Complex Task Subagent

AI Agent

Complex task orchestration and subagent command framework. Execute multi-stage complex tasks via subagent (sessions_spawn), including task breakdown, state m...

Agent 框架多 Agent 协作工作流编排

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概述

更多信息

复杂任务指挥子代理（Complex Task Subagent）#

安装#

当前安装方式（推荐）#

暂不支持 clawhub 安装，后续公开上架后可使用下发指令安装。

当前使用 git 安装且无需重启即可生效。

bash

# 克隆仓库
git clone https://gitee.com/GoSundayPlus/complex-task-subagent-skill.git ~/.openclaw/workspace/skills/complex-task-subagent

更新方法：

bash

cd ~/.openclaw/workspace/skills/complex-task-subagent
git pull

⚠️ 注意： 无需重启 OpenClaw Gateway，技能修改后自动生效。

快速开始#

适用场景：当你需要通过子代理执行多阶段复杂任务时使用此技能。

触发条件：当用户提到以下关键词时，本技能会被自动激活：

"深度工作模式"
"深夜工作模式"
"深夜无人模式"
"deepwork模式"
"无人值守"
"自动推进"
"任务编排"
"子代理"

核心价值：

可靠的任务编排和状态管理
自动检测和推进已完成的阶段
超时和重试机制，提高鲁棒性
检查点驱动，支持任务恢复
集成 OpenClaw Heartbeat 实现无人值守
🌙 夜间无人模式：提前收集必要信息，在用户休息时自助决策完成任务
🔑 关键节点确认模式：重要决策点自动提醒用户，超时自动切换无人模式
💾 智能缓存管理：子代理临时缓存，正常完成自动回收，异常中断可恢复
⚡ 深度工作模式：完全无人值守的自动化任务执行框架

Cron 任务调用方法参考#

想让定时任务发送消息到聊天窗口，必须先获取目标 ID（可以从终端获取）。

基本参数说明#

参数说明必需--name任务名称✅--cronCron 表达式（标准 5 字段格式）✅--session会话类型（isolated）✅--message要发送的消息内容或任务描述✅--agent指定子代理（可选，默认使用主 agent）⚠️--tz时区（推荐：Asia/Shanghai）⚠️--announce开启消息投递✅--channel指定渠道✅--to指定目标（用户/群组/话题 ID）✅--best-effort-deliver失败不影响任务（推荐）⚠️

Cron 表达式周期规则#

重要说明：

不支持相对时间：❌ "now + 10m"、 "in 5 minutes" 等
标准格式要求：✅ 必须是 5 个空格分隔的字段： 分时日月周
周期性执行：❌ 不支持一次性执行，只能周期性执行
时区设置：⚠️ 默认使用 UTC，建议添加 --tz "Asia/Shanghai" 使用北京时间

Cron 表达式示例#

bash

# 每 5 分钟
"*/5 * * * *"

# 每 10 分钟
"*/10 * * * *"

# 每 30 分钟
"*/30 * * * *"

# 每小时（整点）
"0 * * * *"

# 每天早上 9 点
"0 9 * * *"

# 每天晚上 10 点
"0 22 * * *"

# 每周一早上 9 点
"0 9 * * 1"

# 每月 1 日早上 9 点
"0 9 1 * *"

获取目标 ID 的方法#

从终端获取：

当前会话信息：查看终端输出的 inbound_meta，找到 chat_id
飞书群组 ID：从飞书群 URL 中提取
用户 ID：从飞书设置中查看

示例：

bash

# 当前飞书群聊 ID
chat_id: "oc_2495bf92d31c385fc9818642325fb3d0"

# 用户 ID
user_id: "ou_f2aa56becf853be2f515f64e1904d760"

完整示例（单行指令）#

重要：所有指令必须在一行完成，换行符会导致解析错误。

bash

# 每日 9 点提醒（北京时间）
openclaw cron add --name "每日提醒" --cron "0 9 * * *" --session isolated --message "早上好！今日任务..." --announce --channel feishu --to "7808697964" --tz "Asia/Shanghai" --best-effort-deliver

# 每 5 分钟测试
openclaw cron add --name "快速测试" --cron "*/5 * * * *" --session isolated --message "🧪 cron功能测试成功！" --announce --channel feishu --to "oc_2495bf92d31c385fc9818642325fb3d0" --tz "Asia/Shanghai" --best-effort-deliver

# 每小时查询天气（指定子代理）
openclaw cron add --name "天气查询" --cron "0 * * * *" --session isolated --agent "weather_agent" --message "查询当前天气和时间" --announce --channel feishu --to "oc_2495bf92d31c385fc9818642325fb3d0" --tz "Asia/Shanghai" --best-effort-deliver

# 每 30 分钟喝水提醒
openclaw cron add --name "喝水提醒" --cron "*/30 * * * *" --session isolated --message "💧 记得喝水哦！" --announce --channel feishu --to "oc_2495bf92d31c385fc9818642325fb3d0" --tz "Asia/Shanghai" --best-effort-deliver

重要提示#

单行指令：❌ 多行会导致解析错误，✅ 必须在一行完成
标准 cron 表达式：❌ 不支持相对时间，✅ 必须是 5 字段格式
时区设置：⚠️ 默认 UTC，建议添加 --tz "Asia/Shanghai" 使用北京时间
Message 参数：✅ 可以填写任务要求，会由对应的代理收到并作出响应再返回给用户
Agent 参数：⚠️ 如果任务复杂，可以指定子代理 --agent "agentid"，否则使用默认 agent 的上下文
隔离会话：使用 --session isolated 避免影响主会话
最佳投递：添加 --best-effort-deliver 失败不影响任务执行

Message 参数的工作原理#

经过测试验证：

✅ --message 参数可以填写任务要求
✅ 任务会由对应的代理收到并作出响应
✅ 响应会返回给用户（通过指定的 channel 和 to）
✅ 可以指定 --agent 使用特定子代理，否则使用默认 agent 的上下文

示例：

bash

# 发送固定消息
openclaw cron add --name "固定提醒" --cron "0 9 * * *" --session isolated --message "早上好！" --announce --channel feishu --to "oc_2495bf92d31c385fc9818642325fb3d0" --tz "Asia/Shanghai" --best-effort-deliver

# 发送任务描述，由代理处理
openclaw cron add --name "任务提醒" --cron "0 9 * * *" --session isolated --message "查询今日天气和日程，并汇报给我" --announce --channel feishu --to "oc_2495bf92d31c385fc9818642325fb3d0" --tz "Asia/Shanghai" --best-effort-deliver

# 指定子代理处理任务
openclaw cron add --name "天气查询" --cron "0 * * * *" --session isolated --agent "weather_agent" --message "查询当前天气和时间" --announce --channel feishu --to "oc_2495bf92d31c385fc9818642325fb3d0" --tz "Asia/Shanghai" --best-effort-deliver

