Une méthodologie structurée pour répliquer une configuration d'AI Agent sur plusieurs clients à l'aide d'une source de contexte unique et d'un générateur strict basé sur des barrières de validation.
Installer & Télécharger
1. ClawHub CLI
Le moyen le plus rapide d'installer une compétence directement depuis le registre.
npx clawhub@latest install agent-deployment-kit
2. Installation manuelle
Copiez le dossier de la compétence dans l'un de ces emplacements
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorité : Espace de travail > Local > Intégré
3. Installation du prompt
Copiez ce prompt dans OpenClaw pour l'installer automatiquement.
Aide-moi à installer agent-deployment-kit via Clawhub. Si Clawhub n'est pas installé, installe-le d'abord (npm i -g clawhub).
Vous préférez télécharger ?
Obtenez les fichiers bruts de la compétence dans une archive ZIP.
Qu'est-ce que Agent Deployment Kit ?
L'Agent Deployment Kit offre une approche structurée pour déployer une architecture d'AI Agent unique sur plusieurs clients tout en aidant à prévenir la dérive de configuration. Au lieu de copier manuellement des dossiers, cette approche utilise un squelette de modèle combiné à des fichiers de contexte spécifiques au client. En utilisant Openclaw Skills pour établir ce cadre, les développeurs maintiennent une source unique de vérité pour les prompts, les règles de sécurité et les procédures opérationnelles.
Au cœur de la méthodologie se trouve un générateur local qui traduit les variables du questionnaire en déploiements concrets tout en refusant les valeurs inconnues ou incomplètes. Cette conception atténue les risques de dérive de configuration, de fuites de résidus où les données d'un client sont accidentellement transférées à un autre, et de contournement des contraintes de sécurité.
Cas d'utilisation de Agent Deployment Kit
- Mise à l'Échelle des Déploiements vers Plusieurs Clients : Lorsque vous devez livrer la même architecture d'AI Agent sous-jacente à N clients, en garantissant que chacun reçoive sa marque, ses intégrations et ses outils spécifiques sans faire diverger le code de base.
- Mise à Jour Sécurisée des Configurations : Modifier un paramètre (comme un lien de réservation ou un paramètre clé) dans un questionnaire centralisé au lieu de modifier directement les fichiers en production.
- Réduction de la Portée des Fonctionnalités de l'Agent : Supprimer proprement les flux de travail hors de portée (tels que les crons et les playbooks) pour les clients qui n'ont pas acheté de fonctionnalités spécifiques, évitant ainsi que l'Agent n'improvise sur du code mort.
- Vérification de la Conformité et de la Sécurité : S'assurer que tous les Agents déployés fonctionnent avec des règles explicites de conservation des données, des bases légales claires et des marqueurs de divulgation honnête de l'IA.
Comment fonctionne Agent Deployment Kit
- Définir le Contexte : Les développeurs remplissent
context/QUESTIONNAIRE.jsonavec des variables spécifiques au client (sans secrets) et définissent des listes de clés danscontext/secrets.example.json. - Isoler les Secrets : Les vraies clés API et informations d'identification sont enregistrées localement dans
context/secrets.local.json, qui est dans le gitignored pour éviter les fuites dans le référentiel de code. - Construire le Squelette : Les fichiers principaux de l'Agent (tels que les fichiers de prompt, les playbooks, les contrôles de santé) sont conçus avec des espaces réservés en utilisant le format
{{PLACEHOLDER}}dans le répertoireskeleton/. - Exécuter le Générateur : Un script local traite les modèles et génère les fichiers de déploiement finaux dans le répertoire temporaire
out/, en effectuant une vérification par rapport à des modèles sentinelles pour bloquer les configurations incomplètes. - Déployer avec des Barrières de Sécurité : Le processus de déploiement vérifie la propriété des dossiers, crée des sauvegardes sécurisées, applique des autorisations système (comme 0600 pour les fichiers secrets) et effectue des validations de syntaxe et de mots-clés post-rendu.
Configuration de Agent Deployment Kit
Pour commencer à organiser le déploiement de votre Agent avec cette méthodologie :
- Assurez-vous d'avoir installé les dépendances d'exécution requises (telles que Node.js et grep).
- Créez une nouvelle structure de kit et initialisez les fichiers de contexte en fonction de la structure recommandée dans Openclaw Skills :
mkdir -p agent-kit-myclient/{context,skeleton,generator,out}
cd agent-kit-myclient
- Configurez votre
.gitignorelocal pour éviter les fuites de secrets et les problèmes de sauvegarde :
cat <<EOT >> .gitignore
context/secrets.local.json
out/
*.bak-*
EOT
- Rédigez votre propre script de génération (par exemple,
generator/generate.mjs) pour traiter les modèles tout en intégrant des schémas de validation stricts pour toutes les variables d'entrée.
Schéma de données et taxonomie de Agent Deployment Kit
L'organisation des fichiers et des données garantit une séparation nette entre la logique de base et la configuration du client :
| Répertoire / Fichier | Rôle | Contrôle de Version |
|---|---|---|
context/QUESTIONNAIRE.json |
Paramètres spécifiques au client, non secrets | Validé (ASCII uniquement) |
context/secrets.local.json |
Secrets de production actifs et informations d'identification | Gitignored |
skeleton/ |
Répertoire du moteur de modèle basé sur des variables | Validé |
out/ |
Fichiers compilés prêts pour le déploiement | Gitignored (Reconstruit lors de l'exécution) |
generator/generate.mjs |
L'analyseur personnalisé et le moteur de validation stricte | Validé |
Structure du Questionnaire
Votre QUESTIONNAIRE.json doit être structuré en exactement deux blocs principaux :
_meta: Description lisible par l'homme des métadonnées et de la portée (non rendue).config: Propriétés orientées machine (telles que les répertoires d'installation et les identifiants de modèle).context: Paramètres en texte brut rendus dans les prompts et les comportements de l'Agent.
Fonctionnalités avancées de Agent Deployment Kit
- Porte Sentinelle à Double Mode : Prend en charge un mode d'avertissement par défaut pour les étapes de cadrage et un mode de déploiement strict qui échoue immédiatement en cas de paramètres vides ou de chaînes d'espace réservé non résolues.
- Garde-fous de Corps Statique : Les instructions de support de charge (comme les marqueurs d'honnêteté de l'IA et les politiques de conservation des données) sont codées en dur dans la mise en page du modèle, les fichiers de contexte ne modifiant que les paramètres de base.
- Audits de Chasse aux Résidus : Flux de travail automatisés basés sur grep pour rechercher dans les contextes de modèles finalisés les identifiants génériques restants, les URL de staging ou les identifiants tiers.
- Duplication du Champ de Vision : Réplique les règles de sécurité principales dans
AGENTS.mdetTOOLS.mdpour garantir que les sous-agents respectent les limites même lorsqu'ils ne peuvent pas accéder au prompt principal.
SKILL.md
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