夜雨聆风
OpenClaw 中，Agent 之间（ Agent to Agent，A2A ）的精准通信主要通过的 sessions_* 工具集来实现。
目标是让分布在不同工作区或通讯平台的智能体能够协同工作，而无需用户手动干预。
sessions_send 是工具集中的核心工具，允许一个会话向另一个指定的活跃会话发送消息。
它的功能描述和使用规范存放在 Workspace 的 TOOLS.md 文件中，在 AI 启动时注入。
sessions_* 工具集
sessions_list：看在线名单，找合适的同事。
sessions_history：翻阅旧档案，不用重复问老板。
sessions_send：精准发消息，让同事去干活。
sessions_spawn：开个新窗口，雇个临时工处理专事。
这套工具集让 AI Agent 不再是孤岛，而是一个能够互相通信（A2A）的智能集群。
举个例子
我们可以把 OpenClaw 想象成一家全能助理公司。
你作为老板，平时只跟总管助理（主会话）说话，但公司后台其实还有很多专业助理在协同办公，比如财务助理、工作助理、采购助理。
sessions_* 工具集就是这些助理之间沟通、协作的一套流程和制度。
想象一个场景：你想买一台高性能笔记本，但不确定这月的预算和奖金够不够。
当你对总管助理说：“我想买台 MacBook，算算我的奖金够不够付？”
总管助理首先需要知道现在有哪些专业助理可以帮忙。
总管助理调用 sessions_list。
它在后台看到在 WhatsApp 上的财务助理和在 Slack 上的工作助理都处于活跃状态
总管助理需要去问工作助理关于奖金的消息，再问财务助理关于本月支出的信息。
它调用 sessions_send 给工作助理发信：“请查一下老板这个月的绩效奖金是多少？”
工作助理查到后，通过回复确认（Ping-Pong）机制回信说：“奖金是 5000 元”
总管助理还需要知道你这个月已经花了多少钱。
它调用 sessions_history 直接去翻看财务助理那边的账本（对话转录日志）。
它发现你前几天在 WhatsApp 上跟财务助理说“昨天买衣服花了 2000 元”。
它不需要再问你一遍，直接从日志里就获取了上下文。
现在总管助理知道你有多少钱了，但它还不知道电脑现在卖多少钱。
为了不干扰现有的助理工作，它决定找个专门的实习生去干这件杂事。
它调用 sessions_spawn 临时产生一个新的比价助理会话
这个新分身助理专门去网页上搜索最新价格，汇报给总管助理。
任务完成后，这个临时会话就可以关掉。
通过这四个工具的配合，在 Telegram 上的总管助理最后会直接回复你：
“老板，我问了工作助理（list+send），你这月有 5000 奖金。
翻了财务助理的记录（history），你已经花了 2000。
我刚派个新的分身（spawn）去查了价，电脑要 8000。
所以你还得再存 5000 才够哦！”
架构中的位置
Layer 2 ：网关控制面与 Session Router
默认维持会话间的物理与内存隔离。
在复杂的工业级测试中，如果 Agent 之间共享内存，一个发生逻辑幻觉的节点会瞬间污染整个测试工具链。
这道隔离墙确保了每一个 Agent 都在自己的单间里工作，从源头上掐断了风险的横向蔓延。
红色穿透线
sessions_send 是唯一被允许动态穿透隔离墙、建立跨会话路由的内部协议。
起点在 Layer 4 的沙箱执行层，终点指向另一个沙箱。
sessions_send 根本没有任何聊天软件的属性，就是一条受到网关严格监控的跨进程通信管道。
这段路由就是确保代码数据不泄露、执行权限不越界的核心安检通道。
Layer 5 ：混合记忆系统
这里把原始日志、知识图谱和向量索引完全独立在 Layer 3 的推理大脑之外。
这就是状态外置。
大脑只负责运算，所有的记忆和审计痕迹全部沉淀在外部存储中。
这种架构是满足 B 端审计要求的基础设施。
完整执行流程
第一步：目标解析
其实就是分布式系统中的寻址。
采用 sessionKey 或 label 查找，实际上是在构建一套动态的服务注册表。
通过标签寻址，可以让系统具备极强的扩展性。
第二步：权限检查
这是核心防御筹码。
