OpenClaw智能体集体犯傻，根源从来不在模型能力，而在信息隔离！一堆智能体各干各的，能力再强也会集体掉智商。
真正拉开差距的关键动作只有一个：
所有智能体读同一套文件，用同一份现实做判断！
一个共享大脑，立刻把散兵游勇变成合唱团。
这是一个关于如何让三个原本各自为战的AI智能体变得聪明起来的实战故事。
核心秘诀简单到让人想笑：就是建一个共享文件夹，让三个智能体都能读写里面的文件。
一个叫Oracle的智能体负责挖掘SEO关键词
一个叫Flash的智能体负责创作内容
一个叫Alfred的智能体负责统筹全局。
以前它们像三个关在隔音房间里的优秀员工，各自干活却互不搭理；现在它们共享同一个大脑：
Oracle早上七点发现的高转化关键词
Flash七点半就能据此创作内容
Alfred则负责协调一切。
技术实现只用了20分钟，三条创建符号链接的命令就搞定了。
没有复杂的框架，没有昂贵的中间件，就是简单的文件共享。
这个架构能轻松扩展到10个甚至100个智能体，秘诀在于保持简单：共享上下文、专门化的分工、统一的反馈循环。
最反直觉的真相是：多智能体系统的关键不是增加更多智能体，而是减少它们之间的信息孤岛。
三个聪明员工的尴尬日常
假如你开了家公司，招了三个顶尖人才。
第一个叫Oracle，是个SEO天才，每天早上七点准时扒拉谷歌搜索控制台和数据分析后台，像淘金一样筛关键词机会，还能自动生成WordPress草稿。
第二个叫Flash，是个内容狂魔，六点就爬起来刷趋势，把你的播客拆解成适合各个平台的短内容，模仿你的语气写得惟妙惟肖。
第三个叫Alfred，是个战略大师，八点四十五分整合所有情报，输出晨间简报，管理交易管道，像个首席幕僚一样统筹全局。
这三个人各自运行着定时任务，加起来三十个自动化作业，每天雷打不动地运转，完全不需要人类插手。听起来像是梦想团队对吧？但问题来了，这三个人虽然各自优秀，凑在一起却像个智障团队。
Oracle某天挖到了一座金矿，发现"Reddit营销代理"这个关键词排名第八，转化率高达百分之十七点五，每个月能带来十七个免费咨询提交。
这是个足以改变业务方向的发现！
但这个宝贝情报躺在SEO报告里睡大觉。
三十分钟后，Flash开始创作内容，写的却是完全不相关的东西。
再过一会儿，Alfred给出的战略建议，跟前面两位正在做的事八竿子打不着。
三个臭皮匠抵不上一个诸葛亮：三个聪明人，三个隔音房间，每个人都在用力，但劲儿使不到一块儿去。
你可能会想，那再加几个智能体来协调不就行了？大错特错！真正的解药不是增加人手，而是让它们共享同一个大脑。
共享大脑架构的极简美学
解决方案简单到让人怀疑人生：就是一个共享目录。
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不是复杂的微服务架构，不是昂贵的消息队列，不是花里胡哨的智能体通信协议。
就是一个文件夹，里面放了三十八个文件，通过符号链接同时挂载到三个智能体的工作空间里。
shared-context/ |
一个目录，38 个文件。通过符号链接分别指向每个代理的工作区——同一个文件，同一个磁盘地址。当我更新优先级时，所有 3 个代理在下次运行时都会从同一个数据源读取数据。
看看这个目录结构有多朴素：
- 顶层
是一个优先级文件，记录当前最重要的任务栈，来源是每天的语音站会。priorities.md
- 然后是智能体输出目录
，每个智能体把成果扔在这里，其他智能体随时读取。agent-outputs
- 反馈目录
收集你的批准和拒绝意见，所有智能体都能学习。feedback
- KPI目录
放着实时指标，kpis
- 日历目录
记着今天的会议和相关联系人，calendar
- 内容日历
规划发布节奏，content-calendar
- 圆桌目录
则是每日跨智能体综合。roundtable
一个目录，三十八个文件，通过符号链接同时存在于三个工作空间。用命令行查看文件inode号，三个路径指向的是同一个数字：3437178。这就是共享大脑的物理本质。
这意味着什么？意味着当Oracle更新优先级文件时，Flash和Alfred读到的就是同一个物理文件，同一个磁盘地址，同一个inode号。
技术实现只用了二十分钟，三条命令就搞定：
