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Agent Skill · 研究检索

eh-multi-agent(呃多 Agent)

eh-multi-agent 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

eh-multi-agent 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为执行命令;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 25,465。

总安装 3,763周安装 160GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,318核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
2.4.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:eh-multi-agent(呃多 Agent)
来源仓库:https://github.com/lanyasheng/eh-multi-agent
安装命令:
openclaw skills install eh-multi-agent
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install eh-multi-agent

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

多 agent 协调设计模式。当需要选择 coordinator/fork/swarm 模式或设计跨 agent 协作时使用。不适用于工具重试(用 tool-governance)或上下文管理(用 context-memory)。参见 execution-loop(coordinator 持续执行)。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install eh-multi-agent;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要执行命令,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

eh-multi-agent 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install eh-multi-agent。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

eh-multi-agent 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

eh-multi-agent 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install eh-multi-agent 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

eh-multi-agent 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

eh-multi-agent 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,763 次,近一周安装 160 次,下载 1,318 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

eh-multi-agent 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
eh-multi-agent

呃多 Agent · 本页

3,763—执行命令MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
multi-agent
version
2.0.0
category
knowledge
description
多 agent 协调设计模式。当需要选择 coordinator/fork/swarm 模式或设计跨 agent 协作时使用。不适用于工具重试(用 tool-governance)或上下文管理(用 context-memory)。参见 execution-loop(coordinator 持续执行)。
license
MIT
triggers
author
OpenClaw Team

Multi-Agent Coordination

多 agent 系统设计模式:委托模式选型、任务协调、并发控制、质量保障。纯设计指南。

When to Use

  • 选择 Coordinator/Fork/Swarm → Three delegation modes
  • 多 agent 同时编辑同一文件 → File claim and lock
  • 需要隔离工作空间 → Agent workspace isolation
  • 协调者需要综合 worker 结果 → Synthesis gate

When NOT to Use

  • 只有 1 个 agent → 用 execution-loop
  • 跨阶段知识传递 → 用 context-memory

Patterns

4.1 Three Delegation Modes

三种模式各有适用场景:

模式特点适用
CoordinatorWorker 从零开始,4 阶段(Research→Synthesis→Implementation→Verification)多阶段复杂任务
ForkChild 继承 parent 完整上下文和 prompt cache(首次调用只付 cache read 价格 $0.003/1K vs 全量 $0.036/1K),单层限制需要 parent context 的子任务
Swarm扁平名单,file-based mailbox,不能递归 spawn长期独立的同质工作流

不确定选哪个→ Coordinator,覆盖最广。Fork 限制:child 不能再 Fork、不能 clarify、不能 memory writes。 → 详见

4.2 Shared Task List Protocol

共享任务板 .coordination/tasks.json:

{
  "tasks": [
    {"id": "t1", "description": "重构 auth 模块", "status": "pending", "claimed_by": null, "result": null}
  ],
  "updated_at": "2025-03-15T10:00:00Z"
}

四状态:pending → claimed → done/failed。领取任务通过原子锁 mkdir ".coordination/tasks.lock"(POSIX 上 mkdir 是原子操作),10 次重试,指数退避 50-500ms,释放用 rmdir。

Claude Code Swarm 使用 per-agent inbox ~/.claude/teams/{team}/inboxes/{agent}.json 替代共享 tasks.json,减少锁竞争。 → 详见

4.3 File Claim and Lock

编辑文件前写排他锁:

// .claims/src_handlers_ts.lock(路径中 / 替换为 _)
{"session_id": "abc123", "file": "src/handlers.ts", "claimed_at": 1710489600, "expires_at": 1710490200}
  • 10 分钟 TTL(expires_at = now + 600),防 crash 死锁
  • PreToolUse hook 拦截 Write/Edit,读 tool_input.file_path,检查 lock 是否被其他 session 持有且未过期
  • 过期 lock 清理:find .claims -name "*.lock" -mmin +15 -delete

粒度是整个文件。需更细粒度→用 workspace isolation。 → 详见

4.4 Agent Workspace Isolation

每个 worker 独立 git worktree:

git worktree add .worktrees/${WORKER_ID} -b work/${WORKER_ID} HEAD
claude -p --cwd .worktrees/${WORKER_ID} "..."

