2026年3月03日 00:30 由AI自动生成-by千问3.5-plus

对话链接：可用模型列表及各自擅长领域 – 千问

📦 可用模型列表 模型 Context Max Tokens qwen3.5-plus 1M 65K qwen3-max-2026 262K 65K qwen3-coder-next 262K 65K qwen3-coder-plus 1M 65K MiniMax-M2.5 204K 131K glm-5 202K 16K glm-4.7 202K 16K kimi-k2.5 262K 32K这几个模型各自擅长的领域是？

根据你提供的模型列表，这些模型涵盖了通用大语言模型、代码专用模型以及长上下文处理模型。以下是它们各自擅长的领域分析：

1. 通义千问系列 (Qwen)

• qwen3.5-plus
  • 核心优势：超长上下文 + 综合平衡。拥有 1M (100万) 的上下文窗口，是目前处理海量信息的首选。
  • 擅长领域：
    • 全书/全库分析：一次性阅读整本小说、法律卷宗、长达数小时的会议录音转录稿或大型代码库。
    • 复杂推理与多轮对话：在极长的对话历史中保持记忆不丢失，适合需要长期记忆的智能体（Agent）任务。
    • 高精度信息抽取：从海量杂乱数据中精准定位关键信息。
• qwen3-max-2026
  • 核心优势：旗舰级逻辑推理与通用能力。作为“Max”版本，通常代表该系列在逻辑、数学和复杂任务规划上的最强水平（尽管上下文为262K，略小于Plus版，但推理密度更高）。
  • 擅长领域：
    • 高难度理科题：复杂的数学证明、物理建模、逻辑谜题。
    • 复杂任务规划：拆解多步骤的商业计划、科研方案设计。
    • 高质量内容创作：撰写深度报告、创意写作，语言风格更自然、逻辑更严密。
• qwen3-coder-next & qwen3-coder-plus
  • 核心优势：代码生成与理解。这是专为程序员打造的垂直模型。
    • coder-plus (1M 上下文)：适合整个仓库级的代码理解、重构和跨文件调试。
    • coder-next (262K 上下文)：可能在代码生成的响应速度或最新编程范式（如2026年的新框架）上进行了优化，适合快速补全和即时问答。
  • 擅长领域：
    • 全栈开发：生成前端、后端、数据库脚本。
    • Code Review：自动检测Bug、安全漏洞，提供优化建议。
    • 遗留代码迁移：将旧语言代码（如COBOL, 旧版Java）转换为现代语言。

2. MiniMax 系列

• MiniMax-M2.5
  • 核心优势：角色扮演与高并发交互。MiniMax 系列素以“拟人化”程度高、情感交互自然著称，且拥有 131K 的最大输出/上下文能力（具体视API定义，此处显示较大容量）。
  • 擅长领域：
    • 游戏NPC与虚拟伴侣：极具沉浸感的对话，能够记住复杂的人物设定和情感状态。
    • 创意写作与剧本生成：生成风格多变、富有情感张力的故事。
    • 语音交互后端：由于其对口语化表达的理解极佳，常作为语音助手的核心大脑。

3. 智谱 AI 系列 (GLM)

• glm-5 & glm-4.7
  • 核心优势：中文语境理解与工具调用 (Function Calling)。智谱GLM系列在中文生态、学术文献理解以及Agent工具调用方面表现优异。
    • glm-5：作为更新一代，通常在逻辑推理和多模态理解（如果支持）上更强。
    • glm-4.7：可能是针对特定场景优化的稳定版，性价比或响应速度更佳。
  • 擅长领域：
    • 中文专业领域问答：医疗、法律、政务等中文垂类知识的精准回答。
    • Agent 任务执行：精准地调用外部API、搜索工具或数据库，完成“查天气-订机票-写邮件”等串联任务。
    • 学术辅助：解读中文学术论文，整理文献综述。

4. 月之暗面系列 (Kimi)

• kimi-k2.5
  • 核心优势：长文本处理的标杆。Kimi 是最早主打长上下文的模型之一，其在长文档的无损记忆和关键信息检索方面口碑极佳。
  • 擅长领域：
    • 研报/论文精读：上传几百页的PDF，快速总结核心观点、数据对比。
    • 法律/合同审查：在长篇合同中查找特定条款、风险点。
    • 多文档交叉验证：同时输入多个相关文件，回答跨文档的综合问题。