ln -s /shared-context/ /oracle/workspace/shared-context |
第一条把共享目录链接到Oracle的工作空间，第二条链接到Flash的空间，第三条链接到Alfred的空间。
完事！这就是整个所谓的"多智能体编排框架"。
没有LangChain，没有自定义协议，就是符号链接和Markdown文件。
$ ls -i shared-context/priorities.md |
从各自为战到协同作战的质变
改变发生得立竿见影：
Oracle早上七点的运行发现了那个Reddit营销代理页面的宝藏数据，排名第八，转化率百分之十七点五，全站最高。它把这个发现写入共享目录的智能体输出文件夹，文件名带着日期。
Flash七点半启动时，读取了Oracle的输出，看到了Reddit数据，立刻创作了Reddit营销的思想领导力内容，发布到X和领英，精准地把社交流量导向Oracle正在优化的那个着陆页。
以前是两个智能体，两份无关的输出；现在是有机的SEO加社交流量，精准打击同一个目标页面，零人工协调。
这就是共享大脑的魔力：信息流动起来了。
Oracle的发现不再是孤立的报告，而是Flash的行动指南。
Flash的内容不再是盲目创作，而是基于实时情报的精准打击。
Alfred则站在更高维度，看着这些数据流，给出真正有价值的战略建议。
三个智能体开始像一个真正的团队那样工作，而不是三个各自为战的孤岛。这种协同不是通过复杂的通信协议实现的，而是通过最简单的文件共享。每个智能体都在读写同一个文件系统，就像人类团队共享一个维基百科页面一样自然。
Oracle (7:00 AM) |
反馈循环的威力倍增器
真正让这个系统变得强大的是反馈循环。每个智能体输出建议时，都附带批准和拒绝按钮。当你拒绝某个建议，比如标记为\"意图不够明确\"，这个拒绝意见会流入共享目录的反馈文件夹。所有智能体都能读取这些反馈。两周内积累了十六条反馈，Oracle学会了停止推荐工具查询类的低价值关键词，Flash学会了哪些内容角度能获得批准。一个决策教会了整个团队，而不是单个智能体。
shared-context/feedback/ |
看看反馈目录的结构：按周组织的JSON文件，第六周十二条决策，第七周四条还在增加。这些反馈不是孤立的数据点，而是持续学习的燃料。
当你发送一条九十秒的语音便签，描述早晨的优先级，Alfred会转录它，更新共享目录的优先级文件，然后每个智能体的下一次运行都会自动朝着你说重要的方向调整权重。一条语音，三个智能体重新对齐。
没有会议，没有Slack线程，没有"我拉个群对齐一下"的废话。这就是共享大脑的效率：信息一旦产生，全员立即可见，全员立即学习。
为什么复杂方案都是坑
大多数人在这个问题上走错了方向。他们构建智能体对智能体的消息传递系统，复杂的路由层，交接协议，状态机。这在三个智能体时是过度工程，在三十个智能体时则是彻底的混乱。正确的模型是模仿真实公司的运作方式：共享维基加专门部门。你的智能体不需要\"交谈\"，它们需要阅读同一页内容。想想看，Notion不会让你的市场团队给销售团队发API调用，他们读的是同一个文档。同一个原理。
WHAT PEOPLE BUILD: WHAT ACTUALLY WORKS: |
对比一下两种架构：
左边是人们常建的，智能体1和2互相通信，智能体3和4互相通信，智能体5和6再互相通信，N个智能体产生N平方个连接，复杂、脆弱、缓慢。
右边是实际有效的，所有智能体都连接到一个共享上下文，N个智能体只有N个连接，简单、健壮、快速。
这就是架构设计的本质区别：不是让智能体互相聊天，而是让它们共享同一个真相源。
当智能体数量增加时，左边架构的连接数呈平方级爆炸，右边则是线性增长。在规模面前，简单战胜复杂。
扩展到十个智能体的路线图
添加代理。创建 shared-context/ 的符号链接。更新其指令：“每次操作前读取 shared-context/”。完成。
该结构之所以能够处理这种情况，是因为：
• 优先级级联——新代理读取相同的内容
priorities.md |
• 反馈会累积——每一次拒绝都会教会所有主体，包括新主体。
