openclaw-inter-instance（OpenClaw inter instance 搜索）

OpenClaw 实例间通信

• Author: Daniel Li
• Copyright © Daniel Li. All rights reserved.

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

实战检查清单

1. nodes status — 目标 node 是否在线？
2. 目标机器有无代理/网络限制？
3. SSH key 是否配置？（git clone 用 HTTPS 更稳）
4. 超时设置是否足够？
5. 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。

1. 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
2. 不转发 — 员工自己在群里发消息，你不替他们转发回复
3. 不傻等 — 9 个员工并行工作，你不需要逐个等结果
4. 并行处理 — 派完活后继续处理 Daniel 的其他需求
5. 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

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

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"