核心功能
OpenClaw Swarm Layer 是一个 spec-driven 的工作流编排引擎，专为 OpenClaw 生态设计。用户通过 Markdown 编写目标与分阶段任务，系统自动生成依赖排序的任务图并分派执行。
执行模式：双轨设计——acp 自动化路径为默认能力，支持并发保护与队列调度；manual 作为安全回退，确保人工可控。
会话与持久化：会话支持绑定键复用、线程绑定与 steering 消息注入，跨会话连续性通过进度摘要与启动序列实现。
质量与审查：任务需显式 approve/reject，支持结构化的四维加权评分（功能/正确性/设计/工艺）。拒绝后任务自动返回 ready 状态，支持配置重试限制与死信追踪。
自动驾驶控制平面：可选的 autopilot 模式提供监督式自动化，支持状态监控、暂停/恢复/停止及 tick 预览，watcher 驱动实现事件响应。
报告与集成：自动生成状态快照、运行日志、审查日志、规范归档与完成摘要，同步输出至本地磁盘与 Obsidian 知识库。
显著优点
- 人机协作设计：自动化与人工决策明确分离，审查门控强制操作员参与关键节点
- 生产级韧性：自动重试、并发保护、会话预算控制、任务不可变性保障
- 可观测性强：结构化 JSON 输出、多级诊断命令、完整的审计日志链
- 渐进式自动化：从手动执行到半监督 autopilot，再到可选的全 watcher 模式
潜在局限
- 单机限制：明确非分布式架构，无法跨多节点调度
- 非 CI/CD 工具：无 git 集成、PR 创建或部署能力
- 依赖 ACP 就绪性：自动化路径需要正确配置的 ACP 公路径，配置不当会降级至警告或阻塞状态
- 学习曲线：Harness 增强模式（GAN 模式）涉及 Sprint Contract、Evaluator 注入、质量 rubric 等概念，需理解编排哲学
适合人群
- 需要结构化任务编排的 AI 辅助开发者
- 追求可审计、可回滚工作流的团队
- 希望在自动化效率与人工监督间取得平衡的操作员
- Obsidian 用户，希望将执行记录纳入知识管理流程
常规风险
- 版本漂移：OpenClaw 升级后可能出现 bridge 元数据不兼容，需运行
doctor诊断并清理 - 会话孤儿：长期运行的会话可能残留，需定期
cleanup - 死信堆积：重试耗尽任务需人工干预重置
- ACp 配置错误：
acp.enabled与 runner 解析失败会导致自动化路径不可用