/install create-agent-arch
Create Agent Skill
这个 skill 的职责是:从零到一完整创建并注册一个具备自我进化能力的 OpenClaw Agent。
核心流程分为 5 个阶段,依次执行,不要跳步。
Phase 1 — 一次性问卷
在执行任何操作前,先一次性向用户呈现以下问卷,要求用户填写后统一返回。 从对话上下文中提取已知信息,不要重复问已经明确的字段。
请填写以下信息来创建你的 Agent(有默认值的可以留空):
必填:
Agent ID(唯一标识,如 work / research / assistant):
Agent 名称(展示名,如 "Aria"、"Max"):
性格/主题(如 "sharp analyst"、"friendly assistant"、"严谨的运营助手"):
选填(留空将使用默认值):
Emoji(默认 🤖):
你的名字/昵称(Agent 对你的称呼):
你的职业或使用场景(帮助 Agent 更好地理解你的需求):
Workspace 路径(默认 ~/.openclaw/workspace-\x3Cid>):
绑定的频道(如 telegram / discord / whatsapp,可跳过,后续单独确认参数):
Heartbeat 周期(默认 30m,即每 30 分钟自检一次):
收到回复后,进入 Phase 1.5。
Phase 1.5 — ID 冲突检查
在生成任何文件之前,先执行以下命令检查 Agent ID 是否已被占用:
openclaw agents list
-
如果输出中已存在相同 ID,停止流程,告知用户:
⚠️ Agent ID "\x3CAGENT_ID>" 已存在,请重新选择一个唯一的 ID。 当前已有的 Agent:\x3C列出 agents list 的结果>等待用户提供新的 ID,重新执行本阶段检查,直到 ID 不冲突为止。
-
如果 ID 不冲突,进入 Phase 1.8。
Phase 1.8 — 频道参数确认
仅当用户在 Phase 1 填写了频道时执行此阶段,填写了「跳过」则直接进入 Phase 2。
先读取 references/channel-params.md 获取各频道的参数模板,然后按以下步骤执行。
Step 1:检测当前对话所在频道
openclaw channels list --json
从输出中识别当前对话所在的频道类型(如 telegram、discord、feishu 等)和 accountId。
Step 2:识别用户填写的频道类型
从 references/channel-params.md 找到对应频道的参数模板:
- 找到 → 继续 Step 3
- 未找到(不在列表中)→ 告知用户该频道暂无内置模板,引导其参考官方文档提供参数
Step 3:与当前频道对比,分两种情况处理
情况 A — 用户填写的频道与当前对话频道一致:
⚠️ 你填写的频道「\x3CCHANNEL>」与当前对话所在频道相同。请确认绑定方式:
A. 绑定到当前机器人应用(当前 Account: \x3C当前 accountId>)
B. 绑定到该频道的另一个机器人应用(需提供新的应用凭证)
C. 跳过频道绑定(稍后手动配置)
- 选 A:直接使用当前 accountId,跳到 Step 5
- 选 B:继续 Step 4(展示该频道的参数问卷)
- 选 C:标记 BIND_SKIP=true,进入 Phase 2
情况 B — 用户填写的频道与当前对话频道不一致:
直接进入 Step 4。
Step 4:展示该频道的动态参数问卷
根据 references/channel-params.md 中对应频道的「用户需提供的参数」,
动态生成问卷展示给用户:
📋 请提供「\x3CCHANNEL>」频道的配置参数:
\x3C参数1名称>(\x3C说明>):___________
\x3C参数2名称>(\x3C说明>):___________
...
