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openclaw-inter-instance

複数のOpenClawインスタンス間で、メッセージのやり取りやデータ同期、遠隔からの命令実行などを可能にし、エージェント間の通信やファイル共有などを円滑に進めるSkill。

📜 元の英語説明(参考)

OpenClaw 实例间通信。当需要在多个 OpenClaw 实例之间传递消息、同步数据、远程执行命令时使用此技能。覆盖 agent-to-agent 消息、nodes.run 远程执行、文件级通信等多种方式。

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

複数のOpenClawインスタンス間で、メッセージのやり取りやデータ同期、遠隔からの命令実行などを可能にし、エージェント間の通信やファイル共有などを円滑に進めるSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o openclaw-inter-instance.zip https://jpskill.com/download/8204.zip && unzip -o openclaw-inter-instance.zip && rm openclaw-inter-instance.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/8204.zip -OutFile "$d\openclaw-inter-instance.zip"; Expand-Archive "$d\openclaw-inter-instance.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\openclaw-inter-instance.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して openclaw-inter-instance.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → openclaw-inter-instance フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

OpenClaw インスタンス間通信

このスキルを使用する場合

  • 別の OpenClaw インスタンスにメッセージを送信する必要がある場合
  • マシンを跨いでリモートでコマンドを実行する必要がある場合
  • 複数の agent で協調してタスクを行う場合
  • リポジトリ/ファイルをリモートインスタンスに同期する場合

通信方式の優先順位

信頼性とリアルタイム性の順に、以下の順で試行します。

1. sessions_send(最適、要設定)

直接 agent-to-agent メッセージ、リアルタイム双方向。

前提: 双方の設定で以下を有効にする必要があります。

// ~/.openclaw/openclaw.json
"tools": { "agentToAgent": { "enabled": true } }

用法:

sessions_send(sessionKey="agent:<target-agent>:main", message="...")

利点: リアルタイム、双方向、最も簡潔 欠点: デフォルトで無効、両端で有効にする必要あり

2. nodes.run(リモートコマンド実行)

ペアリング済みの node を介して、リモートマシン上でコマンドを実行します。

前提: ターゲットマシンが node としてペアリング済みで、かつオンラインであること(nodes status で確認)

用法:

nodes(action="run", node="<node-name>", command=["bash", "-c", "<command>"], commandTimeoutMs=30000)

注意事項:

  • 環境変数がローカルと異なる可能性がある(例:プロキシ設定)
  • env -u HTTP_PROXY -u HTTPS_PROXY で異なるプロキシを回避
  • 複雑なコマンドはタイムアウトしやすいので、複数の小さなステップに分割
  • gateway の応答が遅いとタイムアウトする(デフォルト 30s)。commandTimeoutMs を大きくすることで対応可能

典型的なシナリオ:

# ファイルが存在するか確認
nodes run: ["bash", "-c", "ls ~/target-dir 2>/dev/null && echo EXISTS || echo NOT_FOUND"]

# リポジトリを clone(プロキシの問題に注意)
nodes run: ["bash", "-c", "env -u HTTP_PROXY -u HTTPS_PROXY git clone https://github.com/user/repo.git ~/repo 2>&1"]

# ソフトリンクを作成
nodes run: ["bash", "-c", "ln -sfn /source/path /target/path && readlink /target/path"]

3. openclaw agent CLI(node を介してリモート gateway を呼び出す)

リモート node 上で CLI を使用して、ターゲットインスタンスにメッセージを注入します。

用法:

openclaw agent --session-id <session-id> -m '<message>' --json

注意: gateway が agent のターンを処理するのを待つ必要があり、タイムアウトしやすい(60-120s)。緊急性の低い通知に適しています。

4. ファイルレベル通信(最終手段)

ターゲットインスタンスの memory ファイルに直接書き込み、heartbeat が読み取るのを待ちます。

用法:

