Как настроить суб-агентов с отдельными рабочими пространствами в OpenClaw

Участник сообщества OpenClaw нашёл элегантное решение распространённой проблемы: как запускать суб-агентов с полностью отдельными рабочими пространствами и разными моделями.
Проблема
Многие пользователи сообщали, что default.subagents.model не работает как ожидалось. Это связано с тем, что схема для defaults субагентов отличается от схемы AgentEntity, используемой в списке агентов.
Решение
Трюк в том, чтобы определить "главного" агента в списке агентов и использовать allowAgents для связи с другими агентами. Каждый агент может иметь собственный workspace и конфигурацию модели.
Пример конфигурации
"agents": {
"defaults": {
"model": {
"primary": "openai/gpt-5.2",
"fallbacks": []
},
"workspace": "/home/linux/.openclaw/workspace",
"maxConcurrent": 4
},
"list": [
{
"id": "main",
"name": "Main Agent",
"subagents": {
"allowAgents": ["developer-agent"]
}
},
{
"id": "developer-agent",
"name": "Developer Agent",
"workspace": "/home/linux/.openclaw/workspace.developer",
"model": {
"primary": "openai/gpt-5.2-codex"
}
}
]
}
Ключевые преимущества
- Каждый суб-агент получает изолированное рабочее пространство
- Разные модели можно назначить разным агентам
- Чёткое разделение между основными и специализированными задачами
- Явный контроль над тем, какие агенты могут порождать каких суб-агентов
Источник: сообщество r/openclaw
📖 Читать полный источник: www.reddit.com
👀 Смотрите также

Camoufox Cookie Injection: браузинг Reddit от вашего имени пока агент работает
Подробный гайд по обходу защиты Reddit через извлечение cookies из Firefox и инъекцию в Camoufox через Playwright.

Карты потока: обучение интегралу диффузионной модели для ускоренной выборки
Сандер Дилеман объясняет карты потоков — нейронные сети, которые напрямую предсказывают интеграл ОДУ диффузионной модели, обеспечивая более быструю семплировку, обучение на основе вознаграждения и управляемость.

Практические методы для снижения дрейфа состояния в многошаговых ИИ-агентах
Разработчик делится конкретными методами устранения дрейфа состояния в многозадачных рабочих процессах, включая чтение на основе снимков, исключительно добавление записей и разделение состояния и контекста. Эти подходы сделали запуски воспроизводимыми, а отладку — отслеживаемой.

Трехуровневая архитектура памяти для постоянного контекста агента OpenClaw
Разработчик создал трехслойную систему памяти на основе инфраструктуры OpenClaw, чтобы предотвратить запуск агентов без контекста в начале каждой сессии. Архитектура включает L1 (рабочие файлы, внедряемые на каждом шаге), L2 (семантический поиск по памяти) и L3 (справочные документы, открываемые по требованию).