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💡 选型建议指南

表格

你的需求场景	推荐首选模型	理由
我要分析整个项目的源代码库	qwen3-coder-plus	1M 上下文可容纳整个Repo，且专为代码优化。
我要写复杂的数学证明或做逻辑推理题	qwen3-max-2026	Max版本通常具备最强的思维链（CoT）能力。
我要和一个虚拟角色进行沉浸式聊天	MiniMax-M2.5	情感丰富，拟人化程度最高。
我要总结一份200页的行业研究报告	kimi-k2.5 或 qwen3.5-plus	两者长文本能力极强，Kimi在文档结构化总结上经验丰富。
我要开发一个能自动调用API的中文助手	glm-5	工具调用（Function Call）能力强，中文指令遵循度高。
我需要处理超长的会议记录并提取待办事项	qwen3.5-plus	1M 上下文确保不会遗漏会议早期的细节。

注意：虽然 glm 系列的 Max Tokens 显示为 16K，这通常指单次生成的最大长度，而非输入上下文限制（GLM-4等通常也支持较长的输入，但输出受限）。如果你的任务需要生成长文章，需注意此限制；如果是阅读理解，则主要看其实际支持的输入窗口（通常大于16K）。

我想通过这几个模型创建多个独立工作区的openclaw，组成一个团队为我服务，给我一个方案

这是一个非常棒的构想！利用不同模型的特长组建一个“AI 特工队（OpenClaw Team）”，通过独立工作区（Independent Workspaces）隔离上下文，再通过主协调器进行任务分发和结果汇总，可以最大化发挥每个模型的优势，同时避免上下文污染。

以下为您设计的 “OpenClaw 多模型协同作战方案”：

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🏗️ 系统架构设计

我们将系统分为三层：

1. 指挥层 (Commander)：负责任务拆解、分配、质量审核及最终汇总。
2. 执行层 (Specialists)：即您提供的多个独立工作区，每个工作区加载一个特定模型，专注于特定领域。
3. 共享存储层 (Shared Memory)：用于传递文件、中间结果和最终报告（因为模型间不直接共享内存，需通过文件系统或数据库交换）。

🗺️ 团队角色分配表

表格

角色代号	绑定模型	核心职责 (Job Description)	工作区配置建议
🧠 总指挥 (CEO)	qwen3-max-2026	任务规划、逻辑决策、最终审核。负责将用户模糊的需求拆解为具体子任务，分配给其他成员，并整合最终报告。	高推理模式：开启强思维链 (CoT)，温度值 (Temperature) 设为 0.3-0.5，确保逻辑严密。
📚 情报分析师 (Analyst)	kimi-k2.5 或 qwen3.5-plus	长文档阅读、信息提取。负责处理用户上传的几百页PDF、长篇会议记录、法律合同，输出结构化摘要。	长上下文模式：最大化输入窗口，温度值 0.1，确保事实准确，不幻觉。
💻 首席架构师 (CTO)	qwen3-coder-plus	全栈代码生成、Repo级重构。负责读取整个代码库，编写新功能，修复跨文件Bug，生成单元测试。	代码专用模式：加载项目所有源码文件到上下文，温度值 0.2-0.4。
🚀 快速开发员 (Dev)	qwen3-coder-next	脚本编写、即时问答、新技术调研。负责快速生成小脚本、解释报错、查询最新的技术文档（2026年新框架）。	低延迟模式：响应速度快，适合交互式编程辅助。
🎭 创意总监 (Creative)	MiniMax-M2.5	文案撰写、角色扮演、情感交互。负责写营销软文、生成游戏剧情、模拟用户访谈、润色文章语气。	高创造性模式：温度值 0.7-0.9，开启“拟人化”设定。
🛠️ 执行助理 (Agent)	glm-5	工具调用、搜索联网、数据整理。负责调用外部API、搜索实时新闻、整理Excel数据、执行具体的命令行操作。	工具增强模式：强化 Function Calling 能力，连接搜索引擎和数据库。

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⚙️ 工作流示例：从“想法”到“产品”

假设您的任务是：“分析这份200页的行业研报，基于其中的数据开发一个数据可视化大屏，并写一篇吸引人的推广文章。”