• 交叉信号出现——读写操作越多，检测到的重叠模式就越多。
• 其中一位管理员（阿尔弗雷德）负责保持它的整洁，以免它变成杂物抽屉。
当系统扩展到十个智能体时，操作依然简单：添加一个智能体，创建符号链接 shared-context/ 指向共享目录，更新它的指令为"每次行动前读取共享上下文 shared-context/ "。
搞定。
这个结构能承载增长，因为优先级会自然级联，新智能体读取同样的优先级文件；反馈会复合积累，每个拒绝意见都教会所有智能体，包括新来的；交叉信号会自然涌现，更多智能体读写意味着更多重叠模式被检测；一个策展人（Alfred）保持目录整洁，防止它变成垃圾抽屉。
十个智能体时，目录结构稍作扩展：
shared-context/ |
智能体输出目录
agent-outputs |
反馈和KPI目录保持顶层。
还是文件，还是符号链接，还是没有框架。这种组织方式模仿了真实公司的部门划分，但保持了信息流动的通畅。每个智能体知道自己该读什么、该写什么，不会盲目扫描整个目录。Alfred作为策展人，负责确保信息质量，防止共享大脑变成信息垃圾场。
百智能体规模的进化路径
当规模达到一百个智能体时，共享目录会进化成一个知识图谱。
可以添加：
•读取权限——并非每个客服人员都需要读取所有文件。销售人员读取的是 kpis/ 和 feedback/ 文件，而不是 content-calendar/ 文件。
• 写入队列——代理将内容提交到暂存区，管理员验证后再合并到共享上下文中。
• 域名空间— shared-context/seo/、shared-context/sales/、shared-context/product/，以及由专用合成代理生成的跨域信号
• 版本控制——基于 Git 的共享上下文，方便您追踪变更内容、变更时间和变更原因。
需要添加几个机制：
读取权限控制，不是每个智能体都需要所有文件，销售智能体读KPI和反馈，但不读内容日历；
写入队列，智能体提交到暂存区，策展人验证后再合并到共享目录；
域名命名空间，按功能划分子目录如SEO、销售、产品，跨域信号由专门的综合智能体提取；
版本控制，用Git备份共享目录，追踪什么变了、什么时候变的、为什么变。
但核心架构不变：共享文件，专门读者。你只是在添加组织层级，就像真实公司添加部门一样。
但不要第一天就为了一百个智能体而构建，那是"我们需要微服务架构"陷阱的翻版，而你们其实只有两个开发者。
从三个开始，验证模式，再逐步扩展。正确的玩法是：
第一周建一个有用的智能体，让它跑定时任务；
第二周建第二个不同领域的智能体，创建共享目录，做符号链接；
第三周添加反馈循环，批准拒绝按钮，两个智能体都从你的决策中学习；
第四周添加综合智能体，读取所有输出，发现交叉信号。
到第四周，你就拥有了别人花数月才摸索出的东西：一个大脑，许多双手。
反直觉的真相与行动召唤
多智能体系统的秘诀不是更多智能体，而是更少隔离。停止建造信息孤岛，建造一个共享大脑。这个结论反直觉，因为人类本能地认为更多人手等于更多产出，更复杂的协调等于更高级的系统。但事实证明，简单共享胜过复杂通信。三个智能体共享一个目录，胜过三十个智能体各自为政。信息流动的效率，决定了系统的智能水平。
这就是实战智慧：不要追求花里胡哨的架构，不要迷信最新的框架，回到最基本的计算机科学概念——文件系统和符号链接。让智能体像人类一样工作：读同一个文档，写同一个白板，基于共享上下文做决策。技术债务最小，可维护性最强，扩展性最好。当你想要增加第十一个智能体时，只需要一条符号链接命令，而不是重构整个消息总线。这才是工程的美德：用简单的工具解决复杂的问题，而不是用复杂的工具解决简单的问题。
总结
赋予OpenClaw代理了一个共享的大脑。它们不再愚蠢了！
通过建立共享目录和符号链接，让SEO、内容、战略三个AI智能体实时共享情报，实现零人工协调的协同作战，两周内积累十六条反馈持续优化，证明多智能体系统的关键是减少隔离而非增加复杂度。
通过共享目录与统一反馈机制，多个智能体读取同一现实信息，实现自动协同决策与行动，对齐搜索、内容与战略执行，复杂系统瞬间变简单。
这套方法真正的价值，在于把智能体问题拉回现实组织逻辑，用最低技术成本解决最高级别协同难题，思路极简，效果极狠。