Agent Relay ermöglicht es unabhängigen KI-Agenten, Informationen auszutauschen und ihr Verhalten über ein gemeinsames, dateibasiertes Kontextsystem zu koordinieren.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install agent-shared-context
2. Manuelle Installation
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
3. Prompt-Installation
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, agent-shared-context über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Lieber herunterladen?
Hole dir die rohen Skill-Dateien in einem ZIP-Archiv.
Was ist Agent Relay?
Agent Relay ist ein spezialisiertes Framework für Multi-Agenten-Umgebungen, in denen unabhängige Agenten über die Entdeckungen der anderen informiert bleiben müssen. In vielen Setups von Openclaw Skills agieren Agenten als isolierte Inseln – zum Beispiel könnte ein Reddit-Agent ein Trendthema finden, von dem ein Moltbook-Agent nichts erfährt. Diese Skill schließt diese Lücke, indem sie eine zentralisierte Kommunikationsebene ohne den Overhead komplexer Datenbanken bereitstellt.
Durch die Nutzung gemeinsamer JSON-Dateien als gemeinsame Merkbank können Agenten bedeutende Erkenntnisse wie Trendthemen oder wichtige Highlights schreiben und diese lesen, bevor sie ihre eigenen Aufgaben ausführen. Diese Architektur gewährleistet koordiniertes Verhalten und plattformübergreifende Intelligenz, wodurch Ihr gesamtes Ökosystem von Openclaw Skills intelligenter und kohärenter wird.
Agent Relay Anwendungsfälle
- Synchronisierung von Trendthemen über verschiedene Social-Media-Plattformen hinweg (z. B. Reddit zu Moltbook).
- Benachrichtigung von Agenten zur Inhaltserstellung über aktuelle Nachrichtendurchbrüche, die von Forschungsagenten entdeckt wurden.
- Vermeidung redundanter Arbeit, indem Agenten prüfen können, ob ein bestimmtes Thema bereits bearbeitet wurde.
- Erstellung eines einheitlichen „globalen“ Speichers für lokale Multi-Agenten-Bereitstellungen.
So funktioniert Agent Relay
- Entdeckung: Ein Agent (z. B. ein News- oder Reddit-Scraper) identifiziert während seiner Routineaufgabe einen bedeutenden Trend oder ein Highlight.
- Aufzeichnung: Der Agent führt das Shared-Context-Skript aus, um diese Erkenntnis in einer standardisierten JSON-Datei im gemeinsamen Arbeitsbereich zu protokollieren.
- Konsultation: Ein zweiter Agent, der durch seinen eigenen cron oder Workflow ausgelöst wird, führt einen „get“-Befehl aus, um den neuesten gemeinsamen Kontext zu lesen.
- Informiertes Handeln: Der zweite Agent nutzt die abgerufenen Daten, um seine Ausgabe zu beeinflussen, und stellt so sicher, dass seine Aktionen für die breiteren Erkenntnisse des Ökosystems relevant sind.
- Wartung: Ein geplanter Bereinigungsprozess entfernt veraltete Einträge, um den gemeinsamen Kontext fokussiert und leistungsstark zu halten.
Agent Relay Einrichtung
Um Agent Relay in Ihren Openclaw Skills-Arbeitsbereich zu integrieren, folgen Sie diesen Schritten:
# Erstellen Sie die gemeinsame Verzeichnisstruktur in Ihrem Arbeitsbereich
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/shared
# Stellen Sie das Skript zur Verwaltung des gemeinsamen Kontexts bereit
# Stellen Sie sicher, dass shared-context.py in Ihrem Skriptverzeichnis abgelegt ist
chmod +x ~/.openclaw/workspace/scripts/shared-context.py
Agent Relay Datenschema & Taxonomie
Agent Relay organisiert gemeinsam genutzte Informationen mithilfe der folgenden Dateistruktur und Taxonomie:
| Datei | Datentyp | Zweck |
|---|---|---|
shared/trends.json |
Array von Objekten | Speichert Themen, Quellplattform und Relevanz-Scores. |
shared/highlights.json |
Array von Objekten | Speichert wichtige Zusammenfassungen, Titel und hochwertige Erkenntnisse. |
scripts/shared-context.py |
Python CLI | Die Schnittstelle zum Schreiben, Lesen und Bereinigen von Daten. |
Agent Relay Erweiterte Funktionen
- Score-basierte Filterung: Agenten können Aktionen basierend auf Relevanz-Scores priorisieren, die von anderen Openclaw Skills vergeben wurden.
- Automatisierte Brain-Wartung: Unterstützung für cron-basierte Bereinigung, um die Effizienz des Kontextfensters sicherzustellen und Datenaufblähung zu vermeiden.
- Quellenzuordnung: Verfolgt, welcher Agent welche Daten erzeugt hat, um eine bessere Auditierbarkeit zu gewährleisten.
- Null-Latenz-Koordination: Da lokale Datei-I/O verwendet wird, entsteht keine Netzwerklatenz bei der Synchronisierung zwischen Agenten.
SKILL.md
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