeitung oder Content-Veröffentlichung.
• Subagent — ein temporärer Unterprozess, der vom Hauptagenten für eine einmalige Aufgabe gestartet wird. Er arbeitet nur mit dem bereitgestellten Kontext und schaltet sich nach Abschluss ab.
• ACP (Agent Control Protocol) — ein Modus, der Coding-Aufgaben an externe Spezialtools wie Codex, Claude Code oder Gemini CLI weitergibt. OpenClaw übernimmt die Sitzungsorchestrierung.

Diese dreistufige Struktur verwandelt den Hauptagenten in einen Disponenten, der Arbeit effizient nach Typ, Komplexität und benötigter Expertise verteilt.

Persistente Agenten in der Praxis einrichten

Die Erstellung eines persistenten Agenten beginnt mit einem Workspace-Befehl, z. B. Erstelle einen neuen Recherche-Agenten mit eigenem Arbeitsbereich. Verbinde ihn anschließend mit einem Kommunikationskanal. Nutze die Telegram Bot API mit Verknüpfe Recherche-Agenten mit Telegram-Bot [BOT API], oder falls Threaded Mode in BotFather aktiviert ist, binde ihn an ein spezifisches Thema im Chat: Verknüpfe Recherche-Agenten mit aktuellem Telegram-DM-Thema.

Zur Nutzung weite vom Hauptagenten aus: Übersende Marktanalyse-Aufgabe an Recherche-Agenten. So wird der Hauptagent zum Einstiegspunkt, während spezialisierte Agenten ihre Domänen übernehmen – das steigert Kontexttiefe und Qualität bei wiederkehrenden Aufgaben.

Strategien für den Umgang mit Subagenten

Subagenten eignen sich hervorragend für Szenarien, die keinen vollwertigen persistenten Agenten rechtfertigen. Wichtige Anwendungsfälle:

• Einmalige Recherche: Starte einen Subagenten zur Recherche zu Multi-Agenten in OpenClaw und liefere nur die Kern-Erkenntnisse. Der Agent bearbeitet die Aufgabe und gibt eine knappe Zusammenfassung zurück.
• Parallele Verarbeitung komplexer Aufgaben: Teile diese Aufgabe auf Subagenten auf: einen für persistente Agenten, einen für Subagenten und ACP, dann fasse zu einer einheitlichen Zusammenfassung zusammen. Der Hauptagent parallelisiert die Arbeit und kompiliert die finale Antwort.

Diese Methode reduziert den Overhead bei Kontextverwaltung für wegwerfbarere Operationen und skaliert die Handhabung großer Informationsmengen.

Externe Tools über ACP integrieren

ACP ist die technisch fortschrittlichste – und mächtigste – Ebene. Es nutzt spezialisierte KI-Coding-Tools, während OpenClaw die Sitzung und Orchestrierung managt. Zuerst installiere und autorisiere den CLI-Client des Zieltools (z. B. Codex) auf dem OpenClaw-Server.

ACP-Betriebsmodi

• One-Shot-Session: Führe diese Aufgabe über eine One-Shot-ACP-Session aus und liefere eine kurze Zusammenfassung. Perfekt für isolierte Engineering-Jobs ohne langfristigen Kontext.
• Persistenter Kontext: Erstelle eine persistente ACP-Session über Codex. Baut eine Sitzung für mehrstufige Projekte auf, kann aber einen Chat überladen.
• Isolierter Coding-Raum in Telegram: Erstelle eine persistente ACP-Session und verknüpfe sie mit Telegram-Thema https://t.me/c/1111111111/3. Die Top-Wahl – erzeugt ein dediziertes Thema (kein Bot!), in dem technischer Kontext sequentiell aufgebaut wird, getrennt vom Hauptchat.

Orchestrierung als Killer-Feature

Die wahre Stärke von OpenClaw zeigt sich, wenn der Hauptagent das gesamte Ökosystem koordiniert. Er kann:

• Eine komplexe Benutzeraufgabe übernehmen.
• Sie autonom in Komponenten zerlegen.
• Recherche an einen persistenten Agenten delegieren.
• Einmalanalysen an einen Subagenten weiterleiten.
• Coding an ein externes ACP-Tool auslagern.
• Ergebnisse aller Ausführenden zu einem finalen Deliverable aggregieren.

Das eliminiert das Mikromanagement jedes Schritts und lässt Nutzer auf hochstufige Anweisungen fokussieren.

Kern-Erkenntnisse

• OpenClaw bietet dreistufige Multi-Agent-Fähigkeiten: persistente Agenten, Subagenten und ACP-Integrationen.
• Telegram – mit Bot- und Thema-Support – eignet sich ideal zur visuellen und logischen Trennung von Rollen und Arbeitsbereichen.
• ACP schaltet spezialisierte KI-Coding-Tools (Codex, Claude Code) frei und hebt die Qualität technischer Aufgaben.
• Der Hauptagent entwickelt sich vom lockeren Chat-Partner zum Kontrollzentrum einer verteilten Belegschaft.
• Starte mit persistenten Agenten, steigere zu Subagenten auf, dann meistere fortgeschrittene ACP-Setups.

— Editorial Team