共享 .git 仓库但独立工作目录和 index,彻底消除并发冲突。代价是 merge 阶段冲突集中爆发。三种 merge 策略:git merge --no-ff(保留历史)、cherry-pick(只取最终结果)、git diff main...branch > patch(最安全,人工 review)。清理:git worktree remove + git branch -d。 → 详见

4.5 Synthesis Gate

Research → Implementation 之间的强制关卡。核心原则:coordinator must synthesize, not delegate understanding。

Gate 脚本检查 .coordination/synthesis.md:

  1. 文件存在且非空
  2. 最少 10 行
  3. 必含匹配 Conclusion、Action Plan|Implementation Plan、Evidence|Rationale 的 section

通过后 implementation worker 启动:claude -p --max-turns 50 "$(cat .coordination/synthesis.md)"。

把原始 research 结果直接转发给 implementation worker 是反模式。 → 详见

4.6 Review-Execution Separation

Implementation 和 review 由两个隔离 session 的 agent 分别执行,盲审消除确认偏误。

  • Implementation agent:claude -p --max-turns 60
  • Review agent:claude -p --max-turns 20,只接收 git diff main 和任务描述,不知道 implementation agent 的推理过程
  • Review 输出:.coordination/review-result.json 含 {approved: bool, issues: [...], suggestions: [...]}
  • approved == false → issues 喂给一个新 implementation session(不是原来那个),避免锚定

→ 详见

E4.x Extended Patterns

Cache-safe forking、完整 context 隔离、file-based mailbox(per-agent inbox JSON + lockfile)、permission delegation、结构化消息协议。 → 详见

Workflow

选模式用决策树,选完后按对应路径执行。

需要多 agent?
├── Worker 需要 parent 已加载的 context?
│   └── 是 → Fork
│         · child 继承完整上下文 + prompt cache,首次调用只付 cache read 价格
│         · 单层限制:child 不能再 Fork
│         · 任务和 parent context 无关时别用 Fork,浪费 context 装无关内容
│
├── Workers 之间需要分阶段协调?
│   └── 是 → Coordinator(4 阶段)
│         1. Research — 多 worker 并行探索
│         2. Synthesis — coordinator 独占,综合所有结果产出 synthesis.md
│            (不可委派,不可跳过——直接转发原始结果会让下游无所适从)
│         3. Implementation — 按文件集分配,同文件串行防 merge conflict
│         4. Verification — 独立 review agent 盲审,不看 implementation 推理
│
└── 各自独立、同质任务?
    └── 是 → Swarm
          · 扁平名单:teammate 不能 spawn 新 teammate
          · 通过 file-based mailbox 通信(per-agent inbox JSON + lockfile)
          · 用 .coordination/tasks.json 共享任务状态

所有模式通用:每个 worker 分配独立 worktree(Pattern 4.4),编辑文件前写 claim lock(Pattern 4.3)。

<example> 场景: 15 个文件的跨模块重构(统一错误处理)— Coordinator 模式 Phase 1 — 研究: 3 个 worker 各自 worktree(git worktree add .worktrees/r1 -b work/r1 HEAD),并行扫描输出影响分析 Phase 2 — 综合: coordinator 独自消化 3 份报告,写 .coordination/synthesis.md(迁移方案 + 文件优先级 + 依赖顺序),gate 脚本验证含 Conclusion + Action Plan + Evidence Phase 3 — 实现: 2 个 worker 按 synthesis 认领文件,编辑前写 .claims/src_auth_ts.lock(TTL 10min),防止并发编辑同一文件 Phase 4 — 审查: 1 个 review worker 只拿到 git diff main + 任务描述做盲审,输出 .coordination/review-result.json 结果: 15 文件迁移完成,0 冲突,审查一次通过 </example>

<example> 场景: 10 个 API endpoint 的测试补全 — Swarm 模式 任务同质(每个 endpoint 独立写测试),无需跨阶段协调。 .coordination/tasks.json 列出 10 个 pending 任务。5 个 worker 各自领取:mkdir .coordination/tasks.lock(原子),读 tasks.json 找 pending 项,改为 claimed,rmdir .coordination/tasks.lock。 每个 worker 在独立 worktree 工作,写完测试后标记 done。Coordinator 最后 merge 所有 worktree。 </example>

<anti-example> 错误: coordinator 收到 3 份 research 报告后直接说 "Based on your findings, fix it" 转发给 implementation worker 后果: 3 份报告有矛盾结论(Result 类型 vs exception),implementation worker 自己做了不一致的选择 违反: Pattern 4.5 — coordinator 跳过 synthesis,把判断责任下推给 worker </anti-example>

<anti-example> 错误: 用 Fork 模式做需要递归委托的任务 parent Fork 出 child-A,child-A 想再 Fork child-B — 失败,Fork 只支持单层。 需要递归委托或多阶段协调 → 用 Coordinator。Fork 只适合 child 需要 parent context 的单层子任务。 </anti-example>

Output

产物路径说明
任务清单.coordination/tasks.json所有 worker 的任务分配、状态、认领记录
综合文档.coordination/synthesis.mdcoordinator 综合 worker 结果的结构化决策文档
文件锁.claims/*.lock每个 worker 编辑文件前写入的排他锁,防止并发冲突

Related

  • execution-loop — Ralph 持续执行循环,用于 coordinator 的长时间持续执行
  • context-memory — handoff 文档,用于跨阶段(研究→综合→实现)的知识传递
  • tool-governance — component-scoped hooks,用于给不同 worker 配置不同的工具权限

平台分布

OpenClaw

91.99%
按下载量换算1,212

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install eh-multi-agent 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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