Entorno de ejecución del agente

OpenClaw incluye un entorno de ejecución de agente integrado: un bucle de agente, una conexión de herramientas y un ensamblado de prompts incorporados, distinto de delegar turnos a un proceso de arnés externo. Cada agente configurado (consulte Enrutamiento multiagente para ejecutar varios) tiene su propio espacio de trabajo, archivos de arranque y almacén de sesiones. Esta página describe el contrato de ese entorno de ejecución: qué debe contener el espacio de trabajo, qué archivos se inyectan y cómo se inicializan las sesiones con él.

Espacio de trabajo (obligatorio)

Cada agente utiliza un único directorio de espacio de trabajo (agents.defaults.workspace, o agents.entries.*.workspace por agente) como su único directorio de trabajo (cwd) para las herramientas y el contexto.

Recomendación: utilice openclaw setup para crear ~/.openclaw/openclaw.json si no existe e inicializar los archivos del espacio de trabajo.

Diseño completo del espacio de trabajo y guía de copias de seguridad: Espacio de trabajo del agente

Si agents.defaults.sandbox está habilitado, las sesiones que no sean la principal pueden sustituirlo por espacios de trabajo por sesión en agents.defaults.sandbox.workspaceRoot (consulte Configuración del Gateway).

Archivos de arranque (inyectados)

Dentro del espacio de trabajo, OpenClaw espera estos archivos editables por el usuario:

En el primer turno de una nueva sesión, OpenClaw inyecta el contenido de estos archivos en el contexto del proyecto del prompt del sistema. MEMORY.md solo se inyecta cuando existe en la raíz del espacio de trabajo.

Los archivos vacíos se omiten. Los archivos grandes se recortan y truncan con un marcador para mantener los prompts ligeros (lea el archivo para consultar el contenido completo). Si falta un archivo (salvo MEMORY.md), se inyecta en su lugar una única línea de marcador de «archivo ausente»; openclaw setup crea una plantilla predeterminada segura para él.

BOOTSTRAP.md solo se crea para un espacio de trabajo completamente nuevo (sin ningún otro archivo de arranque presente). Mientras esté pendiente, OpenClaw lo mantiene en el contexto del proyecto y añade al prompt del sistema instrucciones de arranque para el ritual inicial, en lugar de copiarlo en el mensaje del usuario. Si se elimina después de completar el ritual, no vuelve a crearse en reinicios posteriores.

Después de observar un espacio de trabajo, OpenClaw almacena su estado de configuración y atestación en la base de datos SQLite compartida en ~/.openclaw/state/openclaw.sqlite. Si un espacio de trabajo atestado recientemente desaparece o se borra, el inicio se niega a volver a sembrar silenciosamente BOOTSTRAP.md; restaure el espacio de trabajo o utilice un restablecimiento completo de la incorporación para que el espacio de trabajo y su estado de base de datos se borren juntos.

Las versiones anteriores utilizaban archivos JSON del espacio de trabajo y archivos auxiliares .attested. El entorno de ejecución no lee esos archivos. Ejecute openclaw doctor --fix para validarlos, importar su estado en SQLite y eliminar cada origen después de verificar las filas importadas.

Para deshabilitar por completo la creación de archivos de arranque (para espacios de trabajo preparados previamente), configure:

{ agents: { defaults: { skipBootstrap: true } } }

Herramientas integradas

Las herramientas principales (lectura, ejecución, edición, escritura y herramientas del sistema relacionadas) están siempre disponibles, sujetas a la política de herramientas. apply_patch está activado de forma predeterminada para los modelos de OpenAI y está condicionado por tools.exec.applyPatch (enabled, workspaceOnly, allowModels). TOOLS.md no controla qué herramientas existen; es una orientación sobre cómo desea que se utilicen.

Skills

OpenClaw carga las Skills desde estas ubicaciones (de mayor a menor precedencia):

• Espacio de trabajo: <workspace>/skills
• Skills del agente del proyecto: <workspace>/.agents/skills
• Skills personales del agente: ~/.agents/skills
• Administradas/locales: ~/.openclaw/skills
• Incluidas (distribuidas con la instalación)
• Carpetas de Skills adicionales: skills.load.extraDirs

Las raíces de Skills pueden contener carpetas agrupadas como <workspace>/skills/personal/foo/SKILL.md; la Skill sigue exponiéndose mediante su nombre de frontmatter plano, por ejemplo, foo.

