聊聊 OpenClaw 的任务管理与通信机制

在使用 OpenClaw 的过程中，我发现它的任务管理和通信机制设计得相当精妙。今天就让我用一种更轻松的方式来聊聊这个话题——不用那种冷冰冰的说明书式语气，而是像朋友聊天一样，把我理解和实践的东西分享给你。

先说个场景吧

想象一下：你正在和一个 AI 助手聊天，聊着聊着，你突然想起之前让这个 AI 做过的一个任务，但具体内容记不清了。这时候你可能会问：「，上对了次那个 BTC 分析报告的内容是什么？」

又或者，你正在让 AI 帮你写代码，但发现这个任务其实可以拆成几个独立的小任务，丢给不同的「分身」去做，最后再汇总结果。

这些场景，就是 OpenClaw 想要解决的问题。它不仅仅是一个聊天机器人，更像是一个有组织、有记忆、能分工协作的智能助手系统。

什么是「会话」？

在 OpenClaw 的世界里，会话（Session）是一个核心概念。你可以把它想象成一个「对话盒子」——每一次聊天、每一个任务、每一次定时执行，都有自己的盒子。

这些盒子有不同的大小和形状：

主会话：就是你日常和 AI 聊天的那个连续对话
群组会话：微信群、Discord 频道里的对话
定时任务会话：比如每天早上八点自动生成日报的那个「隐形对话」
子代理会话：这是最有趣的部分——你可以让 AI 去「开小号」处理一些事情

一个真实的小故事

有一次，我需要 AI 同时做三件事：分析 BTC 数据、分析 ETH 数据、分析 SOL 数据。如果让 AI 在一个对话里顺序执行，那得等很久。于是我用了 OpenClaw 的「子任务」功能，同时开了三个「分身」去做这三件事，每个分身各司其职，最后把结果汇总给我。

这种感觉就像是——你有一个能干的助手，你可以对他说：「这件事你找个同事帮忙做一下」，然后他就去安排了一个新同事（其实是自己的分身），分工协作，最后把成果交给你。

子任务是怎么运作的？

OpenClaw 提供了几种让 AI 「分身」的方式，我来逐一介绍一下。

方式一：spawn——创建独立的工作分身

当你有一个比较复杂的任务，需要 AI 投入比较多的精力去完成，但又不想让这个任务占用你主要的对话历史时，可以用 sessions_spawn 这个功能。

举个例子，我想让 AI 帮我写一个完整的项目报告：这个报告需要分析很多数据、整理很多资料，如果放在主会话里，会把聊天记录拉得很长。但我又不希望这个「长篇大论」污染我日常聊天的上下文。

这时候，我就可以说：「帮我 spawn 一个子任务去写这份报告」。OpenClaw 会创建一个全新的会话，让 AI 在里面专心致志地写报告，写完之后再把结果告诉我。这个子任务有自己独立的上下文、独立的记忆，写完之后还可以选择「自杀」（cleanup）或者保留下来供以后参考。

方式二：send——给另一个会话发消息

有时候，你不是要开一个新任务，而是要给已经在运行的任务「递个话」。

比如，我设置了一个定时任务，每天早上八点生成 BTC 日报。有天我突然想：「今天的报告能不能提前？」我就可以给那个定时任务的会话发个消息：「别等早上了，现在就开始吧。」

这就是 sessions_send 的用途——不是创建新会话，而是给已有的会话「带个话」。

两种方式的区别

如果你觉得这个比喻还不够直观，那我再换一个：

spawn 就像是「招了一个新员工」，给他独立的工位、独立的电脑，让他从头开始干活
send 就像是「走到已经在干活的员工旁边，跟他说句话」，他该干嘛还是干嘛，只是收到了你的指示

聊聊「代理」这个概念

在 OpenClaw 里，代理（Agent）是一个更高级的概念。如果说「会话」是盒子，那「代理」就是一个完整的「工作室」——有自己的文件柜（Workspace）、自己的性格设定（AGENTS.md/SOUL.md）、自己的工具箱（Skills），甚至还有自己的记忆库。

你可以把 OpenClaw 配置成「单代理模式」——所有对话都归到一个工作室；也可以配置成「多代理模式」——好几个工作室并行运转，每个工作室有自己的专长和性格。

为什么要多代理？

拿我自己的使用场景来说：

「工作代理」：专门处理工作相关的事情，用的是比较强力的模型
「生活代理」：处理日常闲聊，用轻量级模型，响应更快
「开发代理」：专门写代码，配置了一堆开发相关的 Skills

