工作流原文
/ 工作流拆解室 No.07
A field manual for the multi-agent age · 2026 春
原文 · The Reddit Post
"I use my Openclaw to orchestrate between ClaudeCode desktop and Codex on my IDE. My claw runs on GLM 5.1, cheaper than Claude and very capable. Claude mostly handles the code on the front end while codex integrates the back end."
四個元件的角色與職責
這套工作流由四個獨立工具串接而成。各元件有明確的職責範圍，也有已知的限制。
OpenClaw
總指揮
層級 01 / Orchestrator
🦞 開源 AI 代理控制台
OpenClaw 是開源的 AI 助理框架，部署於本機，可常駐 Telegram、Discord 或本地終端機。核心功能是調度其他工具：接收指令、拆解任務，再將子任務分派給指定的編碼代理（Claude Code、Codex、Gemini 等），全程透過 PTY 子程序操控，並以 git worktree 隔離各代理的 Git 分支。
GLM-5.1
大腦
層級 02 / Brain
智譜 / Z.ai · 出廠 2026-03-27
驅動 OpenClaw 進行思考與規劃的模型。智譜 AI 的旗艦模型，在 Claude Code 評測框架裡得分 45.3（相當於 Claude Opus 4.6 的 94.6%），定價 $0.95/M 輸入 token、$3.15/M 輸出，約為 Claude Sonnet 4.6 的三分之一。用於「分派指令、寫計畫、彙整結果」等高頻低深度任務時，可有效降低整體成本。
Claude Code Desktop
前端工
層級 03 / Frontend Worker
Anthropic · UI 與 UX 的偏好者
Anthropic 官方的 Agentic Coding CLI，桌面版額外提供視覺 diff、本地檔案讀寫與 Cowork 背景代理。前端、UI、CSS 及設計相關程式碼的品質優於 Codex。已知問題：有時會在任務尚未完成時即回報「production-ready」，需搭配其他模型進行 review 確認。
Codex
後端工
層級 03 / Backend Worker
OpenAI · 後端與系統的硬漢
OpenAI 的 CLI 編碼代理，接 GPT-5 系列模型。後端與系統程式碼可靠，處理大型 codebase 時不易偏離範疇。UI 輸出以功能為優先，視覺設計品質有限。在此工作流中僅負責後端任務。
成本分配邏輯
一個調度層、兩個執行代理。調度層使用成本最低的模型。
— 此工作流的成本分配邏輯
三層架構的訊息流向
以下為 Reddit 引文的視覺化呈現：從指令進入 OpenClaw 開始，任務如何被拆解、分派至各代理，以及結果如何合流回傳。
LAYER 00 · USER
LAYER 01 · ORCHESTRATOR
LAYER 02 · BRAIN
LAYER 03 · CODING AGENTS
你
Telegram / Terminal / IDE
- "幫我做 X"
OpenClaw 🦞
ORCHESTRATOR · DISPATCH · MERGE
- 拆解任務 · 開分支 · 監看子程序 · 彙整結果
- powered by
GLM-5.1 · Z.ai
$0.95 / $3.15 per M tokens
- 前端任務 →
- 後端任務 →
Claude Code
FRONTEND · UI · CSS · UX
- React 元件、樣式、互動、視覺品味
Codex
BACKEND · API · DB · SYSTEMS
- 資料模型、整合、效能、架構紀律
FIG. A — 三層編碼樂團的訊息流向
Claude Code 與 Codex 的能力差異
兩個代理的輸出特性不同。Codex 後端程式碼可靠，較少偏離規格；Claude Code 前端與 UI 品質較高，但有時提前宣告完工。依此特性分配任務可降低整體修正成本。
Claude · 偏向前端
前端與 UI 適用場景
React / Vue 元件設計與視覺實作
CSS、Tailwind、設計系統的微調
UI 動畫、互動細節、micro-interaction
把 Figma 草稿轉成可運作的介面
排版、字距、留白等「美感判斷」
**已知問題：**可能在任務未完成時回報完工
Codex · 偏向後端
後端與系統 適用場景
API 路由、資料庫 schema、ORM
身份驗證、權限、安全性邊界
系統整合(payments、queues、cache)
大型 codebase 的重構,不會「迷路」
跑測試、抓 bug、做 code review
**已知問題：**UI 輸出以功能為主，視覺設計品質有限
以 GLM-5.1 驅動調度層的成本邏輯
OpenClaw 的「規劃、分派、彙整」階段消耗大量 token，但這類任務不需要頂級模型能力。以 GLM-5.1 承擔此層，可節省 60–70% 的調度成本，將 Claude 與 Codex 的用量集中於實際程式碼生成。
| 模型 | 輸入 / M token | 輸出 / M token | 用途 | 相對 Claude Sonnet |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5.1 (Z.ai) | $0.95 | $3.15 | OpenClaw 大腦 · 任務拆解、分派、彙整 | 省 70% |
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 | Claude Code · 前端實作 | 基準 |
| GPT-5.x (Codex) | $5.00 | $25.00 | Codex · 後端與系統實作 | 高 1.6× |
| Claude Opus 4.7 | $5.00 | $25.00 | (此工作流未使用) | 高 1.6× |
採用 GLM Coding Plan 月費制（$10–$60 不等）後，OpenClaw 的執行成本可轉為固定支出。對每日執行大量代理任務的用戶，月費制通常優於按 token 計費。
來自社群的九條操作建議
以下整理自 r/ClaudeCode、r/LocalLLaMA、OpenClaw Discord 及 OpenClaw GitHub 討論串中出現頻率較高的建議。
由 Codex 對 Claude 的輸出做 code review
Claude Code 完成前端任務後，將 commit 交給 Codex 執行 code review。Codex 能識別 Claude 宣告完工但實際未完成的情況，此流程在 r/ClaudeCode 討論中被稱為 "Codex babysitting Claude"。