Account ID(此账号的别名,默认 default):___________(可留空)
\x3C如该频道需要特殊前置操作,在此提示,如飞书需先安装插件>
等待用户填写完成后,继续 Step 5。
Step 5:记录最终绑定参数
将以下信息记录供 Phase 3 使用:
BIND_CHANNEL = \x3Cchannel>
BIND_ACCOUNT_ID = \x3CaccountId>
BIND_PARAMS = { \x3C参数键值对,按该频道的 channels add 命令格式组织> }
BIND_SKIP = true / false
BIND_NEEDS_PLUGIN = true / false # 飞书、LINE、Zalo 等需要先装插件
BIND_NEEDS_QR = true / false # WhatsApp 等需要 QR 扫码
进入 Phase 2。
Phase 2 — 生成 Workspace 文件
根据用户填写的信息,调用 scripts/generate-workspace.sh 生成 workspace 目录和所有文件。
读取 references/workspace-templates.md 了解每个文件的模板结构,然后用用户提供的信息填充变量。
bash scripts/generate-workspace.sh \
--id "\x3CAGENT_ID>" \
--name "\x3CAGENT_NAME>" \
--emoji "\x3CEMOJI>" \
--theme "\x3CTHEME>" \
--user-name "\x3CUSER_NAME>" \
--user-context "\x3CUSER_CONTEXT>" \
--workspace "\x3CWORKSPACE_PATH>"
脚本会生成以下文件(详见 references/workspace-templates.md):
| 文件 | 作用 |
|---|---|
IDENTITY.md |
Agent 身份:名称、emoji、主题、自我认知 |
SOUL.md |
核心价值观、行为哲学、沟通风格 |
AGENTS.md |
操作规程、记忆读取顺序、安全边界、进化规则 |
USER.md |
用户画像:名字、偏好、沟通风格 |
HEARTBEAT.md |
周期自检清单,含进化触发逻辑 |
MEMORY.md |
长期记忆,初始化为空结构 |
TOOLS.md |
工具能力说明,初始化为默认模板 |
.learnings/LEARNINGS.md |
学习日志,供 self-improving-agent 使用 |
.learnings/ERRORS.md |
错误日志 |
Phase 3 — 执行 CLI 注册
生成文件后,依次执行以下命令:
# 1. 注册 Agent
openclaw agents add \x3CAGENT_ID> --workspace \x3CWORKSPACE_PATH>
# 2. 应用 Identity(从 IDENTITY.md 读取)
openclaw agents set-identity --agent \x3CAGENT_ID> --from-identity
# 3. 绑定频道(使用 Phase 1.8 确认的参数,BIND_SKIP=true 则跳过)
if [ "$BIND_SKIP" != "true" ]; then
# 3a. 如需先安装插件(飞书、LINE、Zalo 等)
if [ "$BIND_NEEDS_PLUGIN" = "true" ]; then
openclaw plugin add \x3CBIND_CHANNEL>
fi
# 3b. 添加频道账号(使用 channel-params.md 中对应频道的 channels add 命令格式)
openclaw channels add --channel \x3CBIND_CHANNEL> --account \x3CBIND_ACCOUNT_ID> \x3CBIND_PARAMS>
# 3c. 绑定 Agent 路由
openclaw agents bind --agent \x3CAGENT_ID> --bind \x3CBIND_CHANNEL>:\x3CBIND_ACCOUNT_ID>
# 3d. 如需 QR 扫码配对(WhatsApp 等),提示用户手动完成
if [ "$BIND_NEEDS_QR" = "true" ]; then
echo "⚠️ 请运行以下命令扫描 QR 码完成配对:"
echo " openclaw channels login --channel \x3CBIND_CHANNEL> --account \x3CBIND_ACCOUNT_ID>"
fi
fi
# 4. 确认注册成功
openclaw agents list
如果任一命令失败,向用户报告具体错误,不要静默跳过。
Phase 4 — 安装进化 Skills
两个 skill 的分工与闭环
这两个 skill 不是替代关系,而是上下游关系,缺一不可:
| skill | 角色 | 写入位置 | 读取位置 |
|---|---|---|---|
self-improving-agent |
观察者/记录员 | .learnings/ERRORS.md\x3Cbr>.learnings/LEARNINGS.md\x3Cbr>memory/YYYY-MM-DD.md |
每次 session 的对话内容 |
capability-evolver |
执行引擎 | SOUL.md、TOOLS.md 等(需批准)\x3Cbr>assets/gep/events.jsonl |
memory/YYYY-MM-DD.md\x3Cbr>.learnings/ERRORS.md\x3Cbr>.learnings/LEARNINGS.md |
闭环链路:
每次对话
└→ self-improving-agent 写入 memory/YYYY-MM-DD.md + .learnings/
└→ heartbeat 触发 capability-evolver 扫描上述两个信号源
└→ 生成进化提案 → 发给用户批准 → 应用变更
⚠️ 关键:
