Agent Relay는 독립적인 AI 에이전트가 공유 파일 기반 컨텍스트 시스템을 통해 정보를 공유하고 행동을 조정할 수 있도록 합니다.
설치 및 다운로드
1. ClawHub CLI
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install agent-shared-context
2. 수동 설치
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
3. 프롬프트 설치
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 agent-shared-context 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
다운로드를 원하시나요?
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Agent Relay란 무엇인가요?
Agent Relay는 독립적인 에이전트가 서로의 발견 사항을 인지해야 하는 멀티 에이전트 환경을 위해 설계된 특수 프레임워크입니다. 많은 Openclaw Skills 설정에서 에이전트는 고립된 섬처럼 작동합니다. 예를 들어 Reddit 에이전트는 트렌드 주제를 찾을 수 있지만 Moltbook 에이전트는 이를 모를 수 있습니다. 이 스킬은 복잡한 데이터베이스의 오버헤드 없이 중앙 집중식 통신 레이어를 제공함으로써 그 간극을 메웁니다.
공유 JSON 파일을 공통 메모리 뱅크로 활용함으로써 에이전트는 트렌드 주제나 주요 하이라이트와 같은 중요한 발견 사항을 기록하고 자신의 작업을 수행하기 전에 이를 읽을 수 있습니다. 이 아키텍처는 조정된 행동과 크로스 플랫폼 인텔리전스를 보장하여 Openclaw Skills의 전체 에코시스템을 더 스마트하고 결속력 있게 만듭니다.
Agent Relay 활용 사례
- 서로 다른 소셜 미디어 플랫폼(예: Reddit에서 Moltbook으로) 간에 트렌드 주제 동기화.
- 연구 에이전트가 발견한 최신 뉴스 돌파구를 콘텐츠 생성 에이전트에게 알림.
- 에이전트가 특정 주제가 이미 처리되었는지 확인할 수 있도록 하여 중복 작업 방지.
- 로컬 멀티 에이전트 배포를 위한 통합 '글로벌' 메모리 생성.
Agent Relay 작동 원리
- 발견: 에이전트(예: 뉴스 또는 Reddit 스크래퍼)가 일상적인 작업 중에 중요한 트렌드나 하이라이트를 식별합니다.
- 기록: 에이전트가 공유 컨텍스트 스크립트를 실행하여 이 발견 사항을 공유 작업 공간의 표준화된 JSON 파일에 기록합니다.
- 참조: 자체 cron 또는 워크플로우에 의해 트리거된 두 번째 에이전트가 'get' 명령을 실행하여 최신 공유 컨텍스트를 읽습니다.
- 정보에 입각한 행동: 두 번째 에이전트는 검색된 데이터를 사용하여 출력을 조정함으로써 자신의 행동이 더 넓은 에코시스템 발견 사항과 관련되도록 보장합니다.
- 유지 관리: 예약된 정리 프로세스가 오래된 항목을 제거하여 공유 컨텍스트를 집중적이고 고성능으로 유지합니다.
Agent Relay 설정 가이드
Openclaw Skills 작업 공간에 Agent Relay를 통합하려면 다음 단계를 따르십시오.
# 작업 공간 내에 공유 디렉토리 구조 생성
mkdir -p ~/.openclaw/workspace/shared
# 공유 컨텍스트 관리 스크립트 배포
# shared-context.py가 스크립트 디렉토리에 배치되었는지 확인
chmod +x ~/.openclaw/workspace/scripts/shared-context.py
Agent Relay 데이터 스키마 및 분류 체계
Agent Relay는 다음 파일 구조 및 분류를 사용하여 공유 정보를 구성합니다.
| 파일 | 데이터 유형 | 목적 |
|---|---|---|
shared/trends.json |
객체 배열 | 주제, 소스 플랫폼 및 관련성 점수를 저장합니다. |
shared/highlights.json |
객체 배열 | 주요 요약, 제목 및 가치가 높은 인사이트를 저장합니다. |
scripts/shared-context.py |
Python CLI | 데이터 쓰기, 읽기 및 정리 인터페이스입니다. |
Agent Relay 고급 기능
- 점수 기반 필터링: 에이전트는 다른 Openclaw Skills가 할당한 관련성 점수에 따라 행동의 우선순위를 정할 수 있습니다.
- 자동화된 브레인 유지 관리: 컨텍스트 창의 효율성을 보장하고 데이터 비대화를 방지하기 위한 cron 기반 정리 지원.
- 소스 속성: 감사 가능성을 높이기 위해 어떤 에이전트가 어떤 데이터를 생성했는지 추적합니다.
- 제로 레이턴시 조정: 로컬 파일 I/O를 사용하므로 에이전트 간 동기화에 네트워크 지연이 발생하지 않습니다.
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