基于OpenClaw多agent的多源数据源采集、加工和可视化平台
1.在信息爆炸的时代，监控多个数据源（新闻、社交媒体、价格行情、系统日志）往往需要写大量重复的爬虫代码，而且数据重复、难以统一管理。本文分享如何用 OpenClaw 编排多个 AI Agent 自动采集异构数据，借助 Qdrant 向量去重避免噪音，用 PostgreSQL 持久化保证数据可靠性，最后通过 Vue 看板统一展示; 2.多源消息是后续数据加工和方案决策的先行必备要求。
架构设计和技术选型
- OpenClaw 的核心是 Orchestrator 模式里定义多个 Agent，Orchestrator 负责任务分发、并发控制和结果汇聚，每个agent负责采集不同类型或者不同数据源；
- Gin 作为所有 Agent 的数据入口，负责接收上报、触发去重流程、写入数据库。
- 这是整个系统最有意思的部分。传统去重用 URL 哈希或标题哈希，但对于"同一事件被不同媒体报道"这类情况完全失效。语义去重相比 URL 哈希的优势在于：同一热点事件被 10 家媒体转载，传统方式会入库 10 条，语义去重后只保留第一条，信息密度大幅提升Qdrant 的向量相似度检索可以做到语义级去重。
- Postgres处理数据的持久化存储和索引查询；
- Vue是PC端和移动端查看数据流的不二选择；
快速测试验证原型
- 4 个 Agent 共采集原始数据约 3,200 条
- Qdrant 语义去重后实际入库 1,180 条，去重率约 63%
- 单次去重检索延迟（含 Embedding 生成）平均 ~180ms
- PostgreSQL 写入 TPS 峰值约 300 条/秒，完全满足需求
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