Entorno de ejecución del agente

OpenClaw ejecuta un único runtime de agente integrado: un proceso de agente por Gateway, con su propio espacio de trabajo, archivos de arranque y almacén de sesiones. Esta página cubre ese contrato de runtime: qué debe contener el espacio de trabajo, qué archivos se inyectan y cómo las sesiones arrancan sobre él.

# Espacio de trabajo (obligatorio)

OpenClaw usa un único directorio de espacio de trabajo de agente (agents.defaults.workspace) como el único directorio de trabajo (cwd) del agente para herramientas y contexto.

Recomendado: usa openclaw setup para crear ~/.openclaw/openclaw.json si falta e inicializar los archivos del espacio de trabajo.

Diseño completo del espacio de trabajo + guía de copias de seguridad: Espacio de trabajo del agente

Si agents.defaults.sandbox está habilitado, las sesiones que no sean la principal pueden sobrescribir esto con espacios de trabajo por sesión bajo agents.defaults.sandbox.workspaceRoot (consulta Configuración del Gateway).

# Archivos de arranque (inyectados)

Dentro de agents.defaults.workspace, OpenClaw espera estos archivos editables por el usuario:

• AGENTS.md: instrucciones operativas + "memoria"
• SOUL.md: personalidad, límites, tono
• TOOLS.md: notas de herramientas mantenidas por el usuario (p. ej., imsg, sag, convenciones)
• BOOTSTRAP.md: ritual único de primera ejecución (se elimina al completarse)
• IDENTITY.md: nombre/vibra/emoji del agente
• USER.md: perfil del usuario + forma preferida de dirigirse a él

En el primer turno de una nueva sesión, OpenClaw inyecta el contenido de estos archivos en el Contexto del proyecto del prompt del sistema.

Los archivos en blanco se omiten. Los archivos grandes se recortan y truncan con un marcador para que los prompts se mantengan ligeros (lee el archivo para ver el contenido completo).

Si falta un archivo, OpenClaw inyecta una sola línea de marcador de "archivo faltante" (y openclaw setup creará una plantilla predeterminada segura).

BOOTSTRAP.md solo se crea para un espacio de trabajo completamente nuevo (sin otros archivos de arranque presentes). Mientras esté pendiente, OpenClaw lo mantiene en el Contexto del proyecto y agrega guía de arranque en el prompt del sistema para el ritual inicial en lugar de copiarlo en el mensaje del usuario. Si lo eliminas después de completar el ritual, no debería volver a crearse en reinicios posteriores.

Para deshabilitar por completo la creación de archivos de arranque (para espacios de trabajo presembrados), configura:

{ agents: { defaults: { skipBootstrap: true } } }

# Herramientas integradas

Las herramientas principales (read/exec/edit/write y herramientas de sistema relacionadas) siempre están disponibles, sujetas a la política de herramientas. apply_patch es opcional y está controlada por tools.exec.applyPatch. TOOLS.md no controla qué herramientas existen; es guía sobre cómo tú quieres que se usen.

# Skills

OpenClaw carga Skills desde estas ubicaciones (la precedencia más alta primero):

• Espacio de trabajo: <workspace>/skills
• Skills de agente del proyecto: <workspace>/.agents/skills
• Skills de agente personales: ~/.agents/skills
• Administradas/locales: ~/.openclaw/skills
• Incluidas (distribuidas con la instalación)
• Carpetas adicionales de Skills: skills.load.extraDirs

Las Skills pueden controlarse mediante configuración/env (consulta skills en Configuración del Gateway).

# Límites del runtime

El runtime de agente integrado se basa en el núcleo de agente de Pi (modelos, herramientas y canalización de prompts). La gestión de sesiones, el descubrimiento, el cableado de herramientas y la entrega por canales son capas propiedad de OpenClaw sobre ese núcleo.

# Sesiones

Las transcripciones de sesión se almacenan como JSONL en:

• ~/.openclaw/agents/<agentId>/sessions/&lt;SessionId&gt;.jsonl

El ID de sesión es estable y lo elige OpenClaw. No se leen carpetas de sesiones heredadas de otras herramientas.

# Dirección durante el streaming

Cuando el modo de cola es steer, los mensajes entrantes se inyectan en la ejecución actual. La dirección en cola se entrega después de que el turno actual del asistente termine de ejecutar sus llamadas a herramientas, antes de la siguiente llamada al LLM. Pi vacía juntos todos los mensajes de dirección pendientes para steer; el queue heredado vacía un mensaje por límite de modelo. La dirección ya no omite las llamadas a herramientas restantes del mensaje actual del asistente.

Cuando el modo de cola es followup o collect, los mensajes entrantes se retienen hasta que termina el turno actual; luego se inicia un nuevo turno de agente con las cargas en cola. Consulta Cola y Cola de dirección para conocer el comportamiento de modos y límites.

El streaming de bloques envía los bloques completados del asistente en cuanto terminan; está desactivado de forma predeterminada (agents.defaults.blockStreamingDefault: "off"). Ajusta el límite mediante agents.defaults.blockStreamingBreak (text_end frente a message_end; el valor predeterminado es text_end). Controla la fragmentación suave de bloques con agents.defaults.blockStreamingChunk (valor predeterminado de 800-1200 caracteres; prefiere saltos de párrafo, luego saltos de línea; las oraciones al final). Agrupa fragmentos emitidos por streaming con agents.defaults.blockStreamingCoalesce para reducir el spam de líneas individuales (fusión basada en inactividad antes del envío). Los canales que no sean Telegram requieren *.blockStreaming: true explícito para habilitar respuestas por bloques. Los resúmenes detallados de herramientas se emiten al iniciar la herramienta (sin debounce); Control UI emite la salida de herramientas mediante eventos de agente cuando está disponible. Más detalles: Streaming + fragmentación.

# Referencias de modelo

Las referencias de modelo en la configuración (por ejemplo agents.defaults.model y agents.defaults.models) se analizan dividiendo por el primer /.

• Usa provider/model al configurar modelos.
• Si el ID del modelo contiene / (estilo OpenRouter), incluye el prefijo del proveedor (ejemplo: openrouter/moonshotai/kimi-k2).
• Si omites el proveedor, OpenClaw intenta primero con un alias, luego con una coincidencia única de proveedor configurado para ese ID de modelo exacto, y solo después recurre al proveedor predeterminado configurado. Si ese proveedor ya no expone el modelo predeterminado configurado, OpenClaw recurre al primer proveedor/modelo configurado en lugar de mostrar un valor predeterminado obsoleto de un proveedor eliminado.

# Configuración (mínima)

Como mínimo, configura:

• agents.defaults.workspace
• channels.whatsapp.allowFrom (muy recomendado)

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# Relacionado

• Espacio de trabajo del agente
• Enrutamiento multiagente
• Gestión de sesiones