# nodes.run を使用してリモート memory ファイルに書き込む
cat >> <workspace>/memory/YYYY-MM-DD.md << 'EOF'
## 小aからの通知 (HH:MM)
<メッセージ内容>
EOF

利点: 必ず到達する、リアルタイム接続に依存しない 欠点: リアルタイムではない、heartbeat または新しい session を待つ必要がある

5. Telegram/メッセージチャネル(制限あり)

message ツールを使用して送信します。

制限: Telegram bot 間でメッセージを相互に送信することはできません(403 Forbidden)。bot → 人間のシナリオにのみ適用されます。

不可能な方式

方式 原因
Telegram bot → bot Telegram API で禁止されている
curl でリモート gateway REST API を呼び出す gateway は REST メッセージインターフェースを公開していない
sessions_send で agentToAgent が有効になっていない forbidden が返される

実戦チェックリスト

  1. nodes status — ターゲット node はオンラインですか?
  2. ターゲットマシンにプロキシ/ネットワーク制限はありますか?
  3. SSH key は設定されていますか?(git clone には HTTPS を使用する方が安定)
  4. タイムアウト設定は十分ですか?
  5. ソフトリンクのパスは正しいですか?

推奨アーキテクチャ

小a (Linux VPS)                    小m (Mac-Mini)
├── OpenClaw gateway               ├── OpenClaw gateway
├── ~/AGI-Super-Skills (git repo)  ├── ~/AGI-Super-Skills (git clone)
├── ~/clawd/skills/ (workspace)    ├── ~/.openclaw/workspace/skills → ~/AGI-Super-Skills/skills
│                                  │
├── nodes.run ──────────────────── ├── paired node (connected)
└── sessions_send ─────────────── └── agent-to-agent (要有効化)

ローカル Agent 連携(A2A)

⭐ 高管工作模式(コア原則)

あなたは高管であり、伝書鳩ではありません。

  1. 派活即走sessions_sendtimeoutSeconds を指定しない(または 1-5s に設定)、指示を送信したらすぐに次のことを行う
  2. 不转发 — 従業員は自分でグループにメッセージを送信し、あなたは彼らの代わりに転送/返信しない
  3. 不傻等 — 9 人の従業員が並行して作業する場合、結果を個別に待つ必要はない
  4. 并行处理 — 派活後も Daniel の他の要求を処理し続ける
  5. 只管结果 — 従業員がグループに報告するので、あなたは品質を審査するだけでよい
❌ 誤ったモード(秘書):
   派活 → 返信を待つ → 返信を転送 → 次の派活

✅ 正しいモード(高管):
   一括派活(待たない) → 他の作業をする → グループの報告を見る → 品質を審査

指令テンプレート

sessions_send(
  sessionKey="agent:<agentId>:telegram:group:YOUR_GROUP_CHAT_ID",
  message="【小a工作指令】<具体的なタスク>。結果は直接グループに送信してください。私に返信しないでください。",
  timeoutSeconds=5  // 最大5秒待つ。タイムアウトしても問題ない。バックグラウンドで継続される
)

sessions_send vs message の違い

方式 作用 正しい用途
message(accountId=xxx, target=群ID) この bot の ID でメッセージを送信する お知らせ、通知、従業員の名義で固定テキストを送信する
sessions_send(sessionKey=..., message=...) agent に指示を送信する。agent が自分で処理して返信する タスクの割り当て、agent の動作をトリガーする

sessionKey 形式(ローカル agent)

agent:<agentId>:telegram:group:<chatId>

⚠️ 注意:delivery エコーバックの問題

sessions_send のデフォルトの delivery: "announce" は、agent の返信を呼び出し元のセッションにエコーバックするため、メイン bot がグループ内で agent の返信を繰り返し送信することになります。agent 自身がすでに message tool を介してメッセージを送信しているため、エコーバックは不要です。

解決: agent 自身がグループにメッセージを送信するため、メイン bot は転送する必要はありません。agent の status=ok/timeout を確認するだけで十分です。