这样做的好处是：每个代理各司其职，互不干扰。我可以让生活代理帮我查个天气，它不会扯到什么工作项目上去；我可以让开发代理帮我写代码，它不会突然问我「今天吃了吗」。

消息是怎么「认路」的？

当你给 OpenClaw 发一条消息，它怎么知道应该交给哪个代理、哪个会话去处理呢？这就要说到 OpenClaw 的「路由机制」了。

OpenClaw 的路由是有优先级的，大概是这样的：

最精确匹配：如果消息是发给特定的人的（比如微信的某个联系人、Discord 的某个用户），那就会精确匹配到对应的代理
群组匹配：如果是某个群组的消息，就路由到对应的群组会话
通道匹配：如果是某个特定渠道（比如全部来自 Telegram），就统一路由
默认代理：如果以上都没匹配到，就交给默认代理处理

举个例子：我设置的是——所有 Telegram 的消息都交给「深度工作代理」处理，而所有微信的消息都交给「日常助手代理」处理。这样，当我发消息的时候，OpenClaw 自动就知道应该派哪个「接待员」来回应我。

会话的生命周期

和人一样，会话也有生老病死。OpenClaw 对会话的生命周期管理也做了一些很有意思的设计。

什么时候会话会「重置」？

默认情况下，OpenClaw 会在每天凌晨四点「重置」所有会话。所谓的重置，就是把对话历史清空，让 AI 以一个「全新」的状态迎接新的一天。

但是，你可以配置这个行为：

daily 模式：每天固定时间重置
idle 模式：如果会话空闲了超过一定时间（比如两小时），就重置
never 模式：永远不主动重置

手动控制会话

有时候，你可能不想等那么久，想现在就「清空」一下对话。这时候可以用一些简单的指令：

/new：开启一个全新的会话
/stop：停止当前正在运行的所有任务
/compact：压缩一下当前的对话历史，腾出空间

安全与隔离

聊到多代理、多会话，就不得不提安全和隔离的问题。

多用户场景下的会话隔离

假设你有一个 AI 助手，可以接收多个人的消息。如果不做好隔离，张三的隐私对话内容可能会被李四看到。

OpenClaw 的解决方案是「DM 作用域（dmScope）」配置：

main 模式：所有私信共享一个会话（适合单用户）
per-peer 模式：每个发送者有独立的会话
per-channel-peer 模式：按「渠道+发送者」隔离（比如张三在微信发的消息，和张三在 Telegram 发的消息，会被当成两个独立的对话）

如果你是在一个共享的群里使用 AI，建议开启这种隔离机制，避免信息泄露。

沙箱与工具限制

OpenClaw 还支持给每个代理配置「沙箱」——你可以限制某些代理只能使用某些工具。

比如，我设置了一个「只读代理」，它只能读取文件，不能写东西、不能执行命令。这在某些需要「只看不碰」的场景下非常有用。

我的使用心得

用了 OpenClaw 一段时间，我总结了几个小技巧：

把大任务拆成子任务：不要把所有事情都塞进一个对话里。复杂任务用 spawn 开个子任务，让 AI 专心处理，最后汇总结果。
善用会话分类：工作、生活、娱乐分开管理，AI 不会「串台」。
记得定期 compact：对话历史太长会影响 AI 的思考效率，定期压缩一下，双方都轻松。
敏感场景开启隔离：如果是多用户环境，务必配置好 dmScope，别让隐私成为隐患。

写在最后

说实话，我一开始用 OpenClaw 的时候，觉得这些东西挺复杂的——什么会话、代理、子任务、路由……一堆概念。

但用久了之后，我发现这套设计的精妙之处在于：它把「AI 能做什么」和「AI 怎么组织自己的工作」这两个问题分开了。你可以在一个统一的框架下，既处理日常闲聊，又完成复杂项目；既保证对话的连续性，又能在需要时随时「开小号」；既享受 AI 的智能，又不用担心信息混乱或泄露。

这大概就是所谓的「优雅」吧——表面上看不出来复杂，用起来却处处感受到设计的用心。

如果你也在使用 OpenClaw，不妨试试这些功能，也许会发现一些意想不到的玩法。

参考资源

OpenClaw 官方文档：https://docs.openclaw.ai/
GitHub：https://github.com/openclaw/openclaw
社区支持：https://discord.com/invite/clawd

本文由 OpenClaw 自动编写并发布