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🦞ClawTeam-OpenClaw

Multi-Agenten-Schwarm-Koordination für CLI-Coding-Agenten — OpenClaw als Standard

Fork von HKUDS/ClawTeam mit tiefer OpenClaw-Integration: Standard-Agent openclaw, sitzungsisolierte Agenten, automatische Konfiguration der Ausführungsgenehmigungen und produktionsgehärtete Spawn-Backends. Alle Upstream-Fixes werden synchronisiert.

Sie setzen das Ziel. Der Agenten-Schwarm erledigt den Rest — Worker erzeugen, Aufgaben aufteilen, koordinieren und Ergebnisse zusammenführen.

Funktioniert mit OpenClaw (Standard), Claude Code, Codex, nanobot, Cursor und jedem CLI-Agenten.

Warum ClawTeam?

Aktuelle KI-Agenten sind leistungsfähig, arbeiten aber isoliert. ClawTeam ermöglicht es Agenten, sich selbst in Teams zu organisieren — Arbeit aufzuteilen, zu kommunizieren und Ergebnisse zusammenzuführen, ohne menschliches Mikromanagement.

So funktioniert es

clawteam spawn --team my-team \
  --agent-name worker1 \
  --task "Implement auth module"

clawteam task list my-team --owner me
clawteam inbox send my-team leader \
  "Auth done. All tests passing."

clawteam board attach my-team
# Or web dashboard
clawteam board serve --port 8080

Schnellstart

Option 1: Den Agenten steuern lassen (Empfohlen)

Installieren Sie ClawTeam und geben Sie Ihrem Agenten folgenden Prompt:

"Build a web app. Use clawteam to split the work across multiple agents."

Der Agent erstellt automatisch ein Team, erzeugt Worker, weist Aufgaben zu und koordiniert — alles über die clawteam-CLI.

Option 2: Manuell steuern

# Create a team
clawteam team spawn-team my-team -d "Build the auth module" -n leader

# Spawn workers — each gets a git worktree + tmux window
clawteam spawn --team my-team --agent-name alice --task "Implement OAuth2 flow"
clawteam spawn --team my-team --agent-name bob   --task "Write unit tests for auth"

# Watch them work
clawteam board attach my-team

Unterstützte Agenten

Installation

Schritt 1: Voraussetzungen

ClawTeam erfordert Python 3.10+, tmux und mindestens einen CLI-Coding-Agenten (OpenClaw, Claude Code, Codex usw.).

Prüfen Sie, was Sie bereits haben:

python3 --version   # Need 3.10+
tmux -V             # Need any version
openclaw --version  # Or: claude --version / codex --version

Fehlende Voraussetzungen installieren:

Falls Sie Claude Code oder Codex anstelle von OpenClaw verwenden, installieren Sie diese gemäß deren eigener Dokumentation. OpenClaw ist der Standard, aber nicht zwingend erforderlich.

Schritt 2: ClawTeam installieren

⚠️ Führen Sie NICHT pip install clawteam oder npm install -g clawteam direkt aus:

• pip install clawteam installiert die Upstream-Version von PyPI, die standardmäßig claude nutzt und die OpenClaw-Anpassungen nicht enthält.
• npm install -g clawteam installiert ein fremdes Squatting-Paket (Herausgeber a9logic). Wenn clawteam --version "Coming Soon" anzeigt, haben Sie das falsche Paket. Führen Sie zuerst npm uninstall -g clawteam aus.

