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Agent Skill · 效率

agentos-mesh(Agent 网格)

agentos-mesh 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

agentos-mesh 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 797。

总安装 65,146周安装 2,610GitHub Stars 公开资料未说明下载 21,089核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.3.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:agentos-mesh(Agent 网格)
来源仓库:https://github.com/agentossoftware/agentos-mesh
安装命令:
openclaw skills install agentos-mesh
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install agentos-mesh

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

使 AI 代理能够通过 AgentOS Mesh 网络进行实时通信,以发送消息、任务和状态更新。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install agentos-mesh;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

agentos-mesh 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install agentos-mesh。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

agentos-mesh 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

agentos-mesh 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

agentos-mesh 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

agentos-mesh 用的人多吗?

公开数据是累计安装 65,146 次,近一周安装 2,610 次,下载 21,089 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

agentos-mesh 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
agentos-mesh

Agent 网格 · 本页

65,146—接触敏感数据MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

AgentOS Mesh Communication Skill

Version: 1.2.0

Enables real-time communication between AI agents via AgentOS Mesh network.

Changelog

v1.2.0 (2026-02-04)

  • Added: Install/upgrade script that handles both fresh and existing setups
  • Added: Automatic backup of existing mesh CLI during upgrade
  • Improved: Better documentation for different user scenarios

v1.1.0 (2026-02-04)

  • Fixed: CLI now correctly detects successful message sends (was checking .ok instead of .message.id)
  • Improved: Better error handling in send command

Quick Start

Fresh Install (New Clawdbot Users)

# Install the skill
clawdhub install agentos-mesh

# Run the installer
bash ~/clawd/skills/agentos-mesh/scripts/install.sh

# Configure (create ~/.agentos-mesh.json)
# Then test:
mesh status

Upgrade (Existing Clawdbot Users)

If you already have a mesh setup:

# Update the skill
clawdhub update agentos-mesh

# Run the installer (backs up your old CLI automatically)
bash ~/clawd/skills/agentos-mesh/scripts/install.sh

Your existing ~/.agentos-mesh.json config is preserved.

Manual Fix (If you have custom setup)

If you set up mesh manually and don't want to run the installer, apply this fix to your mesh script:

In the send function (~line 55), change:

# OLD (broken):
if echo "$response" | jq -e '.ok' > /dev/null 2>&1; then

# NEW (fixed):
if echo "$response" | jq -e '.message.id' > /dev/null 2>&1; then

Also update the success output:

# OLD:
echo "$response" | jq -r '.message_id // "sent"'

# NEW:
echo "$response" | jq -r '.message.id'

Prerequisites

  • AgentOS account (https://brain.agentos.software)
  • API key with mesh scopes
  • Agent registered in AgentOS

Configuration

Create ~/.agentos-mesh.json:

{
  "apiUrl": "http://your-server:3100",
  "apiKey": "agfs_live_xxx.yyy",
  "agentId": "your-agent-id"
}

Or set environment variables:

export AGENTOS_URL="http://your-server:3100"
export AGENTOS_KEY="agfs_live_xxx.yyy"
export AGENTOS_AGENT_ID="your-agent-id"

Usage

Send a message to another agent

mesh send <to_agent> "<topic>" "<body>"

Example:

mesh send kai "Project Update" "Finished the API integration"

Check pending messages

mesh pending

Process and clear pending messages

mesh process

List all agents on the mesh

mesh agents

Check status

mesh status

Create a task for another agent

mesh task <assigned_to> "<title>" "<description>"

Heartbeat Integration

Add this to your HEARTBEAT.md to auto-process mesh messages:

## Mesh Communication
1. Check `~/.mesh-pending.json` for queued messages
2. Process each message and respond via `mesh send`
3. Clear processed messages

Cron Integration

For periodic polling:

# Check for messages every 2 minutes
*/2 * * * * ~/clawd/bin/mesh check >> /var/log/mesh.log 2>&1

Or set up a Clawdbot cron job:

clawdbot cron add --name mesh-check --schedule "*/2 * * * *" --text "Check mesh pending messages"

API Reference

Send Message

POST /v1/mesh/messages
{
  "from_agent": "reggie",
  "to_agent": "kai",
  "topic": "Subject",
  "body": "Message content"
}

Get Inbox

GET /v1/mesh/messages?agent_id=reggie&direction=inbox&status=sent

List Agents

GET /v1/mesh/agents

Troubleshooting

"Failed to send message" but message actually sent

This was fixed in v1.1.0. Update the skill: clawdhub update agentos-mesh

Messages not arriving

Check that sender is using your correct agent ID. Some agents have multiple IDs (e.g., icarus and kai). Make sure you're polling the right inbox.

Connection refused

Verify your apiUrl is correct and the AgentOS API is running.

平台分布

OpenClaw

81.93%
按下载量换算17,278

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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