--- read_when: - Alteração do runtime do agente, da inicialização do espaço de trabalho ou do comportamento da sessão summary: Runtime do agente, contrato do workspace e bootstrap da sessão title: Runtime do agente x-i18n: generated_at: "2026-06-27T17:23:28Z" model: gpt-5.5 postprocess_version: locale-links-v1 provider: openai source_hash: 2fb4d3f0bb6e8aa2a23d00f5def5eb0ffa152bc75f82a12c40ac7ed00776011c source_path: concepts/agent.md workflow: 16 --- OpenClaw executa um **único runtime de agente incorporado** - um processo de agente por Gateway, com seu próprio workspace, arquivos de bootstrap e armazenamento de sessões. Esta página cobre esse contrato de runtime: o que o workspace deve conter, quais arquivos são injetados e como as sessões fazem bootstrap com base nele. ## Workspace (obrigatório) OpenClaw usa um único diretório de workspace do agente (`agents.defaults.workspace`) como o **único** diretório de trabalho (`cwd`) do agente para ferramentas e contexto. Recomendado: use `openclaw setup` para criar `~/.openclaw/openclaw.json` se estiver ausente e inicializar os arquivos do workspace. Layout completo do workspace + guia de backup: [Workspace do agente](/pt-BR/concepts/agent-workspace) Se `agents.defaults.sandbox` estiver habilitado, sessões que não sejam principais podem sobrescrever isso com workspaces por sessão em `agents.defaults.sandbox.workspaceRoot` (consulte [configuração do Gateway](/pt-BR/gateway/configuration)). ## Arquivos de bootstrap (injetados) Dentro de `agents.defaults.workspace`, o OpenClaw espera estes arquivos editáveis pelo usuário: - `AGENTS.md` - instruções operacionais + "memória" - `SOUL.md` - persona, limites, tom - `TOOLS.md` - notas de ferramentas mantidas pelo usuário (por exemplo, `imsg`, `sag`, convenções) - `BOOTSTRAP.md` - ritual único da primeira execução (excluído após a conclusão) - `IDENTITY.md` - nome/vibe/emoji do agente - `USER.md` - perfil do usuário + forma de tratamento preferida No primeiro turno de uma nova sessão, o OpenClaw injeta o conteúdo desses arquivos no Contexto do Projeto do prompt do sistema. Arquivos em branco são ignorados. Arquivos grandes são encurtados e truncados com um marcador para que os prompts permaneçam enxutos (leia o arquivo para ver o conteúdo completo). Se um arquivo estiver ausente, o OpenClaw injeta uma única linha de marcador de "arquivo ausente" (e `openclaw setup` criará um template padrão seguro). `BOOTSTRAP.md` só é criado para um **workspace totalmente novo** (sem outros arquivos de bootstrap presentes). Enquanto estiver pendente, o OpenClaw o mantém no Contexto do Projeto e adiciona orientação de bootstrap ao prompt do sistema para o ritual inicial, em vez de copiá-lo para a mensagem do usuário. Se você excluí-lo após concluir o ritual, ele não deve ser recriado em reinicializações posteriores. Depois que um workspace tiver sido observado, o OpenClaw também mantém um marcador de atestação no diretório de estado para o caminho do workspace. Se um workspace atestado recentemente desaparecer ou for apagado, a inicialização se recusará a recriar silenciosamente `BOOTSTRAP.md`; restaure o workspace ou use uma redefinição completa de onboard para que o workspace e o marcador sejam limpos juntos. Para desabilitar completamente a criação de arquivos de bootstrap (para workspaces pré-preenchidos), defina: ```json5 { agents: { defaults: { skipBootstrap: true } } } ``` ## Ferramentas integradas Ferramentas principais (read/exec/edit/write e ferramentas de sistema relacionadas) estão sempre disponíveis, sujeitas à política de ferramentas. `apply_patch` é opcional e controlado por `tools.exec.applyPatch`. `TOOLS.md` **não** controla quais ferramentas existem; ele é uma orientação sobre como _você_ quer que elas sejam usadas. ## Skills OpenClaw carrega Skills destes locais (maior precedência