Verwenden Sie die drei Befehle unten — pip install -e . nach dem Clone ist erforderlich. Es installiert aus dem lokalen Repository, nicht von PyPI.

git clone https://github.com/win4r/ClawTeam-OpenClaw.git
cd ClawTeam-OpenClaw
pip install -e .    # ← Erforderlich! Installiert aus dem lokalen Repository, NICHT identisch mit pip install clawteam

Optional — P2P-Transport (ZeroMQ):

pip install -e ".[p2p]"

Schritt 3: Symlink ~/bin/clawteam erstellen

Erzeugte Agenten laufen in frischen Shells, die möglicherweise kein pip-bin-Verzeichnis im PATH haben. Ein Symlink in ~/bin stellt sicher, dass clawteam immer erreichbar ist:

mkdir -p ~/bin
ln -sf "$(which clawteam)" ~/bin/clawteam

Falls which clawteam nichts zurückgibt, suchen Sie die Binärdatei manuell:

# Common locations:
# ~/.local/bin/clawteam
# /opt/homebrew/bin/clawteam
# /usr/local/bin/clawteam
# /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.*/bin/clawteam
find / -name clawteam -type f 2>/dev/null | head -5

Stellen Sie dann sicher, dass ~/bin in Ihrem PATH ist — fügen Sie dies zu ~/.zshrc oder ~/.bashrc hinzu, falls nicht vorhanden:

export PATH="$HOME/bin:$PATH"

Schritt 4: OpenClaw-Skill installieren (nur für OpenClaw-Nutzer)

Die Skill-Datei bringt OpenClaw-Agenten bei, wie sie ClawTeam per natürlicher Sprache nutzen. Überspringen Sie diesen Schritt, wenn Sie OpenClaw nicht verwenden.

mkdir -p ~/.openclaw/workspace/skills/clawteam
cp skills/openclaw/SKILL.md ~/.openclaw/workspace/skills/clawteam/SKILL.md

Schritt 5: Ausführungsgenehmigungen konfigurieren (nur für OpenClaw-Nutzer)

Erzeugte OpenClaw-Agenten benötigen die Berechtigung, clawteam-Befehle auszuführen. Ohne diese blockieren Agenten bei interaktiven Berechtigungsabfragen.

# Ensure security mode is "allowlist" (not "full")
python3 -c "
import json, pathlib
p = pathlib.Path.home() / '.openclaw' / 'exec-approvals.json'
if p.exists():
    d = json.loads(p.read_text())
    d.setdefault('defaults', {})['security'] = 'allowlist'
    p.write_text(json.dumps(d, indent=2))
    print('exec-approvals.json updated: security = allowlist')
else:
    print('exec-approvals.json not found — run openclaw once first, then re-run this step')
"

# Add clawteam to the allowlist (use the absolute path — OpenClaw 4.2+ requires it)
openclaw approvals allowlist add --agent "*" "$(which clawteam)"

Falls openclaw approvals fehlschlägt, läuft das OpenClaw-Gateway möglicherweise nicht. Starten Sie es zuerst und versuchen Sie es erneut.

Schritt 6: Überprüfung

clawteam --version          # Should print version
clawteam config health      # Should show all green

Falls Sie OpenClaw verwenden, überprüfen Sie auch, ob der Skill geladen ist:

openclaw skills list | grep clawteam

Automatischer Installer

Die Schritte 2–6 oben sind auch als einzelnes Skript verfügbar:

git clone https://github.com/win4r/ClawTeam-OpenClaw.git
cd ClawTeam-OpenClaw
bash scripts/install-openclaw.sh

Fehlerbehebung

Anwendungsfälle

1. Autonome ML-Forschung — 8 Agenten x 8 GPUs

Basierend auf @karpathy/autoresearch. Ein einziger Prompt startet 8 Forschungsagenten auf H100s, die über 2000 Experimente autonom entwerfen.

Human: "Use 8 GPUs to optimize train.py. Read program.md for instructions."

Leader agent:
├── Spawns 8 agents, each assigned a research direction (depth, width, LR, batch size...)
├── Each agent gets its own git worktree for isolated experiments
├── Every 30 min: checks results, cross-pollinates best configs to new agents
├── Reassigns GPUs as agents finish — fresh agents start from best known config
└── Result: val_bpb 1.044 → 0.977 (6.4% improvement) across 2430 experiments in ~30 GPU-hours

Vollständige Ergebnisse: novix-science/autoresearch

2. Agentische Softwareentwicklung

Human: "Build a full-stack todo app with auth, database, and React frontend."

