aAAaqwq OpenClaw 实例间通信
- Author: Daniel Li
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当使用此技能
- 需要给另一个 OpenClaw 实例发消息
- 跨机器远程执行命令
- 多 agent 协作任务
- 同步仓库/文件到远程实例
通信方式优先级
按可靠性和实时性排序，依次尝试：
1. sessions_send（最优，需配置）
直接 agent-to-agent 消息，实时双向。
前提: 双方配置中开启：
// ~/.openclaw/openclaw.json
"tools": { "agentToAgent": { "enabled": true } }
用法:
sessions_send(sessionKey="agent:<target-agent>:main", message="...")
优点: 实时、双向、最简洁 缺点: 默认禁用，需要两端都开启
2. nodes.run（远程命令执行）
通过已配对的 node 在远程机器上执行命令。
前提: 目标机器已配对为 node 且在线（nodes status 检查）
用法:
nodes(action="run", node="<node-name>", command=["bash", "-c", "<command>"], commandTimeoutMs=30000)
注意事项:
- 环境变量可能与本地不同（如代理设置）
- 用
env -u HTTP_PROXY -u HTTPS_PROXY绕过不通的代理 - 复杂命令容易超时，拆分为多个小步骤
- gateway 响应慢时会超时（默认 30s），可调大
commandTimeoutMs
典型场景:
# 检查文件是否存在
nodes run: ["bash", "-c", "ls ~/target-dir 2>/dev/null && echo EXISTS || echo NOT_FOUND"]
# clone 仓库（注意代理问题）
nodes run: ["bash", "-c", "env -u HTTP_PROXY -u HTTPS_PROXY git clone https://github.com/user/repo.git ~/repo 2>&1"]
# 创建软链接
nodes run: ["bash", "-c", "ln -sfn /source/path /target/path && readlink /target/path"]
3. openclaw agent CLI（通过 node 调用远程 gateway）
在远程 node 上通过 CLI 向目标实例注入消息。
用法:
openclaw agent --session-id <session-id> -m '<message>' --json
注意: 需要等 gateway 处理 agent turn，容易超时（60-120s）。适合非紧急通知。
4. 文件级通信（兜底方案）
直接写入目标实例的 memory 文件，等待 heartbeat 读取。
用法:
# 通过 nodes.run 写入远程 memory 文件
cat >> <workspace>/memory/YYYY-MM-DD.md << 'EOF'
## 来自小a的通知 (HH:MM)
<消息内容>
EOF
优点: 一定能送达，不依赖实时连接 缺点: 非实时，需要等 heartbeat 或新 session 才能读到
5. Telegram/消息渠道（受限）
通过 message 工具发送。
限制: Telegram bot 之间不能互发消息（403 Forbidden）。仅适用于 bot → 人类 的场景。
不可行的方式
| 方式 | 原因 |
|---|---|
| Telegram bot → bot | Telegram API 禁止 |
| curl 调远程 gateway REST API | gateway 不暴露 REST 消息接口 |
| sessions_send 未开启 agentToAgent | 返回 forbidden |
实战检查清单
nodes status— 目标 node 是否在线？- 目标机器有无代理/网络限制？
- SSH key 是否配置？（git clone 用 HTTPS 更稳）
- 超时设置是否足够？
- 软链接路径是否正确？
推荐架构
小a (Linux VPS) 小m (Mac-Mini)
├── OpenClaw gateway ├── OpenClaw gateway
├── ~/AGI-Super-Skills (git repo) ├── ~/AGI-Super-Skills (git clone)
├── ~/clawd/skills/ (workspace) ├── ~/.openclaw/workspace/skills → ~/AGI-Super-Skills/skills
│ │
├── nodes.run ──────────────────── ├── paired node (connected)
└── sessions_send ─────────────── └── agent-to-agent (需开启)
本地 Agent 协调（A2A）
⭐ 高管工作模式（核心原则）
你是高管，不是传话筒。
- 派活即走 —
sessions_send不带timeoutSeconds（或设为 1-5s），发完指令立刻做下一件事 - 不转发 — 员工自己在群里发消息，你不替他们转发回复
- 不傻等 — 9 个员工并行工作，你不需要逐个等结果
- 并行处理 — 派完活后继续处理 Daniel 的其他需求
- 只管结果 — 员工汇报到群里，你审核质量即可
❌ 错误模式（秘书）:
派活 → 等回复 → 转发回复 → 再派下一个
✅ 正确模式（高管）:
批量派活（不等） → 做其他事 → 看群里汇报 → 审核质量
指令模板
sessions_send(
sessionKey="agent:<agentId>:telegram:group:-1003890797239",
message="【小a工作指令】<具体任务>。直接在群里发结果，不要回复我。",
timeoutSeconds=5 // 最多等5秒，超时也没关系，后台会继续
)
sessions_send vs message 的区别
| 方式 | 作用 | 正确用途 |
|---|---|---|
message(accountId=xxx, target=群ID) |
以该 bot 身份发消息 | 公告、通知、以员工名义发固定文本 |
sessions_send(sessionKey=..., message=...) |
给 agent 发指令，agent 自行处理并回复 | 分配任务、触发 agent 行为 |
sessionKey 格式（本地 agent）
agent:<agentId>:telegram:group:<chatId>
⚠️ 注意：delivery 回显问题
sessions_send 默认 delivery: "announce" 会把 agent 回复回显到调用者的会话，导致主 bot 在群里重复发 agent 的回复。agent 自己已经通过 message tool 发了消息，所以回显是多余的。
解决: agent 本身发消息到群，主 bot 不需要再转发。看到 agent 的 status=ok/timeout 就够了。
完整员工列表
| 员工 | agentId | accountId | 模型 |
|---|---|---|---|
| 小ops | ops | xiaoops | xsc-opus46 |
| 小code | code | xiaocode | xsc-opus46 |
| 小quant | quant | xiaoq | xsc-opus46 |
| 小content | content | xiaocontent | glm5 |
| 小data | data | xiaodata | glm5 |
| 小finance | finance | xiaofinance | glm5 |
| 小research | research | xiaoresearch | glm5 |
| 小market | market | xiaomarket | glm5 |
| 小pm | pm | xiaopm | glm5 |
注意：quant 的 accountId 是 xiaoq（不是 xiaoquant）。
GLM-5 身份覆盖问题
GLM-5 有内置 "Kiro" 人设，会覆盖 SOUL.md 身份。解决方案：在 AGENTS.md 顶部加 CRITICAL IDENTITY 强制声明。
批量调度
for agent_id in ["ops", "code", "quant", "content", "data", "finance", "research", "market", "pm"]:
sessions_send(
sessionKey=f"agent:{agent_id}:telegram:group:-1003890797239",
message="你的任务指令"
)
触发词
- "给小m发消息"
- "通知另一个实例"
- "跨机器执行"
- "同步到远程"
- "agent间通信"
- "实例间通信"