Как настроить суб-агентов с отдельными рабочими пространствами в OpenClaw

✍️ Reddit u/unknown📅 Опубликовано: 8 февраля 2026 г.🔗 Source
Как настроить суб-агентов с отдельными рабочими пространствами в OpenClaw
Ad

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"
      }
    }
  ]
}
Ad

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

Ad

👀 Смотрите также

Camoufox Cookie Injection: браузинг Reddit от вашего имени пока агент работает
Гайды

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.

OpenClaw community
Карты потока: обучение интегралу диффузионной модели для ускоренной выборки
Гайды

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.

OpenClawRadar
Практические методы для снижения дрейфа состояния в многошаговых ИИ-агентах
Гайды

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.

OpenClawRadar
Трехуровневая архитектура памяти для постоянного контекста агента OpenClaw
Гайды

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).

OpenClawRadar