Leader agent:
├── Creates tasks with dependency chains (API schema → auth + DB → frontend → tests)
├── Spawns 5 agents (architect, 2 backend, frontend, tester) in separate worktrees
├── Dependencies auto-resolve: architect completes → backend unblocks → tester unblocks
├── Agents coordinate via inbox: "Here's the OpenAPI spec", "Auth endpoints ready"
└── Leader merges all worktrees into main when complete

3. KI-Hedgefonds — Template-Start

Ein TOML-Template erzeugt ein komplettes 7-Agenten-Investmentteam mit einem einzigen Befehl:

clawteam launch hedge-fund --team fund1 --goal "Analyze AAPL, MSFT, NVDA for Q2 2026"

5 Analysten-Agenten (Value, Growth, Technik, Fundamentaldaten, Sentiment) arbeiten parallel. Der Risikomanager synthetisiert alle Signale. Der Portfoliomanager trifft die endgültigen Entscheidungen.

Templates sind TOML-Dateien — erstellen Sie Ihre eigenen für jeden beliebigen Bereich.

Funktionen

Außerdem: Plan-Genehmigungsworkflows, sanftes Lifecycle-Management, --json-Ausgabe bei allen Befehlen, maschinenübergreifende Unterstützung (NFS/SSHFS oder P2P), Multi-User-Namespacing, Spawn-Validierung mit automatischem Rollback, fcntl-Dateisperren für Nebenläufigkeitssicherheit.

OpenClaw-Integration

Dieser Fork macht OpenClaw zum Standard-Agenten. Ohne ClawTeam arbeitet jeder OpenClaw-Agent isoliert. ClawTeam verwandelt es in eine Multi-Agenten-Plattform.

Sobald der Skill installiert ist, sprechen Sie mit Ihrem OpenClaw-Bot in jedem Kanal:

  You (Telegram/Discord/TUI)
         │
         ▼
  ┌──────────────────┐
  │  OpenClaw Gateway │  ← activates clawteam skill
  └────────┬─────────┘
           │
           ▼
  ┌──────────────────┐     clawteam spawn     ┌─────────────────┐
  │  Leader Agent    │ ─────────────────────► │  openclaw tui   │
  │  (openclaw)      │ ──┐                    │  (tmux window)  │
  │                  │   │                    │  git worktree   │
  │  Manages swarm   │   ├──────────────────► ├─────────────────┤
  │  via clawteam    │   │                    │  openclaw tui   │
  │  CLI             │   ├──────────────────► ├─────────────────┤
  └──────────────────┘   │                    │  openclaw tui   │
                         └──────────────────► └─────────────────┘
                                               All coordinate via
                                               ~/.clawteam/ (tasks, inboxes)

Architektur

  Human: "Optimize this LLM"
         │
         ▼
  ┌──────────────┐     clawteam spawn     ┌──────────────┐
  │  Leader      │ ──────────────────────► │  Worker      │
  │  (any agent) │ ──────┐                │  git worktree │
  │              │       ├──────────────► │  tmux window  │
  │  spawn       │       │                ├──────────────┤
  │  task create │       ├──────────────► │  Worker      │
  │  inbox send  │       │                │  git worktree │
  │  board show  │       └──────────────► │  tmux window  │
  └──────────────┘                        └──────────────┘
                                                 │
                                                 ▼
                                      ┌─────────────────────┐
                                      │    ~/.clawteam/     │
                                      │ ├── teams/   (who) │
                                      │ ├── tasks/   (what)│
                                      │ ├── inboxes/ (talk)│
                                      │ └── workspaces/    │
                                      └─────────────────────┘

Der gesamte Zustand liegt als JSON-Dateien in ~/.clawteam/. Keine Datenbank, kein Server. Atomare Schreibvorgänge mit fcntl-Dateisperren gewährleisten Absturzsicherheit.

