核心用法
Department Manager 是一套基于 Python 脚本的部门化管理框架，允许用户将多个 AI 子代理（sub-agents）按职能划分为不同"部门"（如内容、研发、运营等），实现任务的并行委派与集中管控。
关键操作
- 创建部门：定义部门名称、职责范围及默认模型（如
arcee-ai/trinity-large-preview:free） - 任务分配：向指定部门下达任务并设置优先级（high/normal/low）
- 状态追踪：查看单部门任务队列或全局活跃任务
- 任务完成：提交任务产出，系统记录至本地存储
- 日报生成：输出各部门工作量与完成状态汇总
显著优点
1. 并行效率：突破单线程顺序执行瓶颈，多领域任务同步推进
2. 模型专业化：为不同部门绑定专用模型（如内容部门用写作模型、工程部门用代码模型）
3. 轻量部署：纯 Python 脚本实现，依赖仅 python3，数据以 JSON 本地存储
4. CEO 视角：模拟企业组织架构，用户作为"CEO"专注策略与质检
潜在局限
- 本地存储风险：
~/.openclaw/department-manager/departments.json为单点故障，无自动备份 - 无内置冲突解决：多部门协作时若出现依赖关系，需人工协调
- 模型配置硬编码：切换模型需修改脚本参数，缺乏动态配置界面
- 安全报告占位：当前安全认证为系统占位符，未经过实际安全扫描
适合人群
- 运营 AI 自动化业务的独立开发者或小型团队
- 需要同时处理内容生成、代码编写、市场调研的多面手用户
- 希望模拟企业组织架构进行项目管理的实验者
常规风险
- 数据持久化：JSON 文件损坏或误删将导致任务记录丢失
- 权限边界：脚本以用户权限运行，需确保
departments.py未被恶意篡改 - 模型成本：若配置付费模型，高频调用可能产生意外费用
- 产出质量：AI 生成内容需人工 QA，系统本身不内置审核机制