关于本文
本文详细介绍了一个由5台服务器组成的分布式AI Agent系统架构设计，包含4个专业Agent（研究、写作、编程、数据）和1个协调Agent，通过OpenClaw框架实现协同工作。
本方案设计了一个由5台服务器组成的分布式AI Agent系统，包含4个专业Agent和1个协调Agent，通过OpenClaw框架实现协同工作。系统支持并行处理、任务分发和结果汇总，月成本约¥729。
5
服务器数量
4
专业Agent
¥729
月成本
1架构概览
系统采用分布式架构，每台服务器运行一个专门的AI Agent，通过中央协调器管理任务分发和结果汇总。
核心组件
- 协调Agent（Coordinator）：负责任务分发、进度跟踪、结果汇总
- 研究Agent（Researcher）：信息检索、文献调研、数据收集
- 写作Agent（Writer）：内容创作、文案撰写、报告生成
- 编程Agent（Coder）：代码生成、调试、API开发
- 数据Agent（Data）：数据分析、可视化、报表生成
2网络架构
所有服务器通过内网互联，使用SSH进行安全通信。
| 服务器 | IP | 角色 |
|---|---|---|
| Server 1 | 10.0.0.1 | 协调Agent |
| Server 2 | 10.0.0.2 | 研究Agent |
| Server 3 | 10.0.0.3 | 写作Agent |
| Server 4 | 10.0.0.4 | 编程Agent |
| Server 5 | 10.0.0.5 | 数据Agent |
3Agent配置详解
协调Agent配置
# coordinator_soul.md
name: Coordinator
role: 任务协调器
capabilities:
- task_distribution
- progress_monitoring
- result_aggregation
communication:
- ssh_to_all_agents
- shared_storage_access
专业Agent通用配置
配置要点：每个Agent需要独立的API密钥、专属的工作目录、以及与其他Agent通信的能力。
4共享存储设计
使用NFS实现跨服务器的文件共享，所有Agent可以读写共享目录。
- /shared/tasks/ - 待处理任务队列
- /shared/results/ - 完成的结果文件
- /shared/context/ - 共享上下文信息
- /shared/logs/ - 系统日志
5通信机制
Agent之间通过以下方式通信：
- 文件系统：通过共享目录交换文件
- SSH命令：远程执行命令和脚本
- 消息队列：异步任务通知（可选Redis）
6部署步骤
- 在所有服务器上安装OpenClaw
- 配置SSH免密登录
- 设置NFS共享目录
- 部署各Agent的soul文件
- 启动协调Agent
- 依次启动专业Agent
7成本估算
| 项目 | 数量 | 月费用 |
|---|---|---|
| 云服务器（2核4G） | 5台 | ¥500 |
| API调用费用 | - | ¥200 |
| 存储与带宽 | - | ¥29 |
| 总计 | - | ¥729/月 |
架构优势
🔄 并行处理
多个Agent同时处理不同任务，提高效率
🎯 专业分工
每个Agent专注于特定领域，提高质量
📈 可扩展
需要时可以轻松添加更多Agent