Sub-Agenten mit separaten Arbeitsbereichen in OpenClaw einrichten

Ein Mitglied der OpenClaw-Community hat eine elegante Lösung für ein häufiges Problem gefunden: Wie man Sub-Agenten mit völlig separaten Arbeitsbereichen und verschiedenen Modellen ausführt.
Das Problem
Viele Benutzer haben berichtet, dass default.subagents.model nicht wie erwartet funktioniert. Dies liegt daran, dass das Schema für Subagent-Defaults sich vom AgentEntity-Schema unterscheidet.
Die Lösung
Der Trick besteht darin, Ihren "Haupt"-Agenten in der Agentenliste zu definieren und allowAgents zu verwenden, um ihn mit anderen Agenten zu verbinden. Jeder Agent kann seinen eigenen Workspace und Modellkonfiguration haben.
Beispielkonfiguration
"agents": {
"defaults": {
"model": {
"primary": "openai/gpt-5.2"
},
"workspace": "/home/linux/.openclaw/workspace"
},
"list": [
{
"id": "main",
"name": "Main Agent",
"subagents": {
"allowAgents": ["developer-agent"]
}
},
{
"id": "developer-agent",
"workspace": "/home/linux/.openclaw/workspace.developer",
"model": {
"primary": "openai/gpt-5.2-codex"
}
}
]
}
Wichtige Vorteile
- Jeder Sub-Agent erhält seinen eigenen isolierten Arbeitsbereich
- Verschiedene Modelle können verschiedenen Agenten zugewiesen werden
- Klare Trennung zwischen Haupt- und spezialisierten Aufgaben
Quelle: r/openclaw Community
📖 Vollständige Quelle lesen: www.reddit.com
👀 Siehe auch

Qwen 3.5 Tool Calling Fixes für agentische Anwendungen: Serverstatus und clientseitige Workarounds
Eine detaillierte Analyse identifiziert vier Fehler, die den Tool-Aufruf von Qwen 3.5 in agentenbasierten Setups unterbrechen, verfolgt Serverkorrekturen bis April 2026 und bietet eine clientseitige Python-Funktion zum Parsen von XML-Tool-Aufrufen bei Serverausfällen.

Vier Methoden, um den ChatGPT-Verlauf in Claudes Gedächtnis zu übertragen
Claude bietet jetzt Memory-Import für ChatGPT-Daten, aber es gibt vier Ansätze mit unterschiedlichen Kompromissen: integrierter Import für Geschwindigkeit, kuratierte Abstraktion für Kontrolle, vollständiger Export zur Bewahrung oder eine hybride Methode, die alle drei kombiniert.

Entwurf von Einschränkungen für die Zuverlässigkeit von KI-Agenten in Produktionsumgebungen
Ein Reddit-Beitrag beschreibt einen einschränkungsbasierten Ansatz zur Nutzung von Claude für komplexe Codebasis-Operationen. Dabei werden explizite Aufzählungen von Fehlermodi, gestaffelte Ausführung mit Kontrollpunkten und Anti-Kurzschluss-Regeln betont, um beim Entfernen von 140 Dateien keine fehlerhaften Builds zu erzeugen.

Claude-Code-Struktur, die mehrere reale Projekte überstanden hat
Ein Entwickler teilt ein Claude Code-Setup, das sich bei 2-3 realen Projekten mit mehreren Skills, MCP-Servern und Agents bewährt hat. Zu den wichtigsten Erkenntnissen gehören die Verwendung von CLAUDE MD für Konsistenz, das Aufteilen von Skills nach Zweck, die Implementierung von Hooks und die Begrenzung der Kontextnutzung auf unter 60 %.