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cross-agent-chat跨 Agent 聊天

Agent Skill

cross-agent-chat 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。

总安装

11,946

周安装

488

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

3,865
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:cross-agent-chat(跨 Agent 聊天)
来源仓库:https://github.com/ebly/cross-agent-chat
安装命令:
openclaw skills install cross-agent-chat
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 cross-agent-chat

简介

实现不同agent间的标准化消息发送与接收,支持查询目标会话并通过sessions_send进行跨agent通信。

SKILL.md

SKILL.md - 跨 Agent 通信技能

描述

用于在不同 agent 之间进行通信的标准化流程。当需要与其他 agent(机器人)聊天时,使用 sessions_send 工具。

使用场景

需要和其他 agent 对话时

  • 询问其他 agent 的能力或功能
  • 请求其他 agent 执行任务
  • 跨 agent 协作和沟通

工具使用

sessions_send - 发送消息到其他 session

{
  "sessionKey": "目标 session 的 key",
  "label": "目标 session 的 label",
  "message": "要发送的消息内容",
  "timeoutSeconds": 30
}

参数说明

  • sessionKeylabel:必填其一,用于标识目标 session
  • message:要发送的消息内容(必填)
  • timeoutSeconds:超时时间(可选,默认 30 秒)

工作流程

1. 发现目标 session

使用 sessions_list 查找可用的 session:

sessions_list(activeMinutes=1440, limit=20, messageLimit=2)

返回结果包含:

  • key: session 的唯一标识
  • displayName: 显示名称
  • kind: session 类型(group/other等)
  • channel: 通信渠道

2. 发送消息

使用 sessions_send 发送消息:

{
  "sessionKey": "agent:xxx:feishu:direct:ou_xxx",
  "message": "你好,请问你可以帮我做什么?"
}

3. 等待响应

对方 agent 会收到消息并回复,你可以在当前会话中继续对话。

重要规则

应该这样做

  • 和其他 agent 对话时,统一使用 sessions_send
  • 明确说明你的意图和需求
  • 使用清晰、友好的语言
  • 设置合理的超时时间

不要这样做

  • 使用 message 工具给其他 agent 发送消息(这是给用户渠道用的)
  • 直接猜测 sessionKey,先用 sessions_list 确认
  • 发送模糊或无意义的信息

示例对话

场景 1:询问另一个 agent 的能力

{
  "sessionKey": "agent:assistant:feishu:direct:ou_xxx",
  "message": "你好!我是玲子,听说你擅长数据分析,可以帮我分析一些测试数据吗?"
}

场景 2:请求执行任务

{
  "label": "代码助手",
  "message": "请帮我写一个 Python 脚本,用于自动化测试用户登录功能。要求使用 pytest 框架。"
}

场景 3:跨 agent 协作

{
  "sessionKey": "agent:developer:feishu:group:oc_xxx",
  "message": "我刚才发现了一个 P1 级别的 bug,已经整理好了复现步骤。需要你这边帮忙排查一下代码问题。"
}

注意事项

  1. 权限问题:确保你有权限访问目标 session
  2. 超时处理:如果目标 agent 没有响应,检查是否在线或超时时间设置是否合理
  3. 消息格式:发送的消息要清晰、简洁、明确
  4. 上下文保持:如果需要延续对话,记住目标 session 的标识

故障排查

问题:发送失败,提示找不到 session

原因:sessionKey 或 label 不正确 解决:使用 sessions_list 确认正确的 session 标识

问题:对方没有回应

原因

  • 目标 agent 不在线
  • 超时时间太短
  • 消息发送失败

解决

  • 延长 timeoutSeconds
  • 检查目标 session 的 updatedAt 时间戳确认是否活跃
  • 重新发送消息

问题:收到错误响应

原因:目标 agent 不理解你的请求 解决

  • 重新组织消息,更清楚地表达意图
  • 提供更多上下文信息
  • 简化请求内容

最佳实践

  1. 先打招呼:发送请求前,简单介绍自己和意图
  2. 明确需求:清楚说明你想要什么,避免歧义
  3. 友好沟通:使用礼貌、友好的语言
  4. 保持简洁:消息不要过长,突出重点
  5. 及时反馈:收到回复后,及时确认和反馈

_跨 agent 协作,让效率倍增_ 🤝

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

96.38%
按下载量换算3,725

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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