OpenClaw 多Agent协作框架

跨境电商智能工具 · 选品 → 建联 → 上架

开发者：LAVA

最后更新 2026-05-25
01 系统总览
🔍 选品分析 数据驱动
→
🤝 达人建联 关系驱动
→
📦 智能上架 转化驱动
OpenClaw Gateway · 端口 18789
🔍
Agent1
选品分析
sourcing
🤝
Agent2
达人建联
outreach
📦
Agent3
智能上架
listing
🗄️ 共享 Workspace + RAG 知识库
↓ ↓ ↓
📊 1688 / 亚马逊
数据源
💬 WhatsApp / Baileys
通信渠道
🏪 妙手ERP / TikTok / Amazon
上架平台
为什么单Gateway？ 共用一个进程省资源，Agent间内存隔离互不干扰，配置集中在 openclaw.json 维护成本低，开发阶段够用，规模化再拆。
02 三Agent详细设计
🔍

Agent1 · 选品分析

数据驱动的选品大脑，从发现机会到输出可执行的选品报告

$15-25/月
▼
主模型 Sonnet 4.5 辅助-抓取 DeepSeek V3.2 辅助-中文 GLM-5 辅助-视觉 Gemini 3 Pro
核心工具集
web_scraper1688/亚马逊数据抓取
bsr_trackerBSR排名监控
review_analyzer评论情感分析+痛点
image_comparator供应商图vs实物图对比
profit_calculator全成本利润计算
supplier_scorer供应商多维度评分
选品逻辑学习： 短期 RAG+Sonnet → 中期 RAG+规则约束 → 远期 500份+数据微调专属模型
🤝

Agent2 · 达人建联

关系驱动的建联引擎，个性化触达+对话跟进+防封号

$40-60/月
▼
主模型 Sonnet 4.5 通信渠道 WhatsApp (Baileys库)
核心工具集
whatsapp_senderWhatsApp消息发送
creator_finder达人搜索(TikTok/IG)
msg_generator个性化消息生成
followup_scheduler跟进消息调度
conversation_tracker对话状态追踪

⚠️ 防封号规则引擎

频率控制
  • 消息间隔 30-180秒随机
  • 每小时 ≤15条
  • 每天 ≤80条新联系人
消息去特征化
  • 每条长度变化（短/中/长交替）
  • 段落结构变化
  • emoji随机 0-3个
  • 开头称呼变化
行为模拟
  • 优先回复已有对话
  • 模拟"先看再回"延迟
  • 偶尔发图片/语音
号码管理
  • 冷启动用小号
  • 同IP限5-8号
  • 规模化切Business API
📦

Agent3 · 智能上架

转化驱动的上架优化器，从产品信息到高转化Listing

$15-25/月
▼
主模型 Sonnet 4.5 辅助-翻译 DeepSeek 辅助-视觉 Gemini 3 Flash 对接系统 妙手ERP
核心工具集
listing_writer标题/五点/A+页面生成
translator多语言翻译(英/德/法/西/意)
image_qc主图合规质检
keyword_researcher关键词研究+搜索量
erp_connector对接妙手ERP上架
03 Agent协作机制

数据流

Agent1 选品分析 → 输出选品报告 → workspace/sourcing/reports/
Agent2 读取报告提取达人画像 · Agent3 准备Listing模板
Agent2 达人建联 → 建联进度 + 达人反馈 → workspace/outreach/
反馈写入 workspace/feedback/ → 通知Agent1更新选品判断
Agent3 智能上架 → 完整Listing + 上架完成 → workspace/listing/
上架完成 → 通知Agent2可以发样品给达人

共享 Workspace

workspace/ ├── sourcing/ # Agent1 产出 │ ├── reports/ # 选品报告 │ ├── suppliers/ # 供应商数据 │ └── trends/ # 市场趋势 ├── outreach/ # Agent2 产出 │ ├── campaigns/ # 建联活动 │ ├── templates/ # 消息模板 │ └── contacts/ # 达人联系人库 ├── listing/ # Agent3 产出 │ └── 产品名-站点/ # 按产品+站点 ├── feedback/ # 跨Agent反馈 └── knowledge/ # RAG知识库 ├── cases/ # 历史选品案例 ├── rules/ # 业务规则 └── market/ # 市场数据

