Agent Manager 多 agent 调度

AI 智能agent-manager-agent

集中管理 Clawdbot agents：扫描发现、画像能力、定义上下级路由（谁能给谁派任务），并按升级链智能分配新任务。

使用示例

多 agent 协作时说『列出所有 agent 并把这个任务派给最合适的那个』，它会跑 scan_agents.js + can_assign.js 按 registry 路由。

https://github.com/openclaw/skills/blob/main/skills/agentandbot-design/agents-manager/SKILL.md

在 .learnings/ 目录下维护 LEARNINGS.md / ERRORS.md / FEATURE_REQUESTS.md，记录错误、纠正与最佳实践，让 agent 跨会话持续积累经验。

帮助用户在开放 skill 生态中发现并安装新技能。当用户问『怎么做 X』或『有没有能做 Y 的 skill』时介入检索与安装引导。

让 AI 代理从被动执行转为主动伙伴，通过 WAL 写前日志、Working Buffer 工作缓冲区和自主 cron 定时任务在上下文压缩间仍保持状态与推理连贯。