Cron 任务管理命令#

bash

# 列出所有 cron 任务（包含名称和 id）
openclaw cron list

# 删除指定 cron 任务（使用 cron id，不是任务名称）
openclaw cron remove <cron_id>

# 清空所有 cron 任务
openclaw cron clear

重要说明：

❌ openclaw cron remove "任务名称" 不起作用
✅ 必须使用 openclaw cron remove <cron_id> 才能有效移除
✅ 通过 openclaw cron list 查询任务名称和 cron id 的对应关系

Cron 测试指令#

快速测试 cron 功能：

bash

# 步骤 1：添加测试任务（每 5 分钟）
openclaw cron add --name "cron测试" --cron "*/5 * * * *" --session isolated --message "🧪 cron功能测试成功！" --announce --channel feishu --to "YOUR_CHAT_ID" --tz "Asia/Shanghai" --best-effort-deliver

# 步骤 2：查看任务列表，获取 cron id
openclaw cron list

# 输出示例：
# ID                                    Name      Cron       Channel    To
# 1f92b145-310f-4f13-b173-030e069db57c  cron测试   */5 * * * * feishu     oc_xxx...

# 步骤 3：等待 5 分钟后查看结果

# 步骤 4：删除测试任务（使用上面获取的 cron id）
openclaw cron remove 1f92b145-310f-4f13-b173-030e069db57c

注意：默认 cron 功能是正常的，除非出错才需要测试。

关于 Pairing 限制#

OpenClaw 内置 cron tool 创建的任务（不是外部 CLI）：不存在设备配对问题。

如果使用外部 CLI 创建 cron 任务，可能会遇到 pairing 限制。解决方法：

编辑 ~/.openclaw/devices/pending.json，配置自动批准：

bash

# 备份原配置
cp ~/.openclaw/devices/pending.json ~/.openclaw/devices/pending.json.backup

# 配置自动批准
cat > ~/.openclaw/devices/pending.json << 'EOF'
{
  "silent": true,
  "autoApprove": ["browser", "cli", "openclaw-control-ui"],
  "logLevel": "warn"
}
EOF

# 重启 Gateway
# 正常系统
openclaw gateway restart

# 手机端（Termux Proot-Ubuntu）
pkill -f openclaw-gateway && sleep 2 && openclaw gateway --verbose

恢复原有配置的救命指令：

bash

cp ~/.openclaw/devices/pending.json.backup ~/.openclaw/devices/pending.json && pkill -f openclaw-gateway && sleep 2 && openclaw gateway --verbose

Heartbeat 配置方法参考#

何时使用 Heartbeat 而不是 Cron：

需要动态查询：如天气、实时数据、计算任务
需要复杂逻辑：如条件判断、多步骤任务
需要智能响应：如根据结果决定后续操作
需要节省上下文：避免主 agent 处理大量定时任务

Cron vs Heartbeat 对比#

特性CronHeartbeat动态查询❌ 只能发送固定消息或任务描述✅ 可以执行复杂查询和计算条件判断❌ 无条件执行✅ 可以根据结果决定操作执行频率⚠️ 最小 1 分钟✅ 可以自定义上下文消耗⚠️ 使用主 agent 上下文✅ 可以使用子代理，节省主 agent 上下文复杂性✅ 简单固定任务⚠️ 需要配置

为子代理配置 Heartbeat#

为什么使用子代理：

✅ 节省主 agent 上下文
✅ 隔离不同任务的逻辑
✅ 避免主 agent 被定时任务干扰

配置方法 1：使用 jq（推荐）

bash

# 备份原配置
cp ~/.openclaw/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json.backup

# 1. 创建子代理
jq '.agents.customAgents.weather_subagent = {"model": "zai/glm-4.7", "skills": ["weather"]}' ~/.openclaw/openclaw.json > /tmp/openclaw.json && mv /tmp/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json

# 2. 为子代理配置 heartbeat（每 5 分钟查询天气）
jq '.agents.customAgents.weather_subagent.heartbeat = {"every": "5m", "prompt": "查询当前天气和时间，输出格式：🕐 [时间] 🌤️ [天气]。如果不需要更新，回复 HEARTBEAT_OK。"}' ~/.openclaw/openclaw.json > /tmp/openclaw.json && mv /tmp/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json

# 3. 重启 Gateway
# 正常系统
openclaw gateway restart

# 手机端（Termux Proot-Ubuntu）
pkill -f openclaw-gateway && sleep 2 && openclaw gateway --verbose

恢复原有配置的救命指令：

bash

cp ~/.openclaw/openclaw.json.backup ~/.openclaw/openclaw.json && pkill -f openclaw-gateway && sleep 2 && openclaw gateway --verbose

配置方法 2：使用热加载配置

bash

# 备份原配置
cp ~/.openclaw/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json.backup

# 1. 创建子代理
openclaw config set agents.customAgents.weather_subagent.model "zai/glm-4.7"
openclaw config set agents.customAgents.weather_subagent.skills '["weather"]'

# 2. 为子代理配置 heartbeat
# 注意：热加载可能不支持直接配置 heartbeat，建议使用 jq 方法

# 3. 重启 Gateway
# 手机端
pkill -f openclaw-gateway && sleep 2 && openclaw gateway --verbose

Heartbeat Prompt 示例#

简单查询：

json

{
  "every": "5m",
  "prompt": "查询当前天气和时间，输出格式：🕐 [时间] 🌤️ [天气]。如果不需要更新，回复 HEARTBEAT_OK。"
}

复杂逻辑：

json

{
  "every": "10m",
  "prompt": "检查任务进度文件 /root/.openclaw/workspace/task-progress.json，如果当前阶段超时，发送提醒到飞书群聊 oc_2495bf92d31c385fc9818642325fb3d0。如果没有需要推进的内容，回复 HEARTBEAT_OK。"
}

多任务检查：

json

{
  "every": "15m",
  "prompt": "1. 检查邮件是否有重要消息\n2. 检查日历是否有即将到来的事件（<2小时）\n3. 检查系统资源使用情况\n4. 如果有任何需要关注的，发送提醒。否则回复 HEARTBEAT_OK。"
}

Heartbeat 配置参数说明#

参数说明示例every执行频率"5m"（5分钟）、 "1h"（1小时）、 "30m"（30分钟）prompt执行提示要执行的任务描述target目标（可选）"last"（默认，最后一个会话）

Heartbeat 频率选择建议#

频率适用场景Token 消耗推荐度5 分钟高优先级任务、实时监控高⭐⭐⭐10 分钟一般任务（推荐）中⭐⭐⭐⭐⭐30 分钟低优先级任务低⭐⭐⭐⭐1 小时后台检查很低⭐⭐⭐

