Agents

自动化

12分钟

用 cron、后台任务、Task Flow、hooks、standing orders、heartbeat 和外部 webhooks 让 OpenClaw 主动工作。

自动化让 OpenClaw 从回复机器人变成能定时、响应事件、运行后台任务的 Agent 系统。

自动化界面

界面用途
Cron jobs按时间运行
Background tasks长任务或隔离任务状态追踪
Task Flow多步骤编排
Hooks生命周期事件响应
Webhooks外部系统触发 Gateway 工作
Standing orders持久授权
Heartbeat周期性检查和轻量行为

Cron Jobs

bash
openclaw cron create "0 8 * * 1-5" \
  "Prepare my workday briefing: calendar, urgent email, weather, and open follow-ups." \
  --name "morning-briefing" \
  --session isolated

管理任务：

bash
openclaw cron list
openclaw cron show <job-id>
openclaw cron remove <job-id>

优先用 CLI 管理，不要手改运行时存储。

Background Tasks

后台任务用于：

  • isolated cron runs
  • ACP harness sessions
  • subagent work
  • long CLI operations
  • Task Flow steps
bash
openclaw tasks list
openclaw tasks show <taskId>

Task Flow

Task Flow 是 background tasks 之上的编排层。适合有多个步骤、检查点或可恢复进度的工作流。

例如：

  • research -> draft -> review
  • deploy -> verify -> report
  • inbox classify -> draft replies -> request approval
  • run checks -> summarize failures -> open follow-ups

Hooks

Hooks 响应 OpenClaw 事件，可用于：

  • 格式化 reply payload
  • 添加 usage footer
  • Slack outbound notification
  • audit trail
  • workflow post-processing
bash
openclaw hooks list
openclaw hooks info <name>

Webhooks

Webhooks 让外部系统唤醒 OpenClaw：

  • CI/CD
  • issue tracker
  • support queue
  • monitoring alert
  • Gmail Pub/Sub runner

远程暴露时使用 token、可信代理或 tunnel。

Standing Orders 与 Heartbeat

Standing orders 定义持久授权，要谨慎使用。它应说明 Agent 可以做什么、频率、数据来源和什么时候必须询问。

Heartbeat 适合轻量周期检查，不适合精确调度。

安全邮件分拣示例

bash
openclaw cron create "*/20 * * * *" \
  "Review new unread mail since the last run. Label only. Draft replies for action-required items, but do not send." \
  --name "email-triage" \
  --session isolated

常见风险：

Failure Modes

关注这些失败模式：

  • cron 使用过期凭证
  • 后台任务仍在运行
  • hooks 意外改写回复
  • webhook 认证不足
  • standing order 过宽
  • 自动化用强权限 main session，而本该使用隔离 session

主动 Agent 设计

自动化需要授权边界。一个好的周期任务应明确 trigger、session、tools、credentials、输出渠道和停止条件。

继续实践

自动化 的核心概念已经读完

如果你想把理解变成可复用的能力，可以到 AgentWay 继续练习

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