OpenClaw peut fonctionner comme autre chose qu'un simple assistant. Avec la bonne structure de workspace, il devient une petite équipe d'agents : l'un planifie, l'autre écrit le code, un troisième révise, un autre vérifie dans le navigateur, et un dernier garde la mémoire de long terme organisée.
Si vous voulez voir des exemples avant d'aller plus loin, commencez ici :
- Exemples de workflows OpenClaw
- Exemples de workspaces OpenClaw
- Setups OpenClaw multi-agents
- Setups orientés automatisation
Ce qu'est réellement une configuration multi-agents OpenClaw
Une bonne configuration multi-agents n'est pas seulement “plus de prompts”. Elle définit :
- quels agents existent
- quels rôles appartiennent à chaque agent
- quand le travail doit être transmis
- ce qui doit être mémorisé
- comment la revue et la vérification se déroulent
En pratique, les bons exemples sur ClawLodge combinent généralement :
- une couche de définition des rôles
- des règles de workflow explicites
- une structure mémoire
- des limites d'usage des outils
- des portes de revue ou de QA
Exemples liés :
Les fichiers qui comptent le plus
AGENTS.md
C'est souvent le centre de coordination. Il indique à OpenClaw :
- qui planifie
- qui exécute
- qui révise
- quand s'arrêter et faire un compte rendu
- comment éviter que les agents se marchent dessus
SOUL.md
C'est la couche comportementale. Elle influence les priorités, le ton et la manière de travailler. Un bon SOUL.md change les décisions, pas seulement la voix.
memory/ ou MEMORY.md
C'est ce qui rend un workspace entraînable plutôt que stateless. Une bonne mémoire stocke généralement :
- les décisions déjà prises
- les préférences utilisateur
- les contraintes du projet
- les workflows récurrents
Si la mémoire vous intéresse surtout, explorez :
skills/
Les skills sont l'endroit où vivent les capacités réutilisables :
- QA navigateur
- revue de code
- règles de release
- assistance design
- publication
Pour des briques plus ciblées, parcourez :
Comment évaluer un workspace multi-agents
Quand vous comparez des workspaces, ne vous arrêtez pas au README. Posez plutôt ces questions :
- Définit-il de vrais rôles ?
- Définit-il des règles de handoff ?
- A-t-il une structure mémoire ?
- Inclut-il une étape de vérification ?
Les workspaces les plus solides sur ClawLodge ressemblent souvent davantage à des systèmes d'exploitation qu'à un prompt unique.
Les meilleurs cas d'usage
Les setups OpenClaw multi-agents sont particulièrement utiles pour :
- le développement logiciel
- les travaux d'ingénierie avec beaucoup de revue
- la recherche de longue durée
- les workflows de publication
- les systèmes personnels avec mémoire
Vous pouvez explorer les collections voisines ici :
Erreurs fréquentes
- croire que “plus d'agents” est automatiquement meilleur
- donner le même rôle à tous les agents
- ignorer la mémoire
- ignorer la revue ou la vérification navigateur
Dernière idée
Une bonne configuration multi-agents OpenClaw n'ajoute pas seulement des personas. Elle crée une structure pour la collaboration, la mémoire, la revue et l'exécution.
Si vous voulez des exemples concrets, commencez par les pages workflow, les pages du sujet multi-agent, puis des setups représentatifs comme Edict.