建议：

✅ 高频任务（如实时天气、监控）：使用子代理 + heartbeat
✅ 低频任务（如每日提醒）：使用 cron
❌ 避免主 agent 处理大量定时任务

完整示例：为天气查询配置子代理 Heartbeat#

bash

# ===== 一次性配置指令 =====

# 1. 备份原配置
cp ~/.openclaw/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json.backup

# 2. 创建天气查询子代理
jq '.agents.customAgents.weather_subagent = {"model": "zai/glm-4.7", "skills": ["weather"], "heartbeat": {"every": "5m", "prompt": "查询当前天气（使用 wttr.in/?format=3）和北京时间，输出格式：🕐 [时间] 🌤️ [天气]。如果不需要更新，回复 HEARTBEAT_OK。"}}' ~/.openclaw/openclaw.json > /tmp/openclaw.json && mv /tmp/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json

# 3. 重启 Gateway（手机端）
pkill -f openclaw-gateway && sleep 2 && openclaw gateway --verbose

# ===== 恢复原有配置的救命指令 =====
cp ~/.openclaw/openclaw.json.backup ~/.openclaw/openclaw.json && pkill -f openclaw-gateway && sleep 2 && openclaw gateway --verbose

Heartbeat 注意事项#

Token 消耗：每执行一次都会消耗 token，建议根据任务重要性选择合适的频率
错误处理：如果 heartbeat 执行出错，会在下次心跳时重试
权限问题：子代理需要相应的权限才能执行任务（如发送消息、查询 API）
上下文隔离：子代理的 heartbeat 只影响该子代理，不会影响主 agent

我来帮你配置？#

如果以上配置看起来比较复杂，我可以帮你完成配置。

授权流程：

询问你的同意：你是否授权我来执行配置？
备份配置：我会自动备份你的配置文件
生成救命指令：生成一键恢复原有配置的指令
执行配置：帮你完成配置并重启 Gateway
验证结果：确认配置是否成功

示例：

text

你是否授权我来帮你为天气查询配置子代理 heartbeat？
如果你同意，我会：
1. 备份 ~/.openclaw/openclaw.json
2. 创建 weather_subagent 子代理
3. 配置每 5 分钟查询天气和时间
4. 重启 Gateway
5. 验证配置是否成功

回复"同意"或"授权"开始执行。

注意：

所有配置操作都会先备份，确保可以恢复
我会生成救命指令，你可以随时恢复原有配置
手机端使用 pkill -f openclaw-gateway && sleep 2 && openclaw gateway --verbose 重启
正常系统使用 openclaw gateway restart 重启

架构概览#

text

┌─────────────────────────────────────────────┐
│              主会话（指挥官）                 │
│  - 任务编排和状态管理                         │
│  - 超时检测和重试                             │
│  - 自动推进下一阶段                           │
│  - 同步到 Gitee                              │
└─────────────────────────────────────────────┘
           │
           ├──────────────┬──────────────┐
           ▼              ▼              ▼
    ┌──────────┐   ┌──────────┐   ┌──────────┐
    │ 子代理 1 │   │ 子代理 2 │   │ 子代理 3 │
    └──────────┘   └──────────┘   └──────────┘
           │              │              │
           └──────────────┴──────────────┘
                          │
                          ▼
                checkpoints/*.json
                (任务完成标记)

                          │
                          ▼
                OpenClaw Heartbeat
                (定期检查和自动推进)

核心原则#

1. 单一事实来源（SSOT）#

所有状态变更应该更新到一个中心化的文件： task-progress.json。

为什么重要：

避免状态不一致
简化调试和恢复
确保可追溯性

2. 检查点驱动#

子代理完成任务后必须写入检查点文件，主会话基于检查点推进。

为什么重要：

可靠性：同步写入，不会丢失
可恢复：任务中断后可以继续
可验证：可以检查任务完整性

3. 主会话主导#

主会话应该掌握控制权，定期检查并推进任务。

为什么重要：

逻辑清晰，易于维护
可以实现自动化
避免分布式协调的复杂性

4. 超时和重试#

每个阶段都应该有超时机制和重试策略。

为什么重要：

提高系统鲁棒性
可以自动恢复临时性故障
避免长时间卡死

5. 渐进式披露#

使用 OpenClaw Heartbeat 实现无人值守的定期检查。

为什么重要：

不依赖系统权限（如 cron）
与 OpenClaw 生态无缝集成
内置重试机制

6. 夜间无人模式#

在任务开始前收集所有必要信息，在用户休息期间自助决策完成任务。

为什么重要：

充分利用夜间时间
避免打扰用户休息
提高整体效率

7. 关键节点确认模式#

在关键决策点自动提醒用户，超时后自动切换到无人模式。

为什么重要：

平衡控制权和自动化
重要决策有人类参与
确保关键操作的安全性

8. 智能缓存管理#

子代理工作期间使用临时缓存，正常完成自动回收，异常中断可恢复。

为什么重要：

避免重复工作
支持任务恢复
提高容错性

9. 深度工作模式#

完全无人值守的自动化任务执行，包括进度监控、自动推进、异常恢复。

为什么重要：

最大化自动化程度
减少人为干预
实现真正的无人值守

任务结构#

单一状态文件：task-progress.json#

json

{
  "taskId": "unique-task-id",
  "taskName": "任务名称",
  "status": "in_progress",
  "currentPhase": 3,
  "completedPhases": 2,
  "totalPhases": 4,
  "lastUpdated": "2026-03-10T00:00:00Z",
  "checkpointsDir": "/root/.openclaw/workspace/complex-task-subagent-experience/checkpoints",
  "cacheDir": "/root/.openclaw/workspace/complex-task-subagent-experience/cache",
  "executionMode": "confirmation",
  "userPreferences": {
    "preferredAction": "ask",
    "autoFallbackToUnattended": true,
    "fallbackTimeout": 7200000,
    "nightModeEnabled": false,
    "nightModeStart": "22:00",
    "nightModeEnd": "08:00"
  },
  "notification": {
    "lastReminder": null,
    "reminderCount": 0,
    "remindersSent": []
  },
  "phases": {
    "phase1": {
      "name": "审核现有指南",
      "status": "completed",
      "completedAt": "2026-03-09T16:53:00Z",
      "subagent": "subagent-audit",
      "timeout": 1800000,
      "maxRetries": 3,
      "retries": 0,
      "checkpoint": "phase1-audit.json",
      "output": "/root/.openclaw/workspace/output/phase1-result.md",
      "cacheFile": "phase1-cache.json",
      "requiresConfirmation": false,
      "critical": false
    },
    "phase2": {...},
    "phase3": {
      "name": "创建 CDP 直连方案指南",
      "status": "running",
      "startedAt": "2026-03-09T18:56:00Z",
      "subagent": "subagent-cdp-guide",
      "timeout": 1800000,
      "maxRetries": 3,
      "retries": 0,
      "checkpoint": "phase3-cdp-guide.json",
      "output": "/root/.openclaw/workspace/output/phase3-result.md",
      "cacheFile": "phase3-cache.json",
      "requiresConfirmation": true,
      "critical": true,
      "confirmationTimeout": 3600000,
      "requiresGatewayRestart": false
    },
    "phase4": {...}
  }
}

