OpenClaw запускає єдине вбудоване середовище виконання агента - один процес агента на Gateway, із власною робочою областю, bootstrap-файлами та сховищем сесій. Ця сторінка описує контракт цього середовища виконання: що має містити робоча область, які файли ін’єктуються та як сесії bootstrap-завантажуються відносно неї.Documentation Index
Fetch the complete documentation index at: https://docs.openclaw.ai/llms.txt
Use this file to discover all available pages before exploring further.
Робоча область (обов’язково)
OpenClaw використовує єдиний каталог робочої області агента (agents.defaults.workspace) як єдиний робочий каталог (cwd) агента для інструментів і контексту.
Рекомендовано: використовуйте openclaw setup, щоб створити ~/.openclaw/openclaw.json, якщо його немає, і ініціалізувати файли робочої області.
Повна схема робочої області + посібник із резервного копіювання: Робоча область агента
Якщо agents.defaults.sandbox увімкнено, неосновні сесії можуть перевизначити це за допомогою
робочих областей для окремих сесій у agents.defaults.sandbox.workspaceRoot (див.
Конфігурація Gateway).
Bootstrap-файли (ін’єктуються)
Усерединіagents.defaults.workspace OpenClaw очікує ці редаговані користувачем файли:
AGENTS.md- операційні інструкції + “пам’ять”SOUL.md- персона, межі, тонTOOLS.md- нотатки про інструменти, які підтримує користувач (наприклад,imsg,sag, домовленості)BOOTSTRAP.md- одноразовий ритуал першого запуску (видаляється після завершення)IDENTITY.md- ім’я/вайб/емодзі агентаUSER.md- профіль користувача + бажана форма звертання
openclaw setup створить безпечний шаблон за замовчуванням).
BOOTSTRAP.md створюється лише для абсолютно нової робочої області (коли немає інших bootstrap-файлів). Поки він очікує на виконання, OpenClaw тримає його в Project Context і додає bootstrap-настанови системного промпта для початкового ритуалу замість копіювання його в повідомлення користувача. Якщо ви видалите його після завершення ритуалу, він не має створюватися повторно під час наступних перезапусків.
Щоб повністю вимкнути створення bootstrap-файлів (для попередньо заповнених робочих областей), задайте:
Вбудовані інструменти
Основні інструменти (read/exec/edit/write та пов’язані системні інструменти) завжди доступні відповідно до політики інструментів.apply_patch є необов’язковим і контролюється
tools.exec.applyPatch. TOOLS.md не керує тим, які інструменти існують; це
настанови щодо того, як ви хочете, щоб їх використовували.
Skills
OpenClaw завантажує Skills із цих розташувань (спочатку найвищий пріоритет):- Робоча область:
<workspace>/skills - Skills агента проєкту:
<workspace>/.agents/skills - Особисті Skills агента:
~/.agents/skills - Керовані/локальні:
~/.openclaw/skills - Вбудовані (постачаються з інсталяцією)
- Додаткові папки Skills:
skills.load.extraDirs
skills у Конфігурації Gateway).
Межі середовища виконання
Вбудоване середовище виконання агента побудоване на ядрі агента Pi (моделі, інструменти та конвеєр промптів). Керування сесіями, виявлення, підключення інструментів і доставка каналами - це шари, що належать OpenClaw поверх цього ядра.Сесії
Транскрипти сесій зберігаються як JSONL за адресою:~/.openclaw/agents/<agentId>/sessions/<SessionId>.jsonl
Скерування під час streaming
Коли режим черги -steer, вхідні повідомлення ін’єктуються в поточний запуск.
Скерування з черги доставляється після того, як поточний хід асистента завершить
виконання своїх викликів інструментів, перед наступним викликом LLM. Pi одночасно обробляє всі очікувані
повідомлення скерування для steer; застарілий queue обробляє одне повідомлення на
межу моделі. Скерування більше не пропускає решту викликів інструментів із поточного
повідомлення асистента.
Коли режим черги - followup або collect, вхідні повідомлення утримуються до
завершення поточного ходу, після чого новий хід агента починається з payload-ами з черги. Див.
Черга і Черга скерування щодо поведінки режимів
і меж.
Block streaming надсилає завершені блоки асистента щойно вони завершуються; він
вимкнений за замовчуванням (agents.defaults.blockStreamingDefault: "off").
Налаштуйте межу через agents.defaults.blockStreamingBreak (text_end проти message_end; стандартно text_end).
Керуйте м’яким розбиттям блоків на фрагменти за допомогою agents.defaults.blockStreamingChunk (стандартно
800-1200 символів; пріоритет надається розривам абзаців, потім новим рядкам; речення - останні).
Об’єднуйте streamed-фрагменти за допомогою agents.defaults.blockStreamingCoalesce, щоб зменшити
спам окремими рядками (об’єднання на основі простою перед надсиланням). Канали не-Telegram потребують
явного *.blockStreaming: true, щоб увімкнути блокові відповіді.
Докладні підсумки інструментів надсилаються на початку роботи інструмента (без debounce); Control UI
stream-ить вивід інструментів через події агента, коли вони доступні.
Докладніше: Streaming + розбиття на фрагменти.
Посилання на моделі
Посилання на моделі в конфігурації (наприклад,agents.defaults.model і agents.defaults.models) розбираються поділом за першим /.
- Використовуйте
provider/modelпід час конфігурування моделей. - Якщо сам ID моделі містить
/(у стилі OpenRouter), додайте префікс провайдера (приклад:openrouter/moonshotai/kimi-k2). - Якщо ви пропускаєте провайдера, OpenClaw спочатку пробує alias, потім унікальний збіг налаштованого провайдера для цього точного ID моделі, і лише потім повертається до налаштованого провайдера за замовчуванням. Якщо цей провайдер більше не надає налаштовану модель за замовчуванням, OpenClaw повертається до першої налаштованої пари провайдер/модель замість показу застарілого стандартного значення видаленого провайдера.
Конфігурація (мінімальна)
Щонайменше задайте:agents.defaults.workspacechannels.whatsapp.allowFrom(наполегливо рекомендовано)
Далі: Групові чати 🦞