拆解了2026年AI多智能体(Multi-Agent)的核心趋势，横向测评了Cursor、Claude Code等一线编程利器，深度对比了LangGraph、CrewAI等底层框架的选型差异，并总结了四条极其硬核的Agent开发避坑指南，助你快速掌握智能体工作流。
本文深入分析 OpenClaw 在使用付费模型时 Token 爆炸的原因，并给出一套分层多模型 Multi-Agent 架构方案。通过模型分层、任务拆解、上下文压缩与动态路由策略，实现低成本高质量输出，适用于 AI 自动写作、代码生成与多智能体系统设计场景。