字段说明#

字段说明必需taskId任务唯一标识✅taskName任务名称✅status状态：in_progress/completed/failed✅currentPhase当前阶段编号✅completedPhases已完成阶段数✅totalPhases总阶段数✅lastUpdated最后更新时间✅checkpointsDir检查点目录路径✅cacheDir子代理缓存目录路径⚠️executionMode执行模式：unattended/confirmation✅userPreferences用户偏好设置⚠️notification通知状态追踪⚠️phases各阶段详细配置✅

UserPreferences 字段说明#

字段说明默认值preferredAction默认操作：ask/auto/ask-criticalaskautoFallbackToUnattended是否自动降级到无人模式truefallbackTimeout降级超时时间（毫秒）7200000 (2小时)nightModeEnabled是否启用夜间模式falsenightModeStart夜间模式开始时间22:00nightModeEnd夜间模式结束时间08:00

Notification 字段说明#

字段说明lastReminder最后一次提醒时间reminderCount已发送提醒次数remindersSent已发送提醒的列表

Phase 字段说明#

字段说明必需name阶段名称✅status状态：pending/starting/running/completed/failed✅startedAt开始时间（running 状态）⚠️completedAt完成时间（completed 状态）⚠️subagent子代理标签（用于 sessions_spawn）⚠️timeout超时时间（毫秒）⚠️maxRetries最大重试次数⚠️retries当前重试次数⚠️checkpoint检查点文件名⚠️output输出文件路径⚠️cacheFile子代理缓存文件名⚠️requiresConfirmation是否需要用户确认⚠️critical是否为关键操作⚠️confirmationTimeout确认超时时间（毫秒）⚠️requiresGatewayRestart是否需要重启 Gateway⚠️

工作流程#

阶段 0：模式选择（新增）#

选择执行模式

夜间无人模式：
- 提前收集所有必要信息
- 设置 executionMode: "unattended"
- 用户休息期间自助决策

关键节点确认模式：

设置 executionMode: "confirmation"
关键操作需要用户确认
超时自动降级到无人模式

收集必要信息（无人模式） bash

# 创建预配置模板
cat > /root/.openclaw/workspace/task-preferences.json << 'EOF'
{
  "confirmations": {
    "gatewayRestart": {
      "allowed": false,
      "alternative": "使用缓存或降级方案"
    },
    "fileOperations": {
      "allowed": true,
      "safePaths": ["/root/.openclaw/workspace"]
    },
    "apiCalls": {
      "allowed": true,
      "rateLimit": 100
    }
  },
  "fallbackStrategies": {
    "critical": "ask_user",
    "nonCritical": "auto_proceed"
  }
}
EOF

配置用户偏好

编辑 task-progress.json 中的 userPreferences： json

{
  "preferredAction": "ask-critical",
  "autoFallbackToUnattended": true,
  "fallbackTimeout": 7200000,
  "nightModeEnabled": true,
  "nightModeStart": "22:00",
  "nightModeEnd": "08:00"
}

阶段 1：任务初始化#

创建 task-progress.json
- 定义所有阶段和配置
- 设置初始状态为 "in_progress"
- 所有阶段状态为 "pending"
- 设置执行模式和用户偏好

创建 checkpoints 目录 bash

mkdir -p /root/.openclaw/workspace/complex-task-subagent-experience/checkpoints

创建 cache 目录（新增） bash

mkdir -p /root/.openclaw/workspace/complex-task-subagent-experience/cache

配置 OpenClaw Heartbeat
- 编辑 HEARTBEAT.md（见参考文档）
- 调整心跳频率（推荐 10 分钟）

阶段 2：执行任务#

启动子代理 bash

# 基础启动
sessions_spawn \
  --task "任务描述" \
  --label "subagent-name" \
  --runtime "subagent" \
  --mode "run" \
  --timeoutSeconds 3600

# 带缓存启动（新增）
sessions_spawn \
  --task "任务描述" \
  --label "subagent-name" \
  --runtime "subagent" \
  --mode "run" \
  --timeoutSeconds 3600 \
  --cwd "/root/.openclaw/workspace/xianyu-automation"

子代理缓存管理（新增）

在子代理任务描述中明确要求使用缓存： text
```
执行以下任务：
```
使用 /root/.openclaw/workspace/complex-task-subagent-experience/cache/phase3-cache.json 作为临时缓存文件
任务过程中定期写入缓存（每10分钟或每个重要步骤后）
缓存格式：{"step": 1, "data": {...}, "timestamp": "2026-03-14T18:00:00Z"}
任务正常完成后，将最终结果写入检查点文件，并标记缓存可回收
如果任务异常中断，缓存文件保留用于恢复


缓存文件示例：
json

```json
{
  "phase": "phase3",
  "subagent": "subagent-cdp-guide",
  "status": "in_progress",
  "currentStep": 2,
  "totalSteps": 5,
  "data": {
    "intermediateResults": [],
    "state": {}
  },
  "timestamp": "2026-03-14T18:05:00Z"
}

关键节点确认（新增）

在需要用户确认的阶段： text
```
准备执行需要用户确认的操作：
```

操作类型：${type}
风险等级：${risk}
需要重启 Gateway：${needsRestart}

请确认是否继续执行？回复"确认"或"同意"继续，其他回复跳过此操作。如果1小时内未回复，将自动降级到无人模式。


提醒机制：
bash

```bash
# 第一次提醒（开始等待时）
echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] 📌 需要用户确认" >> task-notification.log

# 1小时后第二次提醒
if [ $(( $(date +%s) - lastConfirmation )) -gt 3600 ]; then
  echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] 📌 仍需用户确认（已等待1小时）" >> task-notification.log
fi

# 2小时后自动降级
if [ $(( $(date +%s) - lastConfirmation )) -gt 7200 ]; then
  executionMode="unattended"
  echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] 🌙 自动切换到无人模式" >> task-notification.log
fi

子代理执行任务
- 子代理完成任务后写入检查点文件
- 检查点文件包含任务结果和元数据
- 正常完成后标记缓存可回收
主会话检测到检查点
- Heartbeat 定期检查 checkpoints 目录
- 发现新检查点 → 验证完整性
- 更新 task-progress.json
自动推进下一阶段
- 检查下一阶段依赖条件
- 如果需要确认且未收到回复，进入等待状态
- 如果满足条件，启动下一阶段子代理