— r/ClaudeCode
為每個代理建立獨立的 worktree
兩個代理不應共用同一分支。OpenClaw 預設以 git worktree 隔離，前端與後端 PR 各自合流，merge conflict 由 orchestrator 統一處理。
— OpenClaw 官方 SKILL
以 PTY 模式執行，不開 TUI
OpenClaw 操控 Claude Code 與 Codex 時，以 pty:true 將其作為 headless 子程序執行：送指令、讀 log、在被 prompt 時回應。避免以 GUI 模式啟動。
— Friends of the Crustacean
先輸出計畫，審核後再實作
Claude Code 與 Codex 均支援先產出 plan 再等待核准。可在 orchestrator 端以 GLM 自動審核計畫，僅在 GLM 判定需要升級時才通知人工介入。
— openclaw-code-agent
不要在 ~/.openclaw 目錄內執行 Codex
依官方 SKILL 說明："it'll read your soul docs and get weird ideas about the org chart!"。Codex 會將 OpenClaw 的狀態檔讀入並產生錯誤推論。應在 /tmp 或專案目錄內執行。
— OpenClaw coding-agent SKILL
後端任務搭配測試完成條件
Codex 執行後端任務時，以 Goal Task 設定明確的完成條件（例如 pnpm test passes），讓代理循環執行直到測試通過。此為 Codex 較可靠的使用模式。
— openclaw-code-agent goal docs
以背景模式啟動所有編碼代理
所有編碼代理應以 background:true 啟動，再以 process action:log 監看執行狀況。前景 one-shot 模式會阻塞 OpenClaw 的整個 chat 通道。
— OpenClaw GitHub
GLM 上下文上限為 128K，需控制輸入量
GLM-5.1 的 context window 為 128K，低於 Claude 的 200K–1M。規劃任務時，以 RAG 或檔案摘要取代完整 codebase 輸入，僅提供所需的局部上下文。
— Z.ai 官方文件
將通知路由設為 Telegram
將 notify route 設為 Telegram，可在離開電腦時繼續監看代理執行。以 GLM 驅動調度層，在外部執行代理的 token 成本較低。
— Zero-Human Company on Medium
在本機建立此工作流
前置需求：Node.js ≥ 18、Git、有效的 Claude Code 訂閱、Codex CLI 帳號，以及 Z.ai 的 GLM Coding Plan（最低 $10/月）。完整設定通常可在數小時內完成。
安裝 OpenClaw 與兩個編碼代理
OpenClaw、Claude Code CLI、Codex CLI 三者均需在 PATH 中。建議同時安裝 Claude Code 桌面版以取得視覺 diff 功能。
# OpenClaw (Hermes Agent 也可以,看你習慣)
npm install -g @openclaw/cli
# Claude Code CLI
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# Codex CLI
npm install -g @openai/codex
codex login將 OpenClaw 驅動模型設為 GLM-5.1
在 ~/.openclaw/openclaw.json 加入 Z.ai 的 endpoint（OpenAI 相容介面），將 OpenClaw 的驅動模型切換為 GLM-5.1。
{
"provider": "zai",
"baseUrl": "https://api.z.ai/api/paas/v4",
"model": "glm-5.1",
"apiKey": "$ZAI_API_KEY"
}定義「前端工」與「後端工」的角色卡
在 OpenClaw 的 SKILL 目錄建立兩個 coding-agent 設定：frontend.md 指定模型為 Claude Code，工作目錄為 app/web；backend.md 指定模型為 Codex，工作目錄為 app/api。Orchestrator 依任務描述關鍵字（「UI / style / page」路由至前者，「API / route / db」路由至後者）分派任務。
設定 Telegram / Discord 通知路由
設定 openclaw message send 的 notify route，確保任務失敗時能收到 Telegram 通知，避免代理在背景靜默中止而未被察覺。
執行第一條指令
透過 Telegram 向 OpenClaw 送出指令，例如：「新功能：會員 Dashboard。前端使用 shadcn 元件，後端需有 /api/me 路由與 JWT 驗證。」OpenClaw 以 GLM-5.1 拆解任務，建立兩個 worktree，分別將前端任務派給 Claude Code、後端任務派給 Codex，各自完成後合流至 main branch，並回傳 diff 連結。
# 你只下這一句,剩下的事 OpenClaw 自己分
新功能: 會員 Dashboard
- frontend: shadcn 元件, 響應式, 暗色模式
- backend: /api/me 路由, JWT 驗證, Redis cache由 Codex 審查 Claude Code 的輸出
合流前加入一道審核：Orchestrator 將 Claude Code 的 commit 交給 Codex 執行 review。Codex 識別問題後，可自行修正或回傳 Claude Code 處理。此反向流程在 Reddit 討論中出現頻率較高。
正常運作時的執行模式
Claude Code 提交，Codex 審查，GLM 調度。使用者僅需提供指令。
— 此工作流正常運作時的執行模式
已知限制與常見問題
以下問題在社群實戰回報中出現頻率較高，建議在設定前先行了解。
此架構的設計邏輯
這位 Reddit 用戶將多個 AI 工具組織為分工明確的系統：以 OpenClaw 作為調度層，以 GLM-5.1 承擔高頻低成本的規劃任務，以 Claude Code 和 Codex 各自執行前端與後端實作。每個元件的配置對應其已知的能力邊界。這種以角色分工取代單一全能助手的架構，可降低成本、提高輸出可預測性。
此工作流在 r/ClaudeCode、OpenClaw GitHub 及 Hacker News 的相關討論中均有具體案例。
tenten.co · 工作流拆解室
An editorial briefing on the multi-agent coding stack · 2026 · No.07