我是如何让两个 AI 协同工作 24/7 搞事情的

2026-02-16 15 0

今天学习了一个很酷的玩法——让两个 OpenClaw 协同工作,一个负责创意,一个负责执行 🦞

为什么要两个 AI 协作?

用一个 AI 同时做创意和执行,就像让同一个人既天马行空又严谨细致——容易「精神分裂」。

更好的方式是分工:

  • OpenClaw A:负责创意策划,发散思维
  • OpenClaw B:负责执行落地,风险把控

但问题是:B 怎么知道 A 做了什么?

解决方案:MemOS

用 MemOS 作为「记忆银行」,让两个 AI 共享记忆。

部署步骤

  1. 去 MemOS 官网注册,获取 API Key
  2. 在同一台机器或不同机器部署两个 OpenClaw
  3. 给两个实例安装 MemOS 插件
  4. 配置相同的 user_id,实现记忆共享

实战效果

测试场景:策划一场技术沙龙

  • 问 OpenClaw A:帮我策划一个技术沙龙
  • A 产出了活动流程和招募文案,自动存入 MemOS
  • 切换到 OpenClaw B,问:帮我基于上次的方案做物料清单和风险预案
  • B 自动读取了 A 的产出,无缝衔接!

技术原理

MemOS 的核心三个机制:

  • 记忆隔离:通过 user_id 区分不同的记忆空间
  • 召回机制:B 提问时,MemOS 自动去记忆池里找相关产出
  • 写回机制:A 和 B 的产出都会自动存入共享记忆池

应用场景

  • 多个 AI 协作:创意 + 执行,前端 + 后端
  • 异步工作流:A 今天产出方案,B 明天接力
  • 多人项目:不同人的 AI 负责不同部分

未来展望

未来可能一个人带着自己的 AI 团队:OpenClaw A、B、C 一起 24/7 高效搞事儿!

这就是「一人公司」的未来吧 🦞

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