Las Skills pueden condicionarse mediante la configuración o el entorno (consulte skills en Configuración del Gateway).

Límites del entorno de ejecución

El entorno de ejecución de agente integrado pertenece a OpenClaw: el descubrimiento de modelos, la conexión de herramientas, el ensamblado de prompts, la gestión de sesiones y la entrega a canales comparten una única superficie de ejecución integrada.

Sesiones

Las filas de sesión se almacenan en la base de datos SQLite por agente:

• ~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/openclaw-agent.sqlite

Los archivos de transcripción JSONL aún pueden residir en ~/.openclaw/agents/<agentId>/sessions/ como entradas de migraciones heredadas, archivos eliminados o restablecidos, importaciones, exportaciones y artefactos de soporte. El historial activo del agente se almacena en SQLite junto con las filas de sesión. El ID de sesión es estable y lo elige OpenClaw. OpenClaw no lee carpetas de sesiones de otras herramientas.

Redirección durante la transmisión

Los prompts entrantes que llegan durante una ejecución se redirigen de forma predeterminada a la ejecución actual. La redirección se entrega después de que el turno actual del asistente termine de ejecutar sus llamadas a herramientas, antes de la siguiente llamada al LLM, y ya no omite las llamadas a herramientas restantes del mensaje actual del asistente.

/queue steer es el comportamiento predeterminado durante una ejecución activa. /queue followup y /queue collect hacen que los mensajes esperen hasta un turno posterior en lugar de redirigirlos. /queue interrupt cancela en su lugar la ejecución activa. Consulte Cola y Cola de redirección para conocer el comportamiento de la cola y sus límites.

La transmisión por bloques envía los bloques completados del asistente tan pronto como terminan; está desactivada de forma predeterminada (agents.defaults.blockStreamingDefault: "off"). Ajuste el límite mediante agents.defaults.blockStreamingBreak (text_end frente a message_end; el valor predeterminado es text_end). Controle la división flexible en bloques con agents.defaults.blockStreamingChunk (el valor predeterminado es de 800-1200 caracteres; prioriza los saltos de párrafo, después los saltos de línea y, por último, las oraciones). Combine los fragmentos transmitidos con agents.defaults.blockStreamingCoalesce para reducir la saturación de líneas individuales (combinación basada en la inactividad antes del envío). Los canales distintos de Telegram requieren *.streaming.block.enabled: true explícito para habilitar las respuestas por bloques (QQ Bot transmite en cambio respuestas por bloques, salvo que channels.qqbot.streaming.mode sea "off"). Los resúmenes detallados de herramientas se emiten al iniciarse la herramienta (sin espera de estabilización); la interfaz de control transmite la salida de las herramientas mediante eventos del agente cuando están disponibles. Más información: Transmisión y división en fragmentos.

Referencias de modelos

Las referencias de modelos en la configuración (por ejemplo, agents.defaults.model y agents.defaults.models) se analizan dividiéndolas por el primer /.

• Utilice provider/model al configurar modelos.
• Si el ID del modelo contiene / (al estilo de OpenRouter), incluya el prefijo del proveedor (ejemplo: openrouter/moonshotai/kimi-k2).
• Si se omite el proveedor, OpenClaw intenta primero un alias, después una coincidencia única entre los proveedores configurados para ese ID de modelo exacto y, solo entonces, recurre al proveedor predeterminado configurado. Si ese proveedor deja de ofrecer el modelo predeterminado configurado, OpenClaw recurre al primer proveedor/modelo configurado en lugar de mostrar un valor predeterminado obsoleto de un proveedor eliminado.

Configuración (mínima)

Como mínimo, configure:

• agents.defaults.workspace
• channels.whatsapp.allowFrom (muy recomendado)

Contenido relacionado

• Espacio de trabajo del agente
• Enrutamiento multiagente
• Gestión de sesiones
• Chats grupales