Exécution de multiples agents de codage IA avec OpenClaw : Mise en place de fournisseur personnalisé et défis de mémoire inter-agents

Un développeur sur r/openclaw partage son expérience d'exécution de plusieurs agents de codage via OpenClaw en utilisant un fournisseur d'API tiers pour éviter les limites de débit et les coûts d'Anthropic. Il a configuré un fournisseur personnalisé dans openclaw.json avec DeepInfra, défini le jeton API dans .zshrc et redémarré la passerelle.

Problèmes et Correctifs

1. Échec de résolution de la clé API : openclaw doctor affichait « apiKey resolution failed » car la variable d'environnement n'était pas dans la portée du démon. Résolu en ajoutant export à /etc/environment (à l'échelle du système) et en redémarrant tout le système, pas seulement la passerelle.

2. Délai d'attente de DeepSeek V4 Pro : Les premières requêtes expiraient avec plus de 120 secondes TTFT en mode raisonnement maximal. Le paramètre par défaut d'OpenClaw LLM_REQUEST_TIMEOUT=60 tuait les requêtes avant que le modèle n'ait fini de réfléchir. Augmenté à LLM_REQUEST_TIMEOUT=180 dans .env.

3. Mise en cache du contexte non fonctionnelle : Le fournisseur prend en charge la mise en cache, mais OpenClaw nécessite les valeurs cacheRead et cacheWrite dans le bloc de coûts de la configuration du fournisseur. Après les avoir ajoutées, les hits de cache sont apparus dans les journaux dès la seconde requête avec un contenu MEMORY.md identique.

Configuration Actuelle

• Agent backend : DeepSeek V4 Pro
• Agent frontend : Qwen3.5 122B A10B
• Agent migration : V4 Flash

Problème d'Isolation Mémoire entre Agents

Chaque agent possède son propre fichier memory.md dans l'espace de travail, mais ils ne peuvent pas référencer les mémoires des autres lorsque nécessaire. Par exemple, l'agent backend écrit un changement de schéma dans sa mémoire ; l'agent de migration démarre plus tard et n'a aucune connaissance de cette décision. La création de liens symboliques entre fichiers mémoire provoque des conflits de verrouillage de fichiers car le gestionnaire de mémoire d'OpenClaw utilise des verrous de fichiers qui entrent en conflit lorsque plusieurs agents accèdent au même fichier simultanément. Le système de fichiers plat d'OpenClaw ne dispose pas de requêtes mémoire inter-agents intégrées.

L'auteur demande des solutions autres que passer à une base de données vectorielle (par exemple, ChromaDB) et envisage d'écrire une compétence personnalisée qui lit les fichiers mémoire des autres agents et affiche le contexte pertinent.