Agent Relay は、独立した AI エージェントが、共有されたファイルベースのコンテキスト システムを通じてインテリジェンスを共有し、行動を調整することを可能にします。
インストール＆ダウンロード
1. ClawHub CLI
レジストリから直接スキルをインストールする最速の方法です。
npx clawhub@latest install agent-shared-context
2. 手動インストール
スキルフォルダを以下のいずれかの場所にコピーしてください
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先順位：ワークスペース > ローカル > バンドル
3. プロンプトのインストール
このプロンプトをOpenClawにコピーするだけで、自動的にインストールされます。
Clawhubを使って agent-shared-context をインストールして。Clawhubがインストールされていない場合は、先にインストールしてください（npm i -g clawhub）。
ダウンロードをご希望ですか？
ZIPアーカイブで生のスキルファイルを取得します。
Agent Relay とは？
Agent Relay は、独立したエージェントが互いの発見を認識し続ける必要があるマルチエージェント環境向けに設計された特殊なフレームワークです。多くの Openclaw Skills のセットアップでは、エージェントは孤立した島として機能します。たとえば、Reddit エージェントがトレンドのトピックを見つけても、Moltbook エージェントはそれに気づかないままです。このスキルは、複雑なデータベースのオーバーヘッドなしに一元化された通信レイヤーを提供することで、そのギャップを埋めます。
共有 JSON ファイルを共通のメモリ バンクとして利用することで、エージェントはトレンド トピックや主要なハイライトなどの重要な発見を書き込み、自身のタスクを実行する前にそれらを読み取ることができます。このアーキテクチャにより、調整された行動とクロスプラットフォーム インテリジェンスが確保され、Openclaw Skills のエコシステム全体がよりスマートでまとまりのあるものになります。
Agent Relay のユースケース
- 異なるソーシャル メディア プラットフォーム（例：Reddit から Moltbook）間でトレンド トピックを同期する。
- リサーチ エージェントが発見した最新のニュース速報をコンテンツ生成エージェントに通知する。
- 特定のトピックが既に処理されているかどうかをエージェントが確認できるようにすることで、冗長な作業を防ぐ。
- ローカルのマルチエージェント展開用に統合された「グローバル」メモリを作成する。
Agent Relay の仕組み
- 発見: エージェント（例：ニュースや Reddit スクレイパー）が日常業務の中で重要なトレンドやハイライトを特定します。
- 記録: エージェントが共有コンテキスト スクリプトを実行して、この発見を共有ワークスペース内の標準化された JSON ファイルに記録します。
- 参照: 自身の cron またはワークフローによってトリガーされた第 2 のエージェントが「get」コマンドを実行して、最新の共有コンテキストを読み取ります。
- 情報に基づいたアクション: 第 2 のエージェントは、取得したデータを使用して出力を調整し、そのアクションがより広範なエコシステムの発見に関連していることを確認します。
- メンテナンス: スケジュールされたクリーンアップ プロセスが古いエントリを削除し、共有コンテキストの集中と高いパフォーマンスを維持します。
Agent Relay のセットアップ
Agent Relay を Openclaw Skills ワークスペースに統合するには、次の手順に従います。
# ワークスペース内に共有ディレクトリ構造を作成する
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/shared
# 共有コンテキスト管理スクリプトをデプロイする
# shared-context.py が scripts ディレクトリに配置されていることを確認する
chmod +x ~/.openclaw/workspace/scripts/shared-context.py
Agent Relay のデータスキーマとタクソノミー
Agent Relay は、次のファイル構造とタクソノミを使用して共有インテリジェンスを整理します。
| ファイル | データ型 | 目的 |
|---|---|---|
shared/trends.json |
オブジェクトの配列 | トピック、ソース プラットフォーム、および関連性スコアを保存します。 |
shared/highlights.json |
オブジェクトの配列 | 主要な要約、タイトル、および価値の高いインサイトを保存します。 |
scripts/shared-context.py |
Python CLI | データの書き込み、読み取り、およびプルーニングのためのインターフェース。 |
Agent Relay の高度な機能
- スコアベースのフィルタリング: エージェントは、他の Openclaw Skills によって割り当てられた関連性スコアに基づいてアクションの優先順位を付けることができます。
- 自動化された頭脳のメンテナンス: コンテキスト ウィンドウの効率を確保し、データの肥大化を防ぐための cron ベースのクリーンアップのサポート。
- ソースの帰属: 監査可能性を高めるために、どのエージェントがどのデータを生成したかを追跡します。
- ゼロ レイテンシの調整: ローカル ファイル I/O を使用するため、エージェント間の同期にネットワーク レイテンシは発生しません。
SKILL.md
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