完整员工列表

従業員 agentId accountId モデル
小ops ops xiaoops xsc-opus46
小code code xiaocode xsc-opus46
小quant quant xiaoq xsc-opus46
小content content xiaocontent glm5
小data data xiaodata glm5
小finance finance xiaofinance glm5
小research research xiaoresearch glm5
小market market xiaomarket glm5
小pm pm xiaopm glm5

注意:quant の accountId は xiaoq(xiaoquant ではない)です。

GLM-5 身份覆盖问题

GLM-5 には組み込みの "Kiro" 人格があり、SOUL.md の人格を上書きします。解決策:AGENTS.md の先頭に CRITICAL IDENTITY を追加して強制的に宣言します。

批量调度

for agent_id in ["ops", "code", "quant", "content", "data", "finance", "research", "market", "pm"]:
    sessions_send(
        sessionKey=f"agent:{agent_id}:telegram:group:YOUR_GROUP_CHAT_ID",
        message="あなたのタスク指示"
    )

触发词

  • "小mにメッセージを送る"
  • "別のインスタンスに通知する"
  • "マシンを跨いで実行する"
  • "リモートに同期する"
  • "agent間通信"
  • "インスタンス間通信"
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

OpenClaw 实例间通信

当使用此技能

  • 需要给另一个 OpenClaw 实例发消息
  • 跨机器远程执行命令
  • 多 agent 协作任务
  • 同步仓库/文件到远程实例

通信方式优先级

按可靠性和实时性排序,依次尝试:

1. sessions_send(最优,需配置)

直接 agent-to-agent 消息,实时双向。

前提: 双方配置中开启:

// ~/.openclaw/openclaw.json
"tools": { "agentToAgent": { "enabled": true } }

用法:

sessions_send(sessionKey="agent:<target-agent>:main", message="...")

优点: 实时、双向、最简洁 缺点: 默认禁用,需要两端都开启

2. nodes.run(远程命令执行)

通过已配对的 node 在远程机器上执行命令。

前提: 目标机器已配对为 node 且在线(nodes status 检查)

用法:

nodes(action="run", node="<node-name>", command=["bash", "-c", "<command>"], commandTimeoutMs=30000)

注意事项:

  • 环境变量可能与本地不同(如代理设置)
  • env -u HTTP_PROXY -u HTTPS_PROXY 绕过不通的代理
  • 复杂命令容易超时,拆分为多个小步骤
  • gateway 响应慢时会超时(默认 30s),可调大 commandTimeoutMs

典型场景:

# 检查文件是否存在
nodes run: ["bash", "-c", "ls ~/target-dir 2>/dev/null && echo EXISTS || echo NOT_FOUND"]

# clone 仓库(注意代理问题)
nodes run: ["bash", "-c", "env -u HTTP_PROXY -u HTTPS_PROXY git clone https://github.com/user/repo.git ~/repo 2>&1"]

# 创建软链接
nodes run: ["bash", "-c", "ln -sfn /source/path /target/path && readlink /target/path"]

3. openclaw agent CLI(通过 node 调用远程 gateway)

在远程 node 上通过 CLI 向目标实例注入消息。

用法:

openclaw agent --session-id <session-id> -m '<message>' --json

注意: 需要等 gateway 处理 agent turn,容易超时(60-120s)。适合非紧急通知。

4. 文件级通信(兜底方案)

直接写入目标实例的 memory 文件,等待 heartbeat 读取。

用法:

# 通过 nodes.run 写入远程 memory 文件
cat >> <workspace>/memory/YYYY-MM-DD.md << 'EOF'
## 来自小a的通知 (HH:MM)
<消息内容>
EOF

优点: 一定能送达,不依赖实时连接 缺点: 非实时,需要等 heartbeat 或新 session 才能读到

5. Telegram/消息渠道(受限)

通过 message 工具发送。

限制: Telegram bot 之间不能互发消息(403 Forbidden)。仅适用于 bot → 人类 的场景。

不可行的方式

方式 原因
Telegram bot → bot Telegram API 禁止
curl 调远程 gateway REST API gateway 不暴露 REST 消息接口
sessions_send 未开启 agentToAgent 返回 forbidden

实战检查清单

  1. nodes status — 目标 node 是否在线?
  2. 目标机器有无代理/网络限制?
  3. SSH key 是否配置?(git clone 用 HTTPS 更稳)
  4. 超时设置是否足够?
  5. 软链接路径是否正确?

