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Agent Skill · 研究检索

openclaw-agent-mesh(OpenClaw Agent mesh 搜索)

openclaw-agent-mesh 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

openclaw-agent-mesh 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 15,029。

总安装 8,138周安装 346GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,851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
1.0.0

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:openclaw-agent-mesh(OpenClaw Agent mesh 搜索)
来源仓库:https://github.com/clawdpi-ai/openclaw-agent-mesh
安装命令:
openclaw skills install openclaw-agent-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 openclaw-agent-mesh

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

openclaw-agent-mesh 实现 OpenClaw 实例间的对等发现与通信。适用于构建去中心化代理网络场景。openclaw-agent-mesh 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。当用户希望节点间自动发现并建立联系时使用。安装前需确认权限范围与维护状态,可能涉及网络通信与身份验证。

建议结合来源仓库和原始 README 核验 P2P 协议与安全机制。

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 openclaw-agent-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

    它需要需要联网,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

openclaw-agent-mesh 怎么安装?

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

openclaw-agent-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。

openclaw-agent-mesh 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

openclaw-agent-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。

openclaw-agent-mesh 用的人多吗?

公开数据是累计安装 8,138 次,近一周安装 346 次,下载 2,851 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。

openclaw-agent-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

  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
openclaw-agent-mesh

OpenClaw Agent mesh 搜索 · 本页

8,138—需要联网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

name
openclaw-agent-mesh
description
Peer discovery and agent-to-agent communication for OpenClaw instances. Use when the user wants nearby OpenClaw nodes to discover each other, request contact, require explicit approval, establish trust, and exchange direct messages. Supports V1 workflows for identity initialization, LAN scanning, contact requests, request approval/rejection, point-to-point messaging, and a lightweight HTTP server for discovery and inbox handling.

OpenClaw Agent Mesh

Provide a minimal but real agent-to-agent communication layer for OpenClaw instances. Use the bundled scripts to initialize identity, scan a local network range, exchange contact requests, approve peers, and send signed direct messages. Require explicit acceptance before trusted communication begins.

V1 scope

Implement only these capabilities:

  • local identity generation
  • LAN discovery by probing peer endpoints
  • contact request creation
  • contact approval or rejection
  • trusted peer storage
  • direct signed message creation and delivery
  • inbox verification and acknowledgement
  • lightweight HTTP server for discovery, contact-request intake, and message intake

Do not claim NAT traversal, full mesh routing, or multi-party consensus in V1.

Files and local state

Store mesh state outside the skill folder. Use this default path unless the user specifies another one:

  • ~/.openclaw/agent-mesh/

Expected files:

  • identity.json — local agent identity
  • private_key.pem — local signing key
  • peers/<agent_id>.json — trusted peers
  • requests/incoming/*.json — pending inbound contact requests
  • requests/outgoing/*.json — outbound contact requests
  • messages/incoming/*.json — verified inbound messages
  • messages/outgoing/*.json — sent messages
  • groups/ — reserved for future versions

Workflow

1. Initialize local identity

Run scripts/mesh.py init. This creates a signing keypair and an identity card with:

  • agent_id
  • display_name
  • public_key
  • endpoint
  • created_at
  • fingerprint

Set the endpoint to a reachable HTTP URL if the node should receive requests from peers.

2. Scan for nearby peers

Run scripts/mesh.py scan with a base URL template or a list of candidate URLs. Scanning in V1 is HTTP discovery, not raw port scanning. Probe each candidate at:

  • /agent-mesh/discovery

Treat discovered nodes as untrusted until approved.

3. Send a contact request

Run scripts/mesh.py request-contact. Send a signed request to a discovered node’s inbox endpoint. The receiver stores the request as pending.

4. Approve or reject the request

Run scripts/mesh.py list-requests then approve-request or reject-request. Approval writes the peer into the trust store. Rejection leaves no trusted relationship.

5. Send a direct message

Run scripts/mesh.py send-message only after trust exists. The sender signs the message envelope. The receiver verifies signature, timestamp, and trust status before accepting.

6. Verify delivery

Run scripts/mesh.py list-messages or inspect stored message JSON files. Use acknowledgements to confirm receipt.

Transport model

V1 uses simple HTTP JSON endpoints:

  • GET /agent-mesh/discovery
  • POST /agent-mesh/contact-request
  • POST /agent-mesh/message

Run scripts/server.py to expose these endpoints from a node that should be discoverable or receive peer traffic. Example:

  • python3 scripts/server.py --host 0.0.0.0 --port 8787 --state-dir ~/.openclaw/agent-mesh

If the user does not yet have a server to receive HTTP traffic, use the scripts to generate and inspect signed payloads locally first.

Guardrails

  • Require explicit approval before trusting a peer.
  • Never auto-accept unknown peers.
  • Never send private keys over the network.
  • Prefer signed JSON envelopes with timestamps and message IDs.
  • Reject stale or malformed messages.
  • Keep V1 limited to point-to-point trust and messaging.

References

  • Read references/protocol.md for the JSON message model.
  • Read references/verification.md for trust and signature checks.

Deliverables

When using this skill, produce one or more of:

  • a configured local mesh identity
  • a peer discovery result set
  • a pending or approved contact request
  • a verified direct-message flow
  • a troubleshooting checklist for failed trust or message delivery

平台分布

OpenClaw

75.82%
按下载量换算2,162

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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