Verwendung von Telegram-Themen für unbegrenzte parallele KI-Agenten-Konversationen

Ein Entwickler auf r/openclaw teilte einen praktischen Ansatz, um mehrere KI-Agenten mit unbegrenzten parallelen Gesprächen mithilfe der Forenfunktion von Telegram zu verwalten.
Vorheriger Ansatz und Einschränkungen
Der Entwickler gab einem Agenten zuvor drei Telegram-Bots, die denselben Arbeitsbereich teilten, was für parallele Aufgaben mit diesem einzelnen Agenten funktionierte. Dieser Ansatz war jedoch nicht skalierbar, wenn mehrere Agenten verwaltet werden sollten, da die Erstellung von drei Bots für jeden Agenten unpraktisch wurde.
Telegram-Themen-Lösung
Die Umwandlung einer Telegram-Gruppe in ein Forum ermöglicht es, dass jedes Thema als isolierte Sitzung fungiert. OpenClaw behandelt jedes Thema als separate Konversation mit eigenem Kontext. Das Setup verwendet nun:
- Eine Gruppe pro Agent
- Einen Bot pro Gruppe
- Neue Themen werden erstellt, wenn eine frische parallele Konversation benötigt wird
Technische Implementierung
- Jedes Thema erhält seinen eigenen Sitzungsschlüssel, um zu verhindern, dass Gespräche ineinander übergehen
- Eine Bot-Identität pro Agent hält das Setup sauber und einfach
- Agenten können selbst neue Themen erstellen, wenn sie einen frischen Thread benötigen
- Funktioniert mit der bestehenden Telegram Bot API – einfach Themen in den Gruppeneinstellungen aktivieren
Vorteile und Anwendungsfälle
Dieser Ansatz ermöglicht allen Agenten unbegrenzte parallele Gespräche ohne zusätzliche Bots, Token oder Konfiguration. Der Entwickler erwähnte speziell die Verwendung für:
- Programmieragenten
- Social-Media-Agenten
- Manager-Agenten
Der Entwickler merkte an, dass die Telegram Bot API für diesen Anwendungsfall automationsfreundlicher ist als Discord oder Slack.
Zukünftige Entwicklung
Der Entwickler arbeitet derzeit an einer Kontextfunktion über Themen hinweg, bei der Konversationen in einem Thema möglicherweise Informationen aus einem anderen Thema benötigen. Das Ziel ist es, Agenten zu ermöglichen, Nachrichten direkt aneinander zu senden, anstatt manuelles Kopieren und Einfügen zwischen Threads zu erfordern.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Siehe auch

Optimierung von Moltbot mit wichtigen Integrationen
Eine Bewertung fast jeder Moltbot-Integration zeigt, welche Tools tatsächlich die Produktivität steigern, und hebt Integrationen wie Telegram und AgentPay hervor.

OpenClaw praktische Erfahrungen: Einrichtung, Fähigkeiten und Kostenrealitäten
Ein Entwickler testete OpenClaw für den Aufbau eines Familienassistenten und stellte fest, dass es Ordnerstrukturen erstellen, Konfigurationen ändern, Python-Skripte schreiben und Dateien direkt organisieren kann. Die Erfahrung erforderte WSL unter Windows, OpenAI-API-Schlüssel mit Guthaben, zusätzliche Tools für das Web-Browsing und sorgfältiges Management verschiedener Kommunikationskanäle.

AgentBnB: Ein Multi-Agenten-System, erstellt von einem Nicht-Programmierer mit Claude Code
Ein Immobilienmakler ohne Programmierkenntnisse hat AgentBnB entwickelt, ein System, in dem autonome Agenten sich gegenseitig finden, einstellen, bezahlen und Rechnungen ohne manuelles Eingreifen begleichen können. Das Projekt hat derzeit 29 GitHub-Sterne und umfasst Identitäts-, Treuhand-, Reputations- und Relaisnetzwerksysteme.

OpenClaw auf 2 modifizierten 2080 Ti lokal mit vLLM hosten: Praxiserfahrung
Ein Benutzer teilt seine Erfahrung mit dem Impulskauf von zwei modifizierten 22GB 2080 Tis von Alibaba mit NVLink, um ein 20-30B Modell für OpenClaw über vLLM zu hosten, und sucht nach Ratschlägen für geeignete Modelle für Codierung, Homelab und RAG.