Agent间通信

推荐

📁 文件共享

Agent写入workspace，其他Agent按需读取。简单可靠，通过文件名约定和数据格式约定保证一致性。

实时

🔀 Gateway消息转发

Agent A → Gateway → Agent B。适合实时通知场景，在 openclaw.json 的 bindings 中配置路由规则。

自动化

📡 事件订阅

Agent订阅workspace目录变更，有新文件/更新时自动触发。适合"选品报告一出就自动开始建联"。

典型协作：新品上线全链路

Day 1-2
Agent1 完成1688选品分析，输出选品报告
Day 2-3
Agent3 基于选品报告生成Listing草稿
Day 3-5
Agent2 开始达人建联（同步进行）
Day 5-7
Agent3 完成主图质检+翻译+上架
Day 7+
Agent2 跟进达人反馈，安排样品
04 技术实现

模型路由决策

默认：Sonnet 4.5（所有Agent主模型）
DeepSeek
简单格式化/翻译 · 批量抓取清洗 · 省60%成本
GLM-5
中文内容理解 · 供应商沟通
Gemini 3 Pro/Flash
图片对比/质检 · 主图合规检测
降级策略
主模型限流 → 自动降级DeepSeek
⚠️ 子Agent模型必须显式传model参数（bug #10963/#18787/#47358）· DeepSeek V4旧模型名7月24日废弃，用 deepseek-v4 而非 deepseek-chat

工具实现方案

工具 实现方式 备注
1688数据抓取Puppeteer/Playwright + CDP反爬严格，需手动登录后连接
WhatsApp发送Baileys库冷启动建联首选，用小号
亚马逊BSR监控Keepa API + 爬虫API有配额，爬虫做补充
妙手ERP对接HTTP API需要ERP的API Key
图片质检Gemini 3 Flash API检查尺寸/水印/白底/侵权
翻译DeepSeek API多语言，成本比Sonnet低60%
05 部署方案
1

开发调试（本地）

  • 单台电脑跑Gateway
  • 手动测试各Agent
  • 用 openclaw agents list --bindings 验证路由
  • 预计 1-2 周
2

上线初期（2-3台VPS）

  • VPS-1：Gateway + Agent1 + Agent3
  • VPS-2：Agent2（WhatsApp，独立IP）
  • VPS-3（可选）：备用/测试
  • 不同IP避免WhatsApp关联封号
  • 预计 2-4 周调稳
3

规模化

  • WhatsApp切Business API
  • 多号并行建联
  • Gateway做负载均衡
  • 监控告警接入
  • 持续迭代
06 成本总览
选品 $20
建联 $50
上架 $20
VPS $30
Agent1 选品 $15-25/月
Agent2 建联 $40-60/月
Agent3 上架 $15-25/月
VPS $20-40/月
合计 $90 - 150 / 月
07 已知风险与对策
WhatsApp封号
严重
防封号规则引擎 + 多号 + 小号冷启动
1688反爬
高
CDP手动登录 + 降频 + IP轮换
子Agent模型配置bug
高
显式传model参数，不依赖默认值
多Agent路由bug
高
openclaw agents list --bindings 验证
DeepSeek旧模型名废弃
中
7月24日前切换新模型名
OpenRouter限流
中
准备备用Provider（硅基流动/Anthropic官方）
08 Next Steps
1
确认API接入方案（OpenRouter vs Anthropic官方 vs 国内中转）
2
部署 openclaw.json，创建三个Agent并验证路由
3
编写Agent1的1688选品分析Skill（含CDP登录流程）
4
编写Agent2的WhatsApp达人建联Skill（含防封号策略）
5
编写Agent3的妙手ERP上架Skill
6
搭建共享workspace目录结构
7
初始化RAG知识库（导入已有选品案例）
8
端到端测试：选品→建联→上架全链路
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