第一阶段：任务拆解 (由 🧠 总指挥 执行)

1. 用户输入需求。
2. 🧠 CEO (qwen3-max) 接收指令，分析后生成任务列表：
   • 任务A：阅读研报，提取关键数据和趋势（指派给 📚 分析师）。
   • 任务B：基于提取的数据，编写Python可视化代码（指派给 💻 架构师）。
   • 任务C：根据数据亮点，撰写一篇小红书风格的推广文（指派给 🎭 创意总监）。
   • 任务D：搜索该行业最新的竞品动态作为补充（指派给 🛠️ 助理）。

第二阶段：并行执行 (各独立工作区同时工作)

• 📚 分析师工作区：加载200页PDF (kimi-k2.5) -> 输出 data_summary.json (包含关键指标、图表数据)。
• 🛠️ 助理工作区：调用搜索工具 (glm-5) -> 输出 market_news.md (最新竞品动态)。
• (此时，文件存入共享存储层)

第三阶段：深度加工

• 💻 架构师工作区 (qwen3-coder-plus)：
  • 读取 data_summary.json。
  • 编写完整的 ECharts/D3.js 代码，生成 dashboard.html。
  • 如果遇到复杂逻辑，呼叫 🚀 快速开发员 (qwen3-coder-next) 协助优化某个算法函数。
• 🎭 创意总监工作区 (MiniMax-M2.5)：
  • 读取 data_summary.json 和 market_news.md。
  • 撰写充满情感张力、带Emoji的推广文案 promo_article.md。

第四阶段：整合与交付 (由 🧠 总指挥 执行)

1. 🧠 CEO 读取所有产出物 (dashboard.html, promo_article.md, market_news.md)。
2. 🧠 CEO 进行逻辑检查：代码是否引用了正确的数据？文章语气是否符合数据结论？
3. 🧠 CEO 生成最终回复给用户：
   • “任务完成。这是为您生成的可视化大屏代码（附代码块），这是推广文章（附文本），并根据最新竞品信息做了微调…”

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💻 技术实现方案 (伪代码/架构思路)

您可以使用 Python (LangChain / AutoGen / LlamaIndex) 或 Node.js 来构建这个编排系统。

1. 定义工作区类 (Workspace Class)

每个工作区是一个独立的 Session，持有特定的 System Prompt 和模型配置。

python亮色复制class OpenClawWorker:
    def __init__(self, name, model_id, system_prompt, max_tokens):
        self.name = name
        self.model_id = model_id
        self.system_prompt = system_prompt
        self.context = [] <em># 独立的历史记忆</em>
        self.max_tokens = max_tokens

    async def execute(self, task_input, files=None):
        <em># 1. 注入文件内容到上下文 (如果是长文档，使用对应的切片策略)</em>
        if files:
            self.context.append({"role": "system", "content": f"已加载文件：{files}"})

        <em># 2. 组装 Prompt</em>
        messages = [{"role": "system", "content": self.system_prompt}] + self.context + [{"role": "user", "content": task_input}]

        <em># 3. 调用 API (模拟)</em>
        response = await call_llm_api(model=self.model_id, messages=messages, max_tokens=self.max_tokens)

        <em># 4. 更新独立记忆</em>
        self.context.append({"role": "user", "content": task_input})
        self.context.append({"role": "assistant", "content": response})

        return response

2. 编排器 (Orchestrator) 逻辑

python亮色复制async def run_team(user_request):
    <em># 初始化团队</em>
    ceo = OpenClawWorker("CEO", "qwen3-max-2026", "你是总指挥，负责拆解任务和审核...", 65000)
    analyst = OpenClawWorker("Analyst", "kimi-k2.5", "你是资深分析师，擅长长文档...", 32000)
    coder = OpenClawWorker("CTO", "qwen3-coder-plus", "你是全栈架构师，擅长万行代码...", 65000)
    creative = OpenClawWorker("Creative", "MiniMax-M2.5", "你是创意总监，文风幽默...", 131000)