primeiro): - Workspace: `/skills` - Skills de agente do projeto: `/.agents/skills` - Skills de agente pessoais: `~/.agents/skills` - Gerenciado/local: `~/.openclaw/skills` - Incluído (enviado com a instalação) - Pastas extras de Skills: `skills.load.extraDirs` Raízes de Skills podem conter pastas agrupadas, como `/skills/personal/foo/SKILL.md`; a Skill ainda é exposta pelo seu nome de frontmatter simples, por exemplo `foo`. Skills podem ser controladas por config/env (consulte `skills` em [configuração do Gateway](/pt-BR/gateway/configuration)). ## Limites de runtime O runtime de agente incorporado pertence ao OpenClaw: descoberta de modelos, conexão de ferramentas, montagem de prompts, gerenciamento de sessões e entrega de canais compartilham uma única superfície de runtime integrada. ## Sessões Transcrições de sessão são armazenadas como JSONL em: - `~/.openclaw/agents//sessions/.jsonl` O ID da sessão é estável e escolhido pelo OpenClaw. Pastas de sessões legadas de outras ferramentas não são lidas. ## Direcionamento durante streaming Prompts de entrada que chegam no meio de uma execução são direcionados para a execução atual por padrão. O direcionamento é entregue **depois que o turno atual do assistente termina de executar suas chamadas de ferramenta**, antes da próxima chamada ao LLM, e não pula mais as chamadas de ferramenta restantes da mensagem atual do assistente. `/queue steer` é o comportamento padrão de execução ativa. `/queue followup` e `/queue collect` fazem as mensagens esperarem por um turno posterior em vez de serem direcionadas. `/queue interrupt` aborta a execução ativa. Consulte [Fila](/pt-BR/concepts/queue) e [Fila de direcionamento](/pt-BR/concepts/queue-steering) para comportamento de fila e limites. Streaming em blocos envia blocos concluídos do assistente assim que terminam; ele fica **desativado por padrão** (`agents.defaults.blockStreamingDefault: "off"`). Ajuste o limite via `agents.defaults.blockStreamingBreak` (`text_end` vs `message_end`; o padrão é text_end). Controle a divisão suave de blocos com `agents.defaults.blockStreamingChunk` (padrão de 800-1200 caracteres; prefere quebras de parágrafo, depois novas linhas; sentenças por último). Agrupe chunks transmitidos com `agents.defaults.blockStreamingCoalesce` para reduzir spam de linhas únicas (mesclagem baseada em inatividade antes do envio). Canais que não sejam Telegram exigem `*.blockStreaming: true` explícito para habilitar respostas em bloco. Resumos verbosos de ferramentas são emitidos no início da ferramenta (sem debounce); a Control UI transmite a saída da ferramenta por eventos do agente quando disponível. Mais detalhes: [Streaming + divisão em chunks](/pt-BR/concepts/streaming). ## Referências de modelo Referências de modelo na configuração (por exemplo `agents.defaults.model` e `agents.defaults.models`) são analisadas dividindo no **primeiro** `/`. - Use `provider/model` ao configurar modelos. - Se o ID do modelo em si contiver `/` (estilo OpenRouter), inclua o prefixo do provedor (exemplo: `openrouter/moonshotai/kimi-k2`). - Se você omitir o provedor, o OpenClaw tenta primeiro um alias, depois uma correspondência única de provedor configurado para esse ID de modelo exato e só então recorre ao provedor padrão configurado. Se esse provedor não expuser mais o modelo padrão configurado, o OpenClaw recorre ao primeiro provedor/modelo configurado em vez de apresentar um padrão obsoleto de provedor removido. ## Configuração (mínima) No mínimo, defina: - `agents.defaults.workspace` - `channels.whatsapp.allowFrom` (fortemente recomendado) --- _Próximo: [Conversas em grupo](/pt-BR/channels/group-messages)_ 🦞 ## Relacionado - [Workspace do agente](/pt-BR/concepts/agent-workspace) - [Roteamento multiagente](/pt-BR/concepts/multi-agent) - [Gerenciamento de sessões](/pt-BR/concepts/session)