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Agent Runtime

OpenClaw führt eine einzelne eingebettete Agent-Runtime aus.

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Workspace (erforderlich)

OpenClaw verwendet ein einzelnes Agent-Workspace-Verzeichnis (agents.defaults.workspace) als einziges Arbeitsverzeichnis (cwd) des Agenten für Tools und Kontext. Empfohlen: Verwenden Sie openclaw setup, um ~/.openclaw/openclaw.json zu erstellen, falls es fehlt, und die Workspace-Dateien zu initialisieren. Vollständiges Workspace-Layout + Backup-Leitfaden: Agent workspace Wenn agents.defaults.sandbox aktiviert ist, können Nicht-Hauptsitzungen dies mit Workspace-Verzeichnissen pro Sitzung unter agents.defaults.sandbox.workspaceRoot überschreiben (siehe Gateway configuration).

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Bootstrap-Dateien (eingefügt)

Innerhalb von agents.defaults.workspace erwartet OpenClaw diese vom Benutzer bearbeitbaren Dateien:
  • AGENTS.md — Betriebsanweisungen + „memory“
  • SOUL.md — Persona, Grenzen, Ton
  • TOOLS.md — vom Benutzer gepflegte Tool-Hinweise (z. B. imsg, sag, Konventionen)
  • BOOTSTRAP.md — einmaliges Ritual beim ersten Start (wird nach Abschluss gelöscht)
  • IDENTITY.md — Agent-Name/Vibe/Emoji
  • USER.md — Benutzerprofil + bevorzugte Anrede
Im ersten Zug einer neuen Sitzung fügt OpenClaw den Inhalt dieser Dateien direkt in den Agent-Kontext ein. Leere Dateien werden übersprungen. Große Dateien werden gekürzt und mit einer Markierung abgeschnitten, damit Prompts schlank bleiben (lesen Sie die Datei für den vollständigen Inhalt). Wenn eine Datei fehlt, fügt OpenClaw eine einzelne Marker-Zeile für „fehlende Datei“ ein (und openclaw setup erstellt eine sichere Standardvorlage). BOOTSTRAP.md wird nur für einen brandneuen Workspace erstellt (keine anderen Bootstrap-Dateien vorhanden). Wenn Sie sie nach Abschluss des Rituals löschen, sollte sie bei späteren Neustarts nicht erneut erstellt werden. Um die Erstellung von Bootstrap-Dateien vollständig zu deaktivieren (für vorinitialisierte Workspaces), setzen Sie: 
{ agent: { skipBootstrap: true } }

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Integrierte Tools

Core-Tools (read/exec/edit/write und verwandte System-Tools) sind immer verfügbar, vorbehaltlich der Tool-Richtlinie. apply_patch ist optional und wird durch tools.exec.applyPatch gesteuert. TOOLS.md steuert nicht, welche Tools existieren; es ist eine Anleitung dafür, wie Sie deren Verwendung wünschen.

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Skills

OpenClaw lädt Skills aus diesen Orten (höchste Priorität zuerst):
  • Workspace: <workspace>/skills
  • Projekt-Agent-Skills: <workspace>/.agents/skills
  • Persönliche Agent-Skills: ~/.agents/skills
  • Verwaltet/lokal: ~/.openclaw/skills
  • Gebündelt (mit der Installation ausgeliefert)
  • Zusätzliche Skill-Ordner: skills.load.extraDirs
Skills können durch Konfiguration/Umgebung gesteuert werden (siehe skills in Gateway configuration).

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Runtime-Grenzen

Die eingebettete Agent-Runtime basiert auf dem Pi-Agent-Core (Modelle, Tools und Prompt-Pipeline). Sitzungsverwaltung, Erkennung, Tool-Verdrahtung und Kanal- Zustellung sind OpenClaw-eigene Ebenen oberhalb dieses Cores.

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Sitzungen

Sitzungstranskripte werden als JSONL gespeichert unter:
  • ~/.openclaw/agents/<agentId>/sessions/<SessionId>.jsonl
Die Sitzungs-ID ist stabil und wird von OpenClaw gewählt. Veraltete Sitzungsordner aus anderen Tools werden nicht gelesen.

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Steuern während des Streamings

Wenn der Queue-Modus steer ist, werden eingehende Nachrichten in den aktuellen Lauf eingespeist. In die Warteschlange gestelltes Steering wird nachdem der aktuelle Assistant-Zug seine Tool-Aufrufe ausgeführt hat zugestellt, noch vor dem nächsten LLM-Aufruf. Steering überspringt keine verbleibenden Tool-Aufrufe aus der aktuellen Assistant-Nachricht mehr; stattdessen wird die in die Warteschlange gestellte Nachricht an der nächsten Modellgrenze eingespeist. Wenn der Queue-Modus followup oder collect ist, werden eingehende Nachrichten bis zum Ende des aktuellen Zuges gehalten, dann startet ein neuer Agent-Zug mit den eingereihten Payloads. Siehe Queue für Modus- sowie Debounce-/Cap-Verhalten. Block-Streaming sendet abgeschlossene Assistant-Blöcke, sobald sie fertig sind; es ist standardmäßig deaktiviert (agents.defaults.blockStreamingDefault: "off"). Stellen Sie die Grenze über agents.defaults.blockStreamingBreak ein (text_end vs message_end; Standard ist text_end). Steuern Sie das weiche Chunking von Blöcken mit agents.defaults.blockStreamingChunk (standardmäßig 800–1200 Zeichen; bevorzugt Absatzumbrüche, dann Zeilenumbrüche; Sätze zuletzt). Fassen Sie gestreamte Chunks mit agents.defaults.blockStreamingCoalesce zusammen, um Spam aus einzelnen Zeilen zu reduzieren (zusammenführen basierend auf Leerlauf vor dem Senden). Nicht-Telegram-Kanäle erfordern explizit *.blockStreaming: true, um Block-Antworten zu aktivieren. Ausführliche Tool-Zusammenfassungen werden beim Tool-Start ausgegeben (ohne Debounce); die Control UI streamt Tool-Ausgabe über Agent-Ereignisse, wenn verfügbar. Weitere Details: Streaming + chunking.

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Modell-Refs

Modell-Refs in der Konfiguration (zum Beispiel agents.defaults.model und agents.defaults.models) werden geparst, indem am ersten / getrennt wird.
  • Verwenden Sie provider/model, wenn Sie Modelle konfigurieren.
  • Wenn die Modell-ID selbst / enthält (im OpenRouter-Stil), fügen Sie das Provider-Präfix hinzu (Beispiel: openrouter/moonshotai/kimi-k2).
  • Wenn Sie den Provider weglassen, versucht OpenClaw zuerst einen Alias, dann einen eindeutigen Treffer auf einen konfigurierten Provider für genau diese Modell-ID und fällt erst dann auf den konfigurierten Standard-Provider zurück. Wenn dieser Provider das konfigurierte Standardmodell nicht mehr bereitstellt, fällt OpenClaw auf das erste konfigurierte Provider-/Modell-Paar zurück, anstatt einen veralteten entfernten Provider-Standard anzuzeigen.

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Konfiguration (minimal)

Mindestens setzen:
  • agents.defaults.workspace
  • channels.whatsapp.allowFrom (dringend empfohlen)
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