    <em># Step 1: CEO 拆解任务</em>
    plan = await ceo.execute(f"请拆解以下任务：{user_request}")
    <em># 假设 plan 解析为 JSON: [{ "role": "Analyst", "task": "..." }, { "role": "CTO", "task": "..." }]</em>

    results = {}
    <em># Step 2: 并行分发任务</em>
    tasks = []
    for sub_task in plan:
        if sub_task['role'] == 'Analyst':
            tasks.append(analyst.execute(sub_task['task'], files=user_request_files))
        elif sub_task['role'] == 'CTO':
            <em># CTO 可能需要等待 Analyst 的结果，这里简化为并行，实际需依赖管理</em>
            tasks.append(coder.execute(sub_task['task'])) 
        elif sub_task['role'] == 'Creative':
            tasks.append(creative.execute(sub_task['task']))

    outputs = await asyncio.gather(*tasks)

    <em># Step 3: CEO 汇总</em>
    final_report = await ceo.execute(f"基于以下成员的输出，生成最终报告：{outputs}")

    return final_report

🌟 关键成功要素 (Best Practices)

1. 上下文隔离是关键：
   • 不要让 qwen3-coder 去读小说，也不要用 MiniMax 去写复杂的 SQL。保持工作区的“纯净”，只在必要时通过文件传递数据。
2. 文件格式标准化：
   • 成员之间的沟通尽量使用 JSON 或 Markdown 格式。例如，分析师输出 JSON 数据，程序员直接读取 JSON 生成代码，避免自然语言描述带来的歧义。
3. 动态路由：
   • 如果任务涉及“搜索2026年最新新闻”，自动路由给 glm-5 (擅长工具)；如果涉及“调试一段5000行的遗留代码”，自动路由给 qwen3-coder-plus (1M 上下文)。
4. 成本与速度平衡：
   • 简单任务（如问候、简单查询）可以由 qwen3-coder-next 或 glm-4.7 处理以节省成本和延迟。
   • 核心复杂任务才调用 qwen3-max 或 qwen3.5-plus。

🚀 下一步行动建议

如果您想立即开始，我可以为您提供：

1. System Prompt 模板：为上述6个角色分别撰写详细的提示词。
2. Python 脚本骨架：基于 LangChain 或原生 API 调用的可运行代码框架。
3. 场景模拟：您可以给我一个具体任务，我模拟这个团队是如何协作并给出结果的。

您想先尝试哪一个？

这些都要：System Prompt 模板：为上述6个角色分别撰写详细的提示词。 Python 脚本骨架：基于 LangChain 或原生 API 调用的可运行代码框架。 场景模拟：您可以给我一个具体任务，我模拟这个团队是如何协作并给出结果的。

太棒了！我们将立即启动 “OpenClaw 团队构建计划”。以下是为您定制的完整方案，包含角色提示词库、Python 核心架构代码以及实战场景模拟。

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📂 第一部分：System Prompt 模板库 (角色灵魂)

这些提示词设计为“系统级指令”，旨在锁定模型的行为模式、输出格式和思维链。

1. 🧠 总指挥 (CEO) – qwen3-max-2026

text亮色复制# Role: OpenClaw Team Commander (CEO)
# Model: qwen3-max-2026
# Goal: Decompose complex user requests, assign tasks to specialists, validate outputs, and synthesize the final report.

## Constraints
- You do NOT execute code or write long creative content directly. Your job is planning and quality control.
- Always think step-by-step (Chain of Thought) before assigning tasks.
- Output task assignments in strict JSON format for the orchestrator to parse.
- If a specialist's output is insufficient, instruct them to retry with specific feedback.

## Workflow
1. Analyze the user's request.
2. Identify which specialists (Analyst, CTO, Creative, Agent) are needed.
3. Generate a "Task Plan" JSON object.
4. After receiving results from specialists, review them for consistency and logic.
5. Synthesize the final response for the user.

## Output Format (for Task Assignment)
{
  "thought_process": "Brief reasoning on why these tasks are needed...",
  "tasks": [
    {"agent": "Analyst", "instruction": "...", "input_data_ref": "filename.pdf"},
    {"agent": "CTO", "instruction": "...", "dependencies": ["Analyst"]},
    ...
  ]
}

2. 📚 情报分析师 (Analyst) – kimi-k2.5 / qwen3.5-plus

text亮色复制# Role: Senior Data Analyst
# Model: kimi-k2.5 (Preferred for long context)
# Goal: Extract key insights, data points, and summaries from long documents without hallucination.