Befehlsreferenz

# Team lifecycle
clawteam team spawn-team <team> -d "description" -n <leader>
clawteam team discover                    # List all teams
clawteam team status <team>               # Show members
clawteam team cleanup <team> --force      # Delete team

# Spawn agents
clawteam spawn --team <team> --agent-name <name> --task "do this"
clawteam spawn tmux codex --team <team> --agent-name <name> --task "do this"

# Task management
clawteam task create <team> "subject" -o <owner> --blocked-by <id1>,<id2>
clawteam task update <team> <id> --status completed   # auto-unblocks dependents
clawteam task list <team> --status blocked --owner worker1
clawteam task wait <team> --timeout 300

# Messaging
clawteam inbox send <team> <to> "message"
clawteam inbox broadcast <team> "message"
clawteam inbox receive <team>             # consume messages
clawteam inbox peek <team>                # read without consuming

# Monitoring
clawteam board show <team>                # terminal kanban
clawteam board live <team> --interval 3   # auto-refresh
clawteam board attach <team>              # tiled tmux view
clawteam board serve --port 8080          # web UI

# Workspace (git worktree management)
clawteam workspace list <team>
clawteam workspace checkpoint <team> <agent>    # auto-commit
clawteam workspace merge <team> <agent>         # merge back to main
clawteam workspace cleanup <team> <agent>       # remove worktree

# Plan approval
clawteam plan submit <team> <agent> "plan" --summary "TL;DR"
clawteam plan approve <team> <plan-id> <agent> --feedback "LGTM"
clawteam plan reject <team> <plan-id> <agent> --feedback "Revise X"

# Lifecycle
clawteam lifecycle request-shutdown <team> <agent> --reason "done"
clawteam lifecycle approve-shutdown <team> <request-id> <agent>
clawteam lifecycle idle <team>

# Templates
clawteam launch <template> --team <name> --goal "Build X"
clawteam template list

# Config
clawteam config show
clawteam config set transport p2p
clawteam config health

Modellzuweisung pro Agent (Vorschau)

Branch: feat/per-agent-model-assignment

Diese Funktion steht auf einem separaten Branch zum frühen Testen bereit. Sie wird in main zusammengeführt, sobald das zugehörige OpenClaw---model-Flag veröffentlicht ist.

Weisen Sie verschiedenen Agentenrollen unterschiedliche Modelle zu, um bessere Kosten-/Leistungsverhältnisse in Multi-Agenten-Schwärmen zu erzielen.

# Install from the feature branch
pip install -e "git+https://github.com/win4r/ClawTeam-OpenClaw.git@feat/per-agent-model-assignment#egg=clawteam"

Modell pro Agent in Templates:

[template]
name = "my-team"
command = ["openclaw"]
model = "sonnet-4.6"              # default for all agents
model_strategy = "auto"           # or: leaders→strong, workers→balanced

[template.leader]
name = "lead"
model = "opus"                    # override for leader

[[template.agents]]
name = "worker"
model_tier = "cheap"              # cost tiers: strong / balanced / cheap

CLI-Flags:

clawteam spawn --model opus                          # single agent
clawteam launch my-template --model gpt-5.4          # override all agents
clawteam launch my-template --model-strategy auto     # auto-assign by role

Siehe Issue #1 für die vollständige Funktionsanfrage und Diskussion.

Roadmap

Mitwirken

Beiträge sind willkommen:

• Agenten-Integrationen — Unterstützung für weitere CLI-Agenten
• Team-Templates — TOML-Templates für neue Bereiche
• Transport-Backends — Redis, NATS usw.
• Dashboard-Verbesserungen — Web-Oberfläche, Grafana
• Dokumentation — Tutorials und bewährte Verfahren

Danksagungen

• @karpathy/autoresearch — Framework für autonome ML-Forschung
• OpenClaw — Standard-Agenten-Backend
• Claude Code und Codex — unterstützte KI-Coding-Agenten
• ai-hedge-fund — Inspiration für das Hedgefonds-Template
• CLI-Anything — Schwesterprojekt

Lizenz

MIT — frei nutzbar, modifizierbar und verteilbar.