缓存回收（新增）

在子代理正常完成后： bash

# 检查任务状态
if [ "$phase_status" = "completed" ]; then
  # 回收缓存
  rm -f /root/.openclaw/workspace/complex-task-subagent-experience/cache/$cacheFile
  echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] ♻️ 缓存已回收: $cacheFile" >> task-cache.log
fi

在子代理异常中断后恢复： bash

# 检查缓存文件
if [ -f "$cacheFile" ]; then
  # 读取缓存
  cache_data=$(cat "$cacheFile")
  echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] 📦 从缓存恢复: $cacheFile" >> task-cache.log

  # 重新启动子代理并传入缓存
  sessions_spawn \
    --task "任务描述 - 从缓存恢复: $cache_data" \
    --label "subagent-name-retry" \
    --runtime "subagent" \
    --mode "run" \
    --timeoutSeconds 3600
fi

阶段 3：超时和重试#

超时检测 python

if phase.status == "running":
    elapsed = now() - phase.startedAt
    if elapsed > phase.timeout:
        if phase.retries < phase.maxRetries:
            # 重试
            phase.retries += 1
            restart_subagent(phase)
        else:
            # 失败
            phase.status = "failed"
            notify_user()

重新启动子代理
- 使用相同的 label 和任务描述
- 增加重试计数器

阶段 4：任务完成#

所有阶段完成
- 检查所有阶段状态为 "completed"
- 更新任务状态为 "completed"

同步到 Gitee bash

cd /root/.openclaw

# 添加所有修改
git add workspace/output/ workspace/experience/

# 提交
COMMIT_MSG="任务完成：$(date '+%Y-%m-%d %H:%M')"
git commit -m "$COMMIT_MSG"

# 推送
git push

记录日志 bash

echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] ✅ 任务已完成并同步到 Gitee" >> /root/.openclaw/workspace/task-monitor.log

检查点格式#

检查点文件结构#

json

{
  "checkpointId": "phase1-audit",
  "phase": "phase1",
  "phaseName": "审核现有指南",
  "status": "completed",
  "completedAt": "2026-03-09T16:53:00Z",
  "subagent": "subagent-audit",
  "output": "/root/.openclaw/workspace/output/phase1-result.md",
  "result": {
    "success": true,
    "message": "审核完成，发现 3 个问题",
    "issues": [
      "问题 1",
      "问题 2",
      "问题 3"
    ]
  },
  "metadata": {
    "totalIssues": 3,
    "criticalIssues": 1,
    "warnings": 2
  }
}

写入检查点#

在子代理中：

python

def write_checkpoint(checkpoint_file, data):
    import json
    from pathlib import Path

    checkpoint_path = Path("/root/.openclaw/workspace/complex-task-subagent-experience/checkpoints") / checkpoint_file

    with open(checkpoint_path, 'w') as f:
        json.dump(data, f, indent=2)

    print(f"✅ 检查点已写入: {checkpoint_path}")

OpenClaw Heartbeat 集成#

配置 HEARTBEAT.md#

将以下内容添加到 HEARTBEAT.md（或创建独立的 HEARTBEAT-TASK.md）：

markdown

# 任务检查清单

1. 读取 task-progress.json
2. 检查 checkpoints/ 目录
3. 比对检查点和任务进度，更新状态
4. 如果阶段完成但下一阶段未启动，自动推进
5. 如果所有阶段完成，同步到 Gitee
6. 记录操作日志
7. 如果没有需要推进的内容，回复 HEARTBEAT_OK

配置 openclaw.json#

json

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "heartbeat": {
        "every": "10m",
        "target": "last",
        "prompt": "Read HEARTBEAT-TASK.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not infer or repeat old tasks from prior chats. If nothing needs attention, reply HEARTBEAT_OK."
      }
    }
  }
}

心跳频率选择#

频率适用场景说明5 分钟高优先级任务快速响应，但消耗更多 token10 分钟一般任务（推荐）平衡响应和成本30 分钟低优先级任务节省 token，响应较慢1 小时后台任务最小化 token 消耗

子代理最佳实践#

子代理任务设计#

好的任务描述：

✅ "审核 /root/.openclaw/workspace/guide.md 文件，对比官方文档，记录所有虚构内容和不准确信息，输出到 /root/.openclaw/workspace/output/audit-report.md"

不好的任务描述：

❌ "审核指南"
❌ "看看这个文件有没有问题"
❌ "帮我检查一下"

子代理超时设置#

任务类型超时时间说明文本审核/分析30 分钟读取、分析、输出文档编写1 小时可能需要多次迭代代码生成45 分钟需要测试和调试数据处理2 小时取决于数据量Gitee 同步5 分钟快速操作

子代理标签规范#

使用描述性的标签，格式： subagent-<任务简述>

任务标签示例审核指南subagent-audit-guide创建文档subagent-create-doc测试代码subagent-test-code同步 Giteesubagent-sync-gitee

常见问题和解决方案#

问题 1：子代理完成后未推进下一阶段#

症状：

子代理显示完成
但 task-progress.json 状态未更新
下一阶段未启动

原因：

子代理未写入检查点文件
Heartbeat 未检测到检查点
检查点路径配置错误

解决方案：

检查 checkpoints 目录是否存在
检查检查点文件是否有效 JSON
检查 Heartbeat 配置是否正确

问题 2：子代理超时#

症状：

阶段状态一直是 "running"
超时时间已过

原因：

子代理卡死
任务过于复杂
网络问题

解决方案：

检查子代理日志
增加超时时间
重试机制自动重启

问题 3：状态不一致#

症状：

task-progress.json 和 checkpoints 不一致
已完成的阶段显示为 "running"

原因：

手动修改了状态文件
多个进程同时修改

解决方案：

以 task-progress.json 为准（SSOT）
使用检查点验证
避免手动修改状态文件

问题 4：Gitee 同步失败#

症状：

Git push 返回错误
任务标记为失败

原因：

网络问题
认证问题
冲突

解决方案：

检查网络连接
验证 SSH 密钥
手动解决冲突后重试

完整示例#

参见以下参考文档获取详细示例：

深度工作模式完整配置指南#

以 xianyu-automation 项目为例，展示如何完整配置深度工作模式。

1. 项目工作区配置#

确保所有相关 agent 共享同一个工作区：

bash

# 工作区路径
WORKSPACE="/root/.openclaw/workspace/xianyu-automation"

# 创建必要的目录结构
cd $WORKSPACE
mkdir -p cache output 配置

2. 配置绘图模型（第三方 API）#

方法 1：手工配置

编辑 ~/.openclaw/openclaw.json：

json

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "imageModel": "https://your-third-party-api.com/v1/images/generations",
      "imageModelProvider": "openai",
      "imageModelKey": "your-api-key"
    },
    "customAgents": {
      "content-creator": {
        "model": "zai/glm-4.7",
        "imageModel": "https://your-third-party-api.com/v1/images/generations",
        "imageModelKey": "your-specific-api-key"
      }
    }
  }
}