## Constraints
- Prioritize accuracy over creativity. Do not invent data.
- When processing long texts, ensure information from the beginning and end of the document is captured.
- Output structured data in JSON or Markdown tables whenever possible.
- Cite specific page numbers or section headers if available.

## Skills
- Summarizing 100+ page reports.
- Extracting financial metrics, legal clauses, or technical specifications.
- Cross-referencing multiple documents.

## Output Format
- Provide a concise executive summary first.
- Follow with a structured JSON block of extracted data keys/values.
- List any ambiguities or missing information found in the source.

3. 💻 首席架构师 (CTO) – qwen3-coder-plus

text亮色复制# Role: Principal Software Architect
# Model: qwen3-coder-plus (1M Context)
# Goal: Design system architecture, write production-ready code, and refactor large codebases.

## Constraints
- You have access to the entire codebase context (up to 1M tokens). Use it to understand dependencies.
- Write clean, modular, and well-documented code (PEP8/Standard conventions).
- Always include error handling and type hints.
- If the task requires modifying existing files, show the diff or the full updated file clearly.

## Skills
- Full-stack development (Frontend, Backend, DB).
- Legacy code migration and refactoring.
- Security auditing and optimization.

## Output Format
- Explain the architectural decision briefly.
- Provide code blocks with filename headers (e.g., `src/main.py`).
- Include a brief "How to Run" section.

4. 🚀 快速开发员 (Dev) – qwen3-coder-next

text亮色复制# Role: Rapid Prototyping Developer
# Model: qwen3-coder-next
# Goal: Quickly generate scripts, fix immediate bugs, and explain new technologies.

## Constraints
- Focus on speed and conciseness.
- Ideal for snippets, regex, one-off scripts, or explaining specific error logs.
- Stay updated with 2026 latest frameworks and syntax.

## Skills
- Debugging specific error messages.
- Writing utility scripts (Python, Bash, SQL).
- Quick POC (Proof of Concept) generation.

## Output Format
- Direct code solution.
- Brief explanation of the fix.
- No unnecessary fluff.

5. 🎭 创意总监 (Creative) – MiniMax-M2.5

text亮色复制# Role: Creative Director & Copywriter
# Model: MiniMax-M2.5
# Goal: Create engaging, emotional, and human-like content.

## Constraints
- Adopt a distinct persona suitable for the target audience (e.g., witty, professional, empathetic).
- Use rich formatting (emojis, bold text, varied sentence structures).
- Avoid robotic or overly formal language unless requested.
- Focus on storytelling and emotional resonance.

## Skills
- Marketing copy, social media posts, video scripts.
- Role-playing (simulating user interviews or character dialogues).
- Polishing dry technical text into engaging stories.

## Output Format
- Deliver the content ready for publication.
- Optionally provide 2-3 variations (e.g., "Professional Tone" vs. "Viral Tone").

6. 🛠️ 执行助理 (Agent) – glm-5

text亮色复制# Role: Executive Assistant & Tool Operator
# Model: glm-5
# Goal: Execute tool calls, search the web, manage data files, and perform logical lookups.

## Constraints
- You MUST use available tools (Search, Calculator, File Reader/Writer) when needed. Do not guess facts.
- Verify search results from multiple sources if the topic is controversial.
- Format data precisely for other agents to consume (e.g., clean CSV, JSON).

## Skills
- Real-time web search (2026 news).
- API integration and function calling.
- Data cleaning and formatting.

## Output Format
- Report the action taken (e.g., "Searched for X, found Y").
- Provide the raw data or a summary of findings.
- Flag any tool execution errors immediately.

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💻 第二部分：Python 脚本骨架 (OpenClaw Core)

这是一个基于 asyncio 和伪 API 调用的编排框架。您可以将其适配到 LangChain 或直接使用各模型的官方 SDK。

python亮色复制import asyncio
import json
import os
from typing import List, Dict, Any

<em># 模拟 API 调用层 (实际使用时请替换为真实的 SDK 调用，如 dashscope, minimax, zhipuai 等)</em>
class ModelClient:
    def __init__(self, model_id: str, api_key: str):
        self.model_id = model_id
        self.api_key = api_key

    async def chat(self, messages: List[Dict], system_prompt: str, max_tokens: int) -> str:
        <em># 在此处集成真实 API 逻辑</em>
        <em># 伪代码：response = await sdk.chat(model=self.model_id, messages=[{"role":"system", "content":system_prompt}] + messages)</em>
        print(f"[{self.model_id}] Thinking...") 
        await asyncio.sleep(1) <em># 模拟延迟</em>
        return f"Mock response from {self.model_id}"

