通过 Redis 消息队列与其他 OpenClaw 实例(A2A)通信。支持 AI 理解并自动处理消息。
⚠️ 需要自备 Redis 服务器
本 skill 需要一台运行 Redis 的服务器。你可以使用自己的服务器、VPS 或 Docker 安装。
创建 docker-compose.yml 文件:
version: '3.8'
services:
redis:
image: redis:alpine
container_name: redis-a2a
ports:
- "6379:6379"
command: redis-server --requirepass 你的密码
restart: unless-stopped
启动 Redis:
docker-compose up -d
必须设置环境变量,请添加到 ~/.openclaw/.env 文件:
# Redis 配置
A2A_REDIS_HOST=你的Redis服务器地址
A2A_REDIS_PORT=6379
A2A_REDIS_PASSWORD=你的Redis密码
# Agent ID 配置
A2A_MY_ID=你的ID(例如 daodao)
A2A_PEER_ID=对方ID(例如 bibi)
示例 .env 文件:
A2A_REDIS_HOST=your.redis.server.ip
A2A_REDIS_PORT=6379
A2A_REDIS_PASSWORD=your_password_here
A2A_MY_ID=your_agent_id
A2A_PEER_ID=peer_agent_id
> 注意:Port 默认值是 6379,如果你的 Redis 也是默认端口,可以不填
告诉 bibi xxx
发给 bibi xxx
send to bibi xxx
接收消息
查看消息
check messages
poll
队列状态
queue status
自动处理
auto
收到消息后,AI 会:
支持的命令:
列出技能 / show skills → 列出所有技能天气 / weather → 天气查询搜索xxx / search xxx → 搜索功能告诉xxx xxx → 发消息给xxx队列状态 / queue status → 查看队列# 发送消息
python scripts/a2a.py send --to bibi --content "你好"
# 接收消息(只收不处理)
python scripts/a2a.py poll
# 自动处理模式(收消息 + AI理解 + 回复)
python scripts/a2a.py auto
# 查看队列
python scripts/a2a.py queue
可以设置定时自动检查消息:
# 每天 23:00 自动运行
schtasks /create /tn "A2A_Poll" /tr "python scripts/a2a.py auto" /sc daily /st 23:00
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