推荐架构

小a (Linux VPS)                    小m (Mac-Mini)
├── OpenClaw gateway               ├── OpenClaw gateway
├── ~/AGI-Super-Skills (git repo)  ├── ~/AGI-Super-Skills (git clone)
├── ~/clawd/skills/ (workspace)    ├── ~/.openclaw/workspace/skills → ~/AGI-Super-Skills/skills
│                                  │
├── nodes.run ──────────────────── ├── paired node (connected)
└── sessions_send ─────────────── └── agent-to-agent (需开启)

本地 Agent 协调(A2A)

⭐ 高管工作模式(核心原则)

你是高管,不是传话筒。

  1. 派活即走sessions_send 不带 timeoutSeconds(或设为 1-5s),发完指令立刻做下一件事
  2. 不转发 — 员工自己在群里发消息,你不替他们转发回复
  3. 不傻等 — 9 个员工并行工作,你不需要逐个等结果
  4. 并行处理 — 派完活后继续处理 Daniel 的其他需求
  5. 只管结果 — 员工汇报到群里,你审核质量即可
❌ 错误模式(秘书):
   派活 → 等回复 → 转发回复 → 再派下一个

✅ 正确模式(高管):
   批量派活(不等) → 做其他事 → 看群里汇报 → 审核质量

指令模板

sessions_send(
  sessionKey="agent:<agentId>:telegram:group:YOUR_GROUP_CHAT_ID",
  message="【小a工作指令】<具体任务>。直接在群里发结果,不要回复我。",
  timeoutSeconds=5  // 最多等5秒,超时也没关系,后台会继续
)

sessions_send vs message 的区别

方式 作用 正确用途
message(accountId=xxx, target=群ID) 以该 bot 身份发消息 公告、通知、以员工名义发固定文本
sessions_send(sessionKey=..., message=...) 给 agent 发指令,agent 自行处理并回复 分配任务、触发 agent 行为

sessionKey 格式(本地 agent)

agent:<agentId>:telegram:group:<chatId>

⚠️ 注意:delivery 回显问题

sessions_send 默认 delivery: "announce" 会把 agent 回复回显到调用者的会话,导致主 bot 在群里重复发 agent 的回复。agent 自己已经通过 message tool 发了消息,所以回显是多余的。

解决: agent 本身发消息到群,主 bot 不需要再转发。看到 agent 的 status=ok/timeout 就够了。

完整员工列表

员工 agentId accountId 模型
小ops ops xiaoops xsc-opus46
小code code xiaocode xsc-opus46
小quant quant xiaoq xsc-opus46
小content content xiaocontent glm5
小data data xiaodata glm5
小finance finance xiaofinance glm5
小research research xiaoresearch glm5
小market market xiaomarket glm5
小pm pm xiaopm glm5

注意:quant 的 accountId 是 xiaoq(不是 xiaoquant)。

GLM-5 身份覆盖问题

GLM-5 有内置 "Kiro" 人设,会覆盖 SOUL.md 身份。解决方案:在 AGENTS.md 顶部加 CRITICAL IDENTITY 强制声明。

批量调度

for agent_id in ["ops", "code", "quant", "content", "data", "finance", "research", "market", "pm"]:
    sessions_send(
        sessionKey=f"agent:{agent_id}:telegram:group:YOUR_GROUP_CHAT_ID",
        message="你的任务指令"
    )

触发词

  • "给小m发消息"
  • "通知另一个实例"
  • "跨机器执行"
  • "同步到远程"
  • "agent间通信"
  • "实例间通信"