Плагин OpenClaw Agent Relay исправляет доставку сообщений в Telegram в многокомпонентных системах.

Разработчик выпустил openclaw-agent-relay — плагин, который решает проблему, когда sessions_send в мультиагентных настройках не доставляет ответы пользователям Telegram.
Проблема с sessions_send
При использовании sessions_send для передачи сообщений между агентами ответ целевого агента отправляется в channel=webchat (внутренний канал) вместо того, чтобы достичь пользователя в Telegram. Это происходит потому, что sessions_send сохраняет историю сессии и разговора, но не обрабатывает доставку должным образом. Проблема задокументирована в закрытом тикете #13374 с пометкой NOT_PLANNED. Кроме того, это может повредить контекст доставки сессии, навсегда переключив его с telegram на webchat (ссылки #44153 и #31671).
Существующие обходные решения и их ограничения
Разработчики пробовали два основных подхода:
- Явное использование инструмента message: Целевой агент вызывает message с channel: "telegram" и явными to/threadId, затем возвращает ANNOUNCE_SKIP. Это задокументировано в #47971 и #28603. Проблемы включают необходимость встраивать инструкции по доставке в каждый payload sessions_send и забывчивость агентов использовать обходное решение, особенно в длинных сессиях.
- Использование шага announce: Использование timeout=0 для получения шага announce, на котором агент может написать ответ для пользователя. Однако модели склонны возвращать ANNOUNCE_SKIP вместо написания контента (#43295). Доставка announce также имеет проблемы: теряет threadId для тем Telegram (#47971, #45878), молчаливо терпит неудачу при мультиканальных настройках (#47524), и текст ANNOUNCE_SKIP может просочиться к пользователям (#45084).
Решение: openclaw-agent-relay
Плагин полностью обходит как sessions_send, так и announce. Он использует тот же WebSocket RPC шлюза, который внутренне используют сабагенты (callGateway({ method: "agent" })), чтобы запустить ход агента в существующей сессии с deliver: true. Агент отвечает обычным образом без специальных инструкций, ANNOUNCE_SKIP или обходных решений с инструментом message, и ответ отправляется напрямую в Telegram.
Как использовать
Доступны два метода:
- Инструмент wake_agent: Любой агент может вызвать его, чтобы разбудить другого агента в своей сессии:
wake_agent({ sessionKey: "agent:my-agent:telegram:direct:123456", message: "Эй, напомни клиенту о контракте" }) - HTTP POST /notify: Для cron-заданий, скриптов или внешних триггеров:
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":"Напоминание: клиент просил контракт"}'
Установка
Установите с помощью: openclaw plugins install openclaw-agent-relay
Разработчик отмечает, что реализация аутентификации RPC шлюза включала работу с идентификацией устройства Ed25519, протоколами запрос-ответ и недокументированными особенностями протокола.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Claude Code v2.1.229: удаленное управление, маркетплейсы плагинов и критические исправления
Claude Code v2.1.229 добавляет Remote Control --continue, источники команд для плагинных маркетплейсов, SSE keepalives и исправляет сбои, MCP OAuth и утечки в file-watcher.

Представляем Xrouter: умный гибридный маршрутизатор LLM для оптимизации затрат и производительности.
Познакомьтесь с Xrouter, открытым решением, которое динамически интегрирует локальный и облачный интеллект, разработанным для снижения затрат на ИИ и повышения эффективности.

Гибридный поиск с использованием RRF улучшает систему памяти ИИ по сравнению с чистым векторным поиском.
Система памяти с открытым исходным кодом на базе PostgreSQL с pgvector обнаружила, что чистый векторный поиск недостаточен для точных совпадений, поэтому добавила полнотекстовый поиск и объединила результаты с использованием Reciprocal Rank Fusion (RRF) с k=60, а также обогащение запросов через токенизатор.

Осваивание режимов подписки Antropic: Хайку, Сонет и Опус
Изучите инновационные режимы подписки Antropic — Haiku, Sonnet и Opus — разработанные для улучшения вашего опыта программирования с ИИ с учетом индивидуальных особенностей и цен.