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Agent 调教

Agent 调教

Agent 调教的目标不是“堆模板”，而是建立一条可复用的路径：最小可用 → 可维护 → 可演进。

推荐阅读顺序

  1. 工作区文件：最小集合与完整集合
  2. Skills：如何组织与加载技能
  3. 记忆：记忆结构与常见故障模式
  4. Heartbeat：主动行为边界与频率控制
  5. 多 Agent：隔离、路由与安全边界

直接拿来用的模板

相关概念

记忆管理 

# 查看记忆
openclaw memory list

# 搜索记忆
openclaw memory search "Python 最佳实践"

# 清理记忆
openclaw memory clean --before 30d

Heartbeat（主动行为）

让 Agent 定期执行主动行为。

HEARTBEAT

# 每日摘要
daily:
  schedule: "0 9 * * *"  # 每天 9 点
  action: |
    回顾昨天的对话，总结关键信息

# 每周清理
weekly:
  schedule: "0 10 * * 1"  # 每周一 10 点
  action: |
    清理过期记忆，压缩长对话

多 Agent 协作

配置多个 Agent，分工协作。

agents.yaml

agents:
  - name: researcher
    identity: |
      你是一个研究助手，擅长信息收集和分析。
    tools: [browser, web]
    skills: [search, summarize]

  - name: coder
    identity: |
      你是一个编程专家，擅长代码实现。
    tools: [exec, browser]
    skills: [code-review, git-helper]

collaboration:
  - task: research-and-implement
    agents: [researcher, coder]
    workflow: |
      1. researcher 收集信息
      2. coder 实现方案

最佳实践

1. 渐进式复杂度

从简单配置开始，逐步增加复杂度：

  1. 先定义 IDENTITY
  2. 再配置 TOOLS
  3. 然后添加 SKILLS
  4. 最后配置 MEMORY 和 HEARTBEAT

2. 模块化设计

  • 一个技能专注一个功能
  • 技能之间尽量独立
  • 避免循环依赖

3. 持续迭代

  • 记录效果好的配置
  • 定期优化提示词
  • 根据反馈调整

4. 安全第一

  • 限制危险工具的使用
  • 实施审批流程
  • 记录所有操作

下一步