方法 2：热加载配置

bash

# 步骤 1：添加图像模型配置
openclaw config set agents.defaults.imageModel "https://your-third-party-api.com/v1/images/generations"
openclaw config set agents.defaults.imageModelProvider "openai"
openclaw config set agents.defaults.imageModelKey "your-api-key"

# 步骤 2：为特定 agent 配置不同的模型
openclaw config set agents.customAgents.content-creator.imageModel "https://your-specific-api.com/v1/images/generations"
openclaw config set agents.customAgents.content-creator.imageModelKey "your-specific-api-key"

# 步骤 3：重启 Gateway 以应用配置
openclaw gateway restart

使用 jq 修改配置

bash

# 设置默认图像模型
jq '.agents.defaults.imageModel = "https://your-third-party-api.com/v1/images/generations"' \
   ~/.openclaw/openclaw.json > /tmp/openclaw.json
mv /tmp/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json

# 设置图像模型提供商
jq '.agents.defaults.imageModelProvider = "openai"' \
   ~/.openclaw/openclaw.json > /tmp/openclaw.json
mv /tmp/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json

# 设置 API 密钥
jq '.agents.defaults.imageModelKey = "your-api-key"' \
   ~/.openclaw/openclaw.json > /tmp/openclaw.json
mv /tmp/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json

# 为特定 agent 配置
jq '.agents.customAgents["content-creator"] = {"model": "zai/glm-4.7", "imageModel": "https://your-specific-api.com/v1/images/generations", "imageModelKey": "your-specific-api-key"}' \
   ~/.openclaw/openclaw.json > /tmp/openclaw.json
mv /tmp/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json

3. 配置多 Agent 共享工作区#

在 ~/.openclaw/openclaw.json 中配置：

json

{
  "agents": {
    "customAgents": {
      "xianyu-commander": {
        "model": "zai/glm-4.7",
        "cwd": "/root/.openclaw/workspace/xianyu-automation",
        "skills": ["complex-task-subagent", "tavily-search"]
      },
      "xianyu-data-analyst": {
        "model": "zai/glm-4.7",
        "cwd": "/root/.openclaw/workspace/xianyu-automation",
        "skills": ["tavily-search"]
      },
      "xianyu-content-creator": {
        "model": "zai/glm-4.7",
        "cwd": "/root/.openclaw/workspace/xianyu-automation",
        "skills": ["complex-task-subagent"]
      },
      "xianyu-operator": {
        "model": "zai/glm-4.7",
        "cwd": "/root/.openclaw/workspace/xianyu-automation",
        "skills": ["complex-task-subagent", "tavily-search"]
      }
    }
  }
}

热加载配置

bash

# 添加咸鱼总指挥 agent
openclaw config set agents.customAgents.xianyu-commander.model "zai/glm-4.7"
openclaw config set agents.customAgents.xianyu-commander.cwd "/root/.openclaw/workspace/xianyu-automation"
openclaw config set agents.customAgents.xianyu-commander.skills '["complex-task-subagent", "tavily-search"]'

# 添加咸鱼数据分析 agent
openclaw config set agents.customAgents.xianyu-data-analyst.model "zai/glm-4.7"
openclaw config set agents.customAgents.xianyu-data-analyst.cwd "/root/.openclaw/workspace/xianyu-automation"
openclaw config set agents.customAgents.xianyu-data-analyst.skills '["tavily-search"]'

# 添加咸鱼内容创作 agent
openclaw config set agents.customAgents.xianyu-content-creator.model "zai/glm-4.7"
openclaw config set agents.customAgents.xianyu-content-creator.cwd "/root/.openclaw/workspace/xianyu-automation"
openclaw config set agents.customAgents.xianyu-content-creator.skills '["complex-task-subagent"]'

# 添加咸鱼操作员 agent
openclaw config set agents.customAgents.xianyu-operator.model "zai/glm-4.7"
openclaw config set agents.customAgents.xianyu-operator.cwd "/root/.openclaw/workspace/xianyu-automation"
openclaw config set agents.customAgents.xianyu-operator.skills '["complex-task-subagent", "tavily-search"]'

# 重启 Gateway
openclaw gateway restart

4. 配置 Skill 使用#

在 agent 配置中启用需要的 skill：

json

{
  "agents": {
    "customAgents": {
      "xianyu-commander": {
        "model": "zai/glm-4.7",
        "skills": {
          "complex-task-subagent": {
            "enabled": true,
            "executionMode": "confirmation",
            "userPreferences": {
              "preferredAction": "ask-critical",
              "autoFallbackToUnattended": true,
              "nightModeEnabled": true
            }
          },
          "tavily-search": {
            "enabled": true,
            "apiKey": "your-tavily-api-key"
          }
        }
      }
    }
  }
}

5. 限制 Agent 调用权限#

只允许咸鱼总指挥 agent 调用其他咸鱼相关 agent：

json

{
  "agents": {
    "accessControl": {
      "xianyu-commander": {
        "canCall": ["xianyu-data-analyst", "xianyu-content-creator", "xianyu-operator"],
        "cannotCall": []
      },
      "xianyu-data-analyst": {
        "canCall": [],
        "cannotCall": ["xianyu-commander", "xianyu-content-creator", "xianyu-operator"]
      },
      "xianyu-content-creator": {
        "canCall": [],
        "cannotCall": ["xianyu-commander", "xianyu-data-analyst", "xianyu-operator"]
      },
      "xianyu-operator": {
        "canCall": [],
        "cannotCall": ["xianyu-commander", "xianyu-data-analyst", "xianyu-content-creator"]
      }
    }
  }
}

热加载权限配置

bash

# 设置咸鱼总指挥的调用权限
openclaw config set agents.accessControl.xianyu-commander.canCall '["xianyu-data-analyst", "xianyu-content-creator", "xianyu-operator"]'
openclaw config set agents.accessControl.xianyu-commander.cannotCall '[]'

# 限制子 agent 的调用权限
openclaw config set agents.accessControl.xianyu-data-analyst.canCall '[]'
openclaw config set agents.accessControl.xianyu-data-analyst.cannotCall '["xianyu-commander", "xianyu-content-creator", "xianyu-operator"]'

openclaw config set agents.accessControl.xianyu-content-creator.canCall '[]'
openclaw config set agents.accessControl.xianyu-content-creator.cannotCall '["xianyu-commander", "xianyu-data-analyst", "xianyu-operator"]'

openclaw config set agents.accessControl.xianyu-operator.canCall '[]'
openclaw config set agents.accessControl.xianyu-operator.cannotCall '["xianyu-commander", "xianyu-data-analyst", "xianyu-content-creator"]'

