Configurando OpenClaw para una Comunicación Fluida entre Agentes

Un usuario de Reddit que experimentaba con OpenClaw documentó configuraciones que minimizan obstáculos cuando múltiples agentes de IA se comunican entre sí. Inicialmente, el usuario experimentaba resultados inconsistentes y problemas de tiempo de espera al intentar configurar un agente dedicado "trabajador de WhatsApp" al que otros agentes pudieran enviar solicitudes.

Configuraciones Clave

Las siguientes configuraciones permiten conversaciones más fluidas entre agentes:

"tools": {
  "sessions": { "visibility": "all" },
  "agentToAgent": { 
    "enabled": true,
    "allow": [ "*" ] 
  }
},
"agents": {
  "list": [
    {
      "id": "<para todos tus agentes, así que repite esto para cada uno>",
      "subagents": { "allowAgents": [ "*" ] }
    }
  ]
}

Configuración de Memoria

En el archivo MEMORY.md de cada agente, añade esta directiva:

- Siempre que se use la herramienta `session_send`, establece SIEMPRE el parámetro `timeoutSeconds` en 0.

Esto hace que las comunicaciones entre agentes sean asíncronas, evitando problemas de tiempo de espera cuando el LLM responde lentamente.

Limitaciones y Soluciones

La configuración aún encuentra un "ANNOUNCE_SKIP" de los agentes durante las conversaciones, lo que parece ser una limitación de diseño. El usuario descubrió que session.agentToAgent.maxPingPongTurns no acepta valores mayores a 5.

Para solucionar esto, añade en HEARTBEAT.md:

- Si una acción pendiente está esperando respuesta de uno o más agentes, da un pequeño empujón al agente(s) usando la herramienta `sessions_send` que incluya un parámetro `timeoutSeconds=0`, con la esperanza de reactivar la conversación.

Esto ayuda a reiniciar conversaciones que se estancan debido a ANNOUNCE_SKIP.