OpenClaw Agent Relay Plugin behebt Telegram-Zustellung in Multi-Agent-Setups

Ein Entwickler hat openclaw-agent-relay veröffentlicht, ein Plugin, das das Problem löst, bei dem sessions_send in Multi-Agent-Setups Antworten nicht an Telegram-Nutzer liefert.
Das Problem mit sessions_send
Wenn sessions_send verwendet wird, um Nachrichten zwischen Agenten weiterzuleiten, geht die Antwort des Zielagenten an channel=webchat (ein interner Kanal) statt zum Nutzer auf Telegram. Dies geschieht, weil sessions_send Sitzungs- und Konversationsverlauf beibehält, aber die Zustellung nicht korrekt handhabt. Das Problem ist im geschlossenen Ticket #13374 dokumentiert, das als NOT_PLANNED markiert ist. Zusätzlich kann es den Zustellungskontext der Sitzung beschädigen und ihn dauerhaft von telegram auf webchat umstellen (referenziert in #44153 und #31671).
Bestehende Workarounds und ihre Einschränkungen
Entwickler haben zwei Hauptansätze versucht:
- Explizite Verwendung von Nachrichten-Tools: Der Zielagent ruft message mit channel: "telegram" und expliziten to/threadId auf und gibt dann ANNOUNCE_SKIP zurück. Dies ist in #47971 und #28603 dokumentiert. Probleme umfassen die Notwendigkeit, Zustellungsanweisungen in jede sessions_send-Nutzlast einzubetten, und dass Agenten die Workaround-Nutzung vergessen, besonders in längeren Sitzungen.
- Verlassen auf announce-Schritt: Verwenden von timeout=0, um einen announce-Schritt zu erhalten, in dem der Agent eine nutzerorientierte Antwort schreiben kann. Allerdings neigen Modelle dazu, ANNOUNCE_SKIP zurückzugeben statt Inhalte zu schreiben (#43295). Die Announce-Zustellung hat auch Probleme: Sie lässt threadId für Telegram-Themen fallen (#47971, #45878), scheitert stillschweigend bei Multi-Channel-Setups (#47524), und ANNOUNCE_SKIP-Text kann an Nutzer durchsickern (#45084).
Die Lösung: openclaw-agent-relay
Das Plugin umgeht sowohl sessions_send als auch announce vollständig. Es verwendet denselben Gateway-WebSocket-RPC, den Subagenten intern verwenden (callGateway({ method: "agent" })), um einen Agenten-Turn in der bestehenden Sitzung mit deliver: true auszulösen. Der Agent antwortet normal ohne spezielle Anweisungen, ANNOUNCE_SKIP oder Nachrichten-Tool-Workarounds, und die Antwort geht direkt an Telegram.
Wie man es verwendet
Zwei Methoden sind verfügbar:
- Tool wake_agent: Jeder Agent kann es aufrufen, um einen anderen Agenten in seiner Sitzung zu wecken:
wake_agent({ sessionKey: "agent:my-agent:telegram:direct:123456", message: "Hey, erinnere den Kunden an den Vertrag" }) - HTTP POST /notify: Für Cron-Jobs, Skripte oder externe Auslöser:
curl -X POST http://127.0.0.1:18790/notify \ -H "Authorization: Bearer your-secret-token" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"sessionKey":"agent:my-agent:telegram:direct:123456", "message":"Erinnerung: Kunde hat nach dem Vertrag gefragt"}'
Installation
Installieren mit: openclaw plugins install openclaw-agent-relay
Der Entwickler merkt an, dass die Implementierung der Gateway-RPC-Authentifizierung die Arbeit mit Ed25519-Geräteidentität, Challenge-Response-Protokollen und undokumentierten Protokoll-Eigenheiten erforderte.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Siehe auch

Qwen Meetup Entwurf: Function Calling Harness 2 steigert CoT-Compliance von 9,91% auf 100% durch strukturierte Schemata
Eine Fortsetzung des früheren Beitrags zum Funktionsaufruf-Harness erweitert das Muster auf Bereiche ohne Compiler (Investitionsmemoranden, Rechtsgutachten, klinische Diagramme). Das Schema erzwingt Pflichtfelder – die Einreichung wird abgelehnt, wenn sie unvollständig ist. Qwen3.6-27b erreicht 100% CoT-Compliance bei diesen Schemata.
Claude Code v2.1.265: Plugin-Verzeichnis-Unterstützung, 1GB-Tool-Ergebnislimit und mehr
Claude Code v2.1.265 fügt Unterstützung für Plugin-Ordner via --plugin-dir hinzu, begrenzt gespeicherte Tool-Ergebnisse auf 1 GB, behebt Fehler bei Prompt-Cache-Wiederverwendung, Fortsetzen und mehr.

Libretto: Deterministische Browser-Automatisierungserzeugung für KI-Codierungsagenten
Libretto ist ein Skill+CLI-Toolkit, das KI-Coding-Agenten ermöglicht, deterministische Browser-Automatisierungsskripte als echten Code zu generieren, weg von Laufzeit-KI-Agenten. Es kombiniert Playwright-UI-Automatisierung mit direkten Netzwerk-/API-Anfragen für Zuverlässigkeit und umfasst schrittweises Debugging und Nur-Lese-Modi.

SmallClaw V1.0.3 fügt Webhooks, n8n-Automatisierung und MCP-Server-Unterstützung hinzu
SmallClaw V1.0.3 führt Webhook-Endpunkte für externe Dienstauslöser, lokale Automatisierungs-Workflows mit n8n und MCP-Server-Verbindungen für Tool-Integration ein. Das Update behält den Fokus des Tools auf den Betrieb mit kleinen lokalen LLMs bei.