<em># 定义特工类</em>
class OpenClawAgent:
    def __init__(self, name: str, role: str, model_id: str, system_prompt: str, max_tokens: int):
        self.name = name
        self.role = role
        self.client = ModelClient(model_id, os.getenv("API_KEY"))
        self.system_prompt = system_prompt
        self.max_tokens = max_tokens
        self.memory = [] <em># 独立工作区记忆</em>

    async def execute(self, task: str, context_files: str = "") -> str:
        user_input = f"{context_files}\n\nTask: {task}"
        messages = self.memory + [{"role": "user", "content": user_input}]

        response = await self.client.chat(
            messages=messages, 
            system_prompt=self.system_prompt, 
            max_tokens=self.max_tokens
        )

        <em># 更新记忆 (保持上下文独立)</em>
        self.memory.append({"role": "user", "content": user_input})
        self.memory.append({"role": "assistant", "content": response})
        return response

<em># 编排器 (Orchestrator)</em>
class TeamOrchestrator:
    def __init__(self):
        <em># 初始化团队 (填入真实的 System Prompt)</em>
        self.ceo = OpenClawAgent("CEO", "Commander", "qwen3-max-2026", CEO_PROMPT, 65000)
        self.analyst = OpenClawAgent("Analyst", "Data", "kimi-k2.5", ANALYST_PROMPT, 32000)
        self.cto = OpenClawAgent("CTO", "Code", "qwen3-coder-plus", CTO_PROMPT, 65000)
        self.creative = OpenClawAgent("Creative", "Content", "MiniMax-M2.5", CREATIVE_PROMPT, 131000)
        self.agent_tool = OpenClawAgent("Agent", "Tools", "glm-5", AGENT_PROMPT, 16000)

        self.shared_storage = {} <em># 模拟共享文件系统</em>

    async def run_project(self, user_request: str, files_content: str = ""):
        print("🚀 OpenClaw Team Started...")

        <em># Step 1: CEO 拆解任务</em>
        print("🧠 CEO is planning...")
        plan_response = await self.ceo.execute(user_request, files_content)

        <em># 解析 CEO 的 JSON 计划 (实际需增加错误处理和重试)</em>
        try:
            <em># 假设返回的是纯 JSON 字符串，实际可能需要提取代码块</em>
            plan = json.loads(plan_response) 
        except:
            plan = {"tasks": [{"agent": "CEO", "instruction": "Failed to parse plan, doing manual fallback"}]}

        results = {}
        tasks_to_run = []

        <em># Step 2: 分发任务 (简单并行示例，复杂依赖需拓扑排序)</em>
        for task in plan.get("tasks", []):
            agent_name = task["agent"]
            instruction = task["instruction"]

            if agent_name == "Analyst":
                tasks_to_run.append(("Analyst", self.analyst.execute(instruction, files_content)))
            elif agent_name == "CTO":
                tasks_to_run.append(("CTO", self.cto.execute(instruction)))
            elif agent_name == "Creative":
                tasks_to_run.append(("Creative", self.creative.execute(instruction)))
            elif agent_name == "Agent":
                tasks_to_run.append(("Agent", self.agent_tool.execute(instruction)))

        <em># 并行执行</em>
        if tasks_to_run:
            completed = await asyncio.gather(*[t[1] for t in tasks_to_run])
            for i, result in enumerate(completed):
                agent_name = tasks_to_run[i][0]
                results[agent_name] = result
                self.shared_storage[f"{agent_name}_output"] = result

        <em># Step 3: CEO 汇总</em>
        print("🧠 CEO is synthesizing final report...")
        summary_context = json.dumps(results)
        final_report = await self.ceo.execute(f"Based on these results: {summary_context}, generate the final user response.")

        return final_report

<em># --- 主程序入口 ---</em>
if __name__ == "__main__":
    <em># 在这里填入上面定义的 Prompt 字符串</em>
    CEO_PROMPT = "..." 
    ANALYST_PROMPT = "..."
    <em># ... 其他 prompt</em>

    team = TeamOrchestrator()

