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

От 88 до 100 PSI: Claude Code для оптимизации фронтенда
Разработчик использовал Claude Code, чтобы поднять PageSpeed Insights с 88 до 100 на мобильных. Ключевые тактики: адаптивные изображения с srcset, IntersectionObserver, удаление предзагрузки шрифтов. Claude работал как партнёр по отладке, а не как одноразовое решение.

Визуальное руководство по жизненному циклу 27 хуков Claude Code
Сообщество создало ресурс с визуальным и аудио-обзором всех 27 хуков Claude Code, показывающий, когда каждый срабатывает, их порядок и какие данные они получают. Проект был полностью создан с использованием самого Claude Code.

Руководство по созданию домашней лаборатории на V100 SXM2 NVLink: Сборка системы с 64 ГБ объединённой видеопамяти примерно за 1100 долларов.
Подробное руководство описывает, как собрать домашнюю лабораторию на базе V100 SXM2 с 64 ГБ объединённой через NVLink видеопамяти примерно за $1100, используя обратно спроектированное китайское оборудование. В нём рассматриваются вопросы поиска комплектующих, оценки производительности и совместимости программного обеспечения.

Базовые модели маршрутизации для использования Claude и OpenAI
Разработчик делится своей стратегией маршрутизации моделей, используя Claude Haiku 4.5, Sonnet 4.6, Opus 4.6 и ChatGPT 5.3 Codex для различных типов задач, с резервными вариантами GPT-5 Mini и GPT-5.4 при необходимости.