memory/YYYY-MM-DD.md是两者的衔接点。 Agent 必须在每次 session 结束时按AGENTS.md规定的格式写入该文件, capability-evolver 才能读到有效信号。如果 memory/ 为空,进化不会触发。
安装命令
在 workspace 目录下执行:
# 安装 self-improving-agent(信号收集层)
npx playbooks add skill openclaw/skills --skill self-improving-agent
# 安装 capability-evolver(进化执行层)
npx playbooks add skill openclaw/skills --skill capability-evolver
capability-evolver 已在 .env 中配置为 --review 模式(变更需用户批准),无需额外操作。
Phase 5 — 输出用户操作清单
执行完所有步骤后,向用户发送以下清单(用实际值替换占位符):
✅ Agent "\x3CAGENT_NAME>"(ID: \x3CAGENT_ID>)已创建完毕!
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📋 接下来你需要完成的操作:
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【必做】
1. 初始化 Git 版本控制(capability-evolver 依赖 git 进行回滚):
cd \x3CWORKSPACE_PATH>
git init
git add .
git commit -m "init: \x3CAGENT_NAME> agent workspace"
【推荐】
2. 备份到私有仓库(保护你的 Agent 记忆和个性):
git remote add origin \x3CYOUR_PRIVATE_REPO_URL>
git push -u origin main
3. 启动第一次对话,完成 bootstrap:
在你的频道中发送给 Agent:
"Hey, let's get you set up. Read your IDENTITY.md and tell me who you are."
【如需绑定频道(如果刚才跳过了)】
4. openclaw agents bind --agent \x3CAGENT_ID> --bind \x3Cchannel:account>
【进化管理】
5. Agent 会按照 \x3CHEARTBEAT_INTERVAL> 的频率自检并记录学习日志。
当 capability-evolver 检测到需要进化时,会向你发送变更请求,
你批准后(node index.js --review)变更才会应用。
如需立即触发一次进化分析:
cd \x3CWORKSPACE_PATH>
node index.js --review
【可选:加入 EvoMap 进化网络】
6. npx playbooks add skill openclaw/skills --skill evomap-gepa2a
(让你的 Agent 参与跨 Agent 的进化资产共享网络)
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📁 Workspace 位置:\x3CWORKSPACE_PATH>
🔁 进化模式:capability-evolver --review(变更需你批准)
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错误处理
openclaw agents add失败:检查 workspace 路径是否存在,检查 ID 是否已被占用(openclaw agents list)npx playbooks失败:提示用户确认 Node.js 已安装(node --version),以及网络连通性- workspace 路径已存在:提示用户是否覆盖,不要直接覆盖
- 用户跳过必填字段:不进行下一步,明确提示哪些字段是必须的
相关参考
references/workspace-templates.md— 所有 workspace 文件的完整模板(Phase 2 必读)scripts/generate-workspace.sh— workspace 生成脚本(Phase 2 调用)- OpenClaw 文档:https://docs.openclaw.ai/cli/agents
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install create-agent-arch - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/create-agent-arch触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
create-agent 是什么?
完整创建一个 OpenClaw Agent,包括:一次性问卷收集配置信息、自动生成 workspace 文件(SOUL.md/AGENTS.md/IDENTITY.md/USER.md/MEMORY.md/HEARTBEAT.md)、 执行 `openclaw agents add` CLI 注册、内置 capa... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 341 次。
如何安装 create-agent?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install create-agent-arch」即可一键安装,无需额外配置。
create-agent 是免费的吗?
是的,create-agent 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
create-agent 支持哪些平台?
create-agent 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 create-agent?
由 dao24dao(@dao24dao)开发并维护,当前版本 v1.0.1。