# 重启 Gateway
openclaw gateway restart

6. 飞书群聊配置#

新建飞书群聊并设置机器人

通过飞书 API 创建群聊

bash

# 首先需要飞书 API 的 app_access_token
curl -X POST "https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "app_id": "cli_a92f97ca9b799cd4",
    "app_secret": "your-app-secret"
  }'

添加机器人到群聊

bash

# 使用群聊 ID 和机器人 ID
curl -X POST "https://open.feishu.cn/open-apis/contact/v3/group/add_bot" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APP_ACCESS_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "group_id": "YOUR_GROUP_ID",
    "bot_id": "ou_xxx"
  }'

设置机器人为管理员

bash

curl -X POST "https://open.feishu.cn/open-apis/contact/v3/group/set_group_admin" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_APP_ACCESS_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "group_id": "YOUR_GROUP_ID",
    "user_id_list": ["ou_xxx"],
    "user_id_type": "open_id"
  }'

配置 OpenClaw 默认机器人

编辑 ~/.openclaw/openclaw.json：

json

{
  "feishu": {
    "defaultAgentForGroup": {
      "oc_2495bf92d31c385fc9818642325fb3d0": "xianyu-commander"
    }
  }
}

热加载飞书配置

bash

# 设置飞书群聊默认 agent
openclaw config set feishu.defaultAgentForGroup.oc_2495bf92d31c385fc9818642325fb3d0 "xianyu-commander"

# 重启 Gateway
openclaw gateway restart

7. 唤醒 Agent 并获取回应#

方法 1：通过飞书群聊

在配置好的飞书群聊中，直接 @ 机器人：

text

@xianyu-commander 启动今日例行任务

方法 2：通过 OpenClaw CLI

bash

# 直接向 agent 发送消息
openclaw agent send --agent xianyu-commander --message "启动今日例行任务"

方法 3：通过 API

bash

curl -X POST "http://localhost:18789/api/agent/send" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent": "xianyu-commander",
    "message": "启动今日例行任务"
  }'

8. 深度工作模式完整示例#

创建任务配置文件

bash

cat > /root/.openclaw/workspace/xianyu-automation/task-progress.json << 'EOF'
{
  "taskId": "xianyu-daily-2026-03-14",
  "taskName": "咸鱼每日例行任务",
  "status": "in_progress",
  "currentPhase": 0,
  "completedPhases": 0,
  "totalPhases": 5,
  "lastUpdated": "2026-03-14T18:00:00Z",
  "checkpointsDir": "/root/.openclaw/workspace/xianyu-automation/cache/checkpoints",
  "cacheDir": "/root/.openclaw/workspace/xianyu-automation/cache/temp",
  "executionMode": "confirmation",
  "userPreferences": {
    "preferredAction": "ask-critical",
    "autoFallbackToUnattended": true,
    "fallbackTimeout": 7200000,
    "nightModeEnabled": true,
    "nightModeStart": "22:00",
    "nightModeEnd": "08:00"
  },
  "notification": {
    "lastReminder": null,
    "reminderCount": 0,
    "remindersSent": []
  },
  "phases": {
    "phase1": {
      "name": "数据分析",
      "status": "pending",
      "subagent": "xianyu-data-analyst",
      "timeout": 1800000,
      "maxRetries": 3,
      "retries": 0,
      "checkpoint": "phase1-data-analysis.json",
      "output": "输出/每日复盘报告.md",
      "cacheFile": "phase1-cache.json",
      "requiresConfirmation": false,
      "critical": false
    },
    "phase2": {
      "name": "内容创作",
      "status": "pending",
      "subagent": "xianyu-content-creator",
      "timeout": 1800000,
      "maxRetries": 3,
      "retries": 0,
      "checkpoint": "phase2-content.json",
      "output": {
        "文案": "输出/商品文案.md",
        "图片": "输出/封面图片.png"
      },
      "cacheFile": "phase2-cache.json",
      "requiresConfirmation": false,
      "critical": false
    },
    "phase3": {
      "name": "违禁词审核",
      "status": "pending",
      "subagent": "xianyu-content-creator",
      "timeout": 900000,
      "maxRetries": 3,
      "retries": 0,
      "checkpoint": "phase3-audit.json",
      "output": "输出/违禁词审核报告.md",
      "cacheFile": "phase3-cache.json",
      "requiresConfirmation": false,
      "critical": false
    },
    "phase4": {
      "name": "商品上架",
      "status": "pending",
      "subagent": "xianyu-operator",
      "timeout": 1800000,
      "maxRetries": 3,
      "retries": 0,
      "checkpoint": "phase4-listing.json",
      "output": "输出/上架结果.json",
      "cacheFile": "phase4-cache.json",
      "requiresConfirmation": true,
      "critical": true,
      "confirmationTimeout": 3600000,
      "requiresGatewayRestart": false
    },
    "phase5": {
      "name": "同步到 Gitee",
      "status": "pending",
      "subagent": "xianyu-commander",
      "timeout": 300000,
      "maxRetries": 3,
      "retries": 0,
      "checkpoint": "phase5-sync.json",
      "output": "输出/同步日志.md",
      "cacheFile": "phase5-cache.json",
      "requiresConfirmation": false,
      "critical": false
    }
  }
}
EOF

创建 HEARTBEAT-TASK.md

bash

cat > /root/.openclaw/workspace/xianyu-automation/HEARTBEAT-TASK.md << 'EOF'
# 咸鱼任务检查清单

1. 读取 /root/.openclaw/workspace/xianyu-automation/task-progress.json
2. 检查 /root/.openclaw/workspace/xianyu-automation/cache/checkpoints/ 目录
3. 比对检查点和任务进度，更新状态
4. 如果阶段完成但下一阶段未启动，自动推进
5. 如果下一阶段需要确认，检查是否已收到用户回复
6. 如果确认超时，自动降级到无人模式
7. 如果所有阶段完成，同步到 Gitee
8. 记录操作日志
9. 如果没有需要推进的内容，回复 HEARTBEAT_OK
EOF

配置 Heartbeat

bash

# 在 openclaw.json 中配置
openclaw config set agents.defaults.heartbeat.every "10m"
openclaw config set agents.defaults.heartbeat.target "last"
openclaw config set agents.defaults.heartbeat.prompt "Read /root/.openclaw/workspace/xianyu-automation/HEARTBEAT-TASK.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not infer or repeat old tasks from prior chats. If nothing needs attention, reply HEARTBEAT_OK."

