Запуск нескольких ИИ-агентов кодирования с OpenClaw: Настройка пользовательского провайдера и проблемы кросси-агентной памяти

Разработчик на r/openclaw делится опытом запуска нескольких агентов кодирования через OpenClaw с использованием стороннего API-провайдера, чтобы избежать ограничений скорости и затрат Anthropic. Они настроили пользовательского провайдера в openclaw.json с DeepInfra, установили токен API в .zshrc и перезапустили шлюз.

Проблемы и исправления

1. Ошибка разрешения ключа API: openclaw doctor показал "apiKey resolution failed", потому что переменная окружения была вне области видимости демона. Исправлено добавлением export в /etc/environment (системный) и перезагрузкой всей системы, а не только шлюза.

2. Тайм-аут DeepSeek V4 Pro: Первые запросы завершались тайм-аутом с TTFT более 120 секунд в режиме максимального рассуждения. Значение OpenClaw по умолчанию LLM_REQUEST_TIMEOUT=60 прерывало запросы до завершения размышлений модели. Увеличено до LLM_REQUEST_TIMEOUT=180 в .env.

3. Кэширование контекста не работает: Провайдер поддерживает кэширование, но OpenClaw требует значения cacheRead и cacheWrite в блоке стоимости конфигурации провайдера. После их добавления в журналах появились записи о попаданиях в кэш со второго запроса с идентичным содержимым MEMORY.md.

Текущая настройка

• Бэкенд-агент: DeepSeek V4 Pro
• Фронтенд-агент: Qwen3.5 122B A10B
• Агент миграций: V4 Flash

Проблема изоляции памяти между агентами

Каждый агент имеет собственный файл memory.md в рабочей области, но они не могут ссылаться на память друг друга при необходимости. Например, бэкенд-агент записывает изменение схемы в свою память; агент миграций запускается позже и не знает об этом решении. Создание симлинков на файлы памяти вызывает конфликты блокировок файлов, так как менеджер памяти OpenClaw использует файловые блокировки, которые конфликтуют при одновременном доступе нескольких агентов к одному файлу. Файловая система OpenClaw не имеет встроенных запросов к памяти между агентами.

Автор спрашивает о решениях, кроме перехода на векторную БД (например, ChromaDB), и рассматривает создание пользовательского навыка, который читает файлы памяти других агентов и извлекает релевантный контекст.