openclaw-inter-instance
OpenClaw 实例间通信。当需要在多个 OpenClaw 实例之间传递消息、同步数据、远程执行命令时使用此技能。覆盖 agent-to-agent 消息、nodes.run 远程执行、文件级通信等多种方式。
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Install
Works with every agent the skills CLI supports.
npx skills add https://github.com/aaaaqwq/agi-super-team --skill openclaw-inter-instance- 01
Install
Run the command in your project. The CLI asks which agents to install for.
- 02
Describe the task
Ask your agent for something this skill covers. It loads openclaw-inter-instance automatically when relevant.
- 03
Review the result
The agent follows the SKILL.md steps, scripts and references bundled with the skill.
SKILL.md
The instructions your agent reads when the skill is triggered.
OpenClaw 实例间通信
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:YOUR_GROUP_CHAT_ID",
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:YOUR_GROUP_CHAT_ID",
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"
FAQ
What does the openclaw-inter-instance skill do?
OpenClaw 实例间通信。当需要在多个 OpenClaw 实例之间传递消息、同步数据、远程执行命令时使用此技能。覆盖 agent-to-agent 消息、nodes.run 远程执行、文件级通信等多种方式。
How do I install openclaw-inter-instance?
Run npx skills add https://github.com/aaaaqwq/agi-super-team --skill openclaw-inter-instance in your project. The skills CLI detects the agents you use and copies the skill into the right folder. For Claude Code you can also place the skill folder at ~/.claude/skills/openclaw-inter-instance/ (personal) or .claude/skills/openclaw-inter-instance/ (project).
Which AI agents can use openclaw-inter-instance?
Any agent that supports the open Agent Skills format (a folder with a SKILL.md file), including Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, Windsurf, Cline, OpenCode and more.
Is openclaw-inter-instance safe to install?
No partner security audit is available yet. Skills can run commands and scripts, so read the SKILL.md and any bundled files before installing.
Who maintains openclaw-inter-instance?
It is published by aaaaqwq in aaaaqwq/agi-super-team. It has 54 recorded installs.
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