# 重启 Gateway
openclaw gateway restart

9. 完整的热加载指令序列#

详细配置指令请参考： workspace/xianyu-automation/配置/热加载及jq命令参考.md

bash

# 快速配置（热加载方式）
openclaw config set agents.defaults.imageModel "https://your-api.com/v1/images/generations"
openclaw config set agents.defaults.imageModelProvider "openai"
openclaw config set agents.defaults.imageModelKey "your-api-key"

# 配置 agents
openclaw config set agents.customAgents.xianyu-commander.model "zai/glm-4.7"
openclaw config set agents.customAgents.xianyu-commander.cwd "/root/.openclaw/workspace/xianyu-automation"
openclaw config set agents.customAgents.xianyu-commander.skills '["complex-task-subagent", "tavily-search"]'

# 配置其他 agents（data-analyst、content-creator、operator）...

# 配置权限
openclaw config set agents.accessControl.xianyu-commander.canCall '["xianyu-data-analyst", "xianyu-content-creator", "xianyu-operator"]'
openclaw config set agents.accessControl.xianyu-data-analyst.cannotCall '["xianyu-commander", "xianyu-content-creator", "xianyu-operator"]'

# 配置飞书和 Heartbeat
openclaw config set feishu.defaultAgentForGroup.oc_2495bf92d31c385fc9818642325fb3d0 "xianyu-commander"
openclaw config set agents.defaults.heartbeat.every "10m"
openclaw config set agents.defaults.heartbeat.prompt "Read HEARTBEAT-TASK.md..."
openclaw gateway restart

10. 使用 jq 修改配置的完整指令#

详细配置指令请参考： workspace/xianyu-automation/配置/热加载及jq命令参考.md

bash

# 备份并配置
cp ~/.openclaw/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json.backup

# 配置绘图模型
jq '.agents.defaults.imageModel = "https://your-api.com/v1/images/generations"' ~/.openclaw/openclaw.json > /tmp/openclaw.json && mv /tmp/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json
jq '.agents.defaults.imageModelProvider = "openai"' ~/.openclaw/openclaw.json > /tmp/openclaw.json && mv /tmp/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json
jq '.agents.defaults.imageModelKey = "your-api-key"' ~/.openclaw/openclaw.json > /tmp/openclaw.json && mv /tmp/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json

# 配置 agents
jq '.agents.customAgents["xianyu-commander"] = {"model": "zai/glm-4.7", "cwd": "/root/.openclaw/workspace/xianyu-automation", "skills": ["complex-task-subagent", "tavily-search"]}' ~/.openclaw/openclaw.json > /tmp/openclaw.json && mv /tmp/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json

# 配置其他 agents（data-analyst、content-creator、operator）...

# 配置权限和飞书
jq '.agents.accessControl["xianyu-commander"] = {"canCall": ["xianyu-data-analyst", "xianyu-content-creator", "xianyu-operator"], "cannotCall": []}' ~/.openclaw/openclaw.json > /tmp/openclaw.json && mv /tmp/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json
jq '.feishu.defaultAgentForGroup["oc_2495bf92d31c385fc9818642325fb3d0"] = "xianyu-commander"' ~/.openclaw/openclaw.json > /tmp/openclaw.json && mv /tmp/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json

# 配置 Heartbeat 并重启
jq '.agents.defaults.heartbeat = {"every": "10m", "prompt": "Read HEARTBEAT-TASK.md..."}' ~/.openclaw/openclaw.json > /tmp/openclaw.json && mv /tmp/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json
openclaw gateway restart

11. 创建初始化脚本#

详细脚本内容请参考： workspace/xianyu-automation/配置/热加载及jq命令参考.md

bash

cat > /root/.openclaw/workspace/xianyu-automation/scripts/init-xianyu-config.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
echo "开始配置咸鱼自动化项目..."

# 检查 OpenClaw 是否运行
if ! openclaw gateway status &>/dev/null; then
  echo "OpenClaw Gateway 未运行，正在启动..."
  openclaw gateway start
fi

# 配置绘图模型
openclaw config set agents.defaults.imageModel "https://your-api.com/v1/images/generations"
openclaw config set agents.defaults.imageModelProvider "openai"
openclaw config set agents.defaults.imageModelKey "your-api-key"

# 配置 agents
openclaw config set agents.customAgents.xianyu-commander.model "zai/glm-4.7"
openclaw config set agents.customAgents.xianyu-commander.cwd "/root/.openclaw/workspace/xianyu-automation"
openclaw config set agents.customAgents.xianyu-commander.skills '["complex-task-subagent", "tavily-search"]'

# 配置其他 agents、权限、飞书...
openclaw config set agents.accessControl.xianyu-commander.canCall '["xianyu-data-analyst", "xianyu-content-creator", "xianyu-operator"]'
openclaw config set feishu.defaultAgentForGroup.oc_2495bf92d31c385fc9818642325fb3d0 "xianyu-commander"
openclaw config set agents.defaults.heartbeat.every "10m"
openclaw gateway restart

echo "✅ 咸鱼自动化项目配置完成！"
EOF

chmod +x /root/.openclaw/workspace/xianyu-automation/scripts/init-xianyu-config.sh

技能版本：2.0.0 最后更新：2026-03-15

更新日志#

v2.0.0 (2026-03-15)#

新增功能：

🌙 夜间无人模式
- 提前收集用户偏好和必要信息
- 在用户休息期间自助决策完成任务
- 支持预配置操作权限和降级策略
🔑 关键节点确认模式
- 重要决策点自动提醒用户
- 超时自动降级到无人模式
- 可配置提醒间隔和最大提醒次数
💾 智能缓存管理
- 子代理工作期间使用临时缓存
- 正常完成自动回收缓存
- 异常中断可从缓存恢复进度
- 支持缓存清理和统计
⚡ 深度工作模式
- 完全无人值守的自动化任务执行
- 集成 Heartbeat 实现自动推进
- 支持多 Agent 协作工作区
- 完整的配置指南和热加载指令

新增脚本：

scripts/select-execution-mode.sh - 执行模式选择脚本
scripts/cache-manager.sh - 子代理缓存管理脚本
scripts/notification-manager.sh - 通知提醒管理脚本

文档改进：

添加了完整的深度工作模式配置指南（以 xianyu-automation 为例）
详细的热加载指令和 jq 配置示例
飞书群聊配置说明
Agent 权限控制配置

捕获经验教训、错误及修正内容，以实现持续改进。适用于以下场景：（1）命令或操作意外失败；（2）用户纠正Claude（如“不，那不对……”“实际上……”）；（3）用户请求的功能不存在；（4）外部API或工具出现故障；（5）Claude发现自身知识已过时或不正确；（6）针对重复性任务发现了更优方法。同时，在执行重大任务前应回顾已积累的经验教训。

AI Agent

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场景驱动+关键词双模式技能发现工具。当用户用自然语言描述场景/需求（如"我想做一个海报""帮我分析股票"），或明确说"安装技能/find skills/找个skill"时，自动从官方内置、本地已安装、SkillHub、虾评、GitHub、ClawHub 六层联合搜索并推荐最合适的技能，支持一键安装。已完全替代官方...

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自我反思+自我批评+自我学习+自组织记忆。智能体评估自身工作、发现错误并持续改进。

AI Agent

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