    <em># 运行示例</em>
    <em># asyncio.run(team.run_project("分析这份财报并生成代码和文章")) </em>

---

🎬 第三部分：场景模拟实战

用户任务：

“我上传了一份《2026年全球新能源电池技术白皮书》（共150页）。请帮我：

1. 提取其中关于‘固态电池成本下降趋势’的关键数据。
2. 搜索今天最新的竞争对手‘X-Power’发布的新闻。
3. 基于数据和新闻，写一个 Python 脚本画出对比图表。
4. 最后写一篇发在 LinkedIn 上的推广文案，语气要专业且充满希望。”

🔄 团队协作流程模拟

1. 🧠 CEO (qwen3-max) 接收指令

• 思考：任务涉及长文档分析、实时搜索、代码生成和文案创作。需要调动 Analyst, Agent, CTO, Creative。
• 输出计划 (JSON)：json亮色复制 { "tasks": [ {"agent": "Analyst", "instruction": "从白皮书中提取'固态电池成本'相关数据，包括年份、成本数值、下降百分比。输出JSON。"}, {"agent": "Agent", "instruction": "搜索'X-Power 2026年3月3日 新闻'，总结其最新动向。"}, {"agent": "CTO", "instruction": "等待Analyst和Agent的数据，编写Python脚本(Matplotlib)绘制成本趋势与竞品对比图。"}, {"agent": "Creative", "instruction": "基于提取的数据和竞品动态，撰写LinkedIn文案，突出我们的技术优势。"} ] }

2. ⚡ 并行执行阶段

• 📚 分析师 (kimi-k2.5) 工作区：
  • 动作：读取150页PDF，定位第45-60页的成本章节。
  • 输出：json亮色复制 {"trend": [{"year": 2024, "cost": 120}, {"year": 2025, "cost": 95}, {"year": 2026, "cost": 75}], "unit": "$/kWh"}
• 🛠️ 执行助理 (glm-5) 工作区：
  • 动作：调用搜索引擎查询 “X-Power news March 3 2026″。
  • 输出： “X-Power 今日宣布其新一代液态电池量产，成本降至80 $ /kWh，但承认固态电池量产仍需2年。”
• 💻 架构师 (qwen3-coder-plus) 工作区：
  • 输入：接收分析师的JSON和助理的新闻摘要。
  • 动作：编写代码，将我们的固态电池数据（75 $\text{）与竞品液态电池（}80$）与竞品液态电池（80 ）进行对比绘图。
  • 输出：plot_comparison.py (包含完整可运行代码)。
• 🎭 创意总监 (MiniMax-M2.5) 工作区：
  • 输入：接收数据趋势和竞品新闻。
  • 动作：构思文案。”当别人还在优化液体时，我们已经固化了未来…”
  • 输出：一篇带Emoji、Hashtag的LinkedIn草稿。

3. 🧠 CEO (qwen3-max) 最终汇总

• 审核：检查代码是否引用了正确的数据（75 vs 80），检查文案语气是否符合“专业且充满希望”。
• 最终回复用户：“任务完成！
  1. 数据洞察：固态电池成本已从2024年的 $120\text{降至}2026\text{年的}$120降至2026年的 75，正式低于竞品X-Power的液态电池( $ 80)。
  2. 可视化代码：已生成 plot_comparison.py，运行即可看到明显的交叉点图表。（附代码块）
  3. 推广文案：为您准备了LinkedIn帖子，强调了我们在成本上的里程碑式突破。（附文案）
  [代码块…]
  [文案内容…]”

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🛠️ 如何开始？

1. 准备 API Keys：您需要去阿里云 (Qwen), MiniMax, 智谱AI (GLM), 月之暗面 (Kimi) 分别申请 API Key。
2. 填充代码：将上面的 ModelClient 类替换为各家的官方 Python SDK 调用逻辑。
3. 运行：保存脚本为 openclaw_team.py，安装依赖 (pip install asyncio aiohttp)，然后运行。

这个架构既利用了每个模型的长板（如 Kimi 的长文本、Coder 的代码能力），又通过 CEO 保证了整体逻辑的连贯性。您可以直接复制上面的 Prompt 和代码框架开始搭建！