A2A 策略结合沙箱限制，本质上是在 AI 内部构建了一套防火墙。
让它们在受控的权限范围内进行有限的协作。
第三步：消息投递 & 第四步：等待回复
启动目标 Agent 并选择性地同步等待，这其实就是异步任务队列。
通过控制等待行为，可以防止主程序因为某个子节点的推理延迟而陷入假死。
第五步： A2A 协商
设定了最多 5 轮的限制。
防止递归深度溢出，收敛复杂度。
第六步：最终通知
状态外置。
数据投递回原始频道，意味着所有的中间协商过程都是透明且可追溯的。
这不仅是信息的同步，更是审计日志的归档。
A2A 多轮协商流程
在实际的业务中，Agent A 作为一个请求者，在得到 Agent B 的执行确认后。
如果继续进行“谢谢”、“辛苦了”之类的礼貌性回复，会造成逻辑上的冗余。
这个流程通过在第三次指令中预设 REPLY_SKIP 逻辑。
让 Agent B 在完成动作后直接触发系统级的最终通知。
sessions_send 参数
基础参数（7个）：
1. sessionKey (目标会话标识): 字符串类型，指定消息要发送到的目标 Agent 会话的唯一 ID。类似于工位编号，确保消息准确送达。
2. text (消息内容主体): 字符串类型，承载要发送给目标 Agent 的文本指令或信息。
3. replySkip (跳过回复标志): 布尔类型，控制目标 Agent 是否需要回复。True 表示跳过回复，实现单向通信以避免无效对话循环。
4. announceSkip (跳过广播标志):布尔类型，控制该消息是否在用户界面或公共频道中显示。True 表示静默执行，不在 UI 上显示。
5. images (图像资源): 数组类型，允许传递图像文件。
6. files (文件资源): 数组类型，允许传递各种类型的文件附件。
7. metadata (元数据): 字典类型，用于携带额外的结构化信息，如业务流水号、优先级等，方便追踪和审计。
扩展参数（6个）：
8. wait (同步/异步标志): 布尔类型，控制发送消息后是否等待目标 Agent 的响应。True 表示同步等待，False 表示异步发送。
9. timeout (超时时间): 数值类型（通常以秒为单位），设置等待目标 Agent 响应的最长时间。超时后，系统会中断连接并采取相应措施。
timeoutSeconds = 0: 加入队列并返回 { runId, status: "accepted" }。
timeoutSeconds > 0: 等待最多 N 秒直到完成,然后返回 { runId, status: "ok", reply }。
10. priority (优先级): 数值类型，用于在并发场景下，确定消息处理的优先级顺序。
11. context_mode (上下文模式): 枚举类型，定义发送消息时是否包含历史会话上下文。可选项包括：
"none": 不包含任何上下文。
"current": 只包含当前消息的上下文。
"full": 包含完整的历史会话上下文。
12. trace_id (追踪 ID): 字符串类型，用于追踪消息的整个生命周期，贯穿所有相关 Agent 和服务，方便问题排查和审计。
13. max_tokens (最大 Token 数量): 数值类型，限制目标 Agent 在处理该消息时可以使用的最大 Token 数量，用于成本控制。
四种模式
Reply ：是否需要回复
ON ：回复
SKIP：不需要回复
Announce：是否全局可见
ON ：可见
SKIP ：不可见
协作模式：Reply ON & Ann ON
适用：复杂任务的分工协作与人类监管。
举例：在代码安全分析过程中，Agent A 发现了一个潜在的漏洞，它需要和 Agent B（安全专家）进行多轮的对话，探讨漏洞的成因和修复方案。
这种模式必须让两个 Agent 之间进行充分的信息交换。
任务派发模式：Reply SKIP & Ann ON
适用：主 Agent 向子 Agent 下达耗时任务。
举例：主 Agent 需要让 Agent B 对上千行代码进行静态分析。
这种分析任务可能需要几分钟甚至更长时间，主 Agent 下达指令后，子 Agent 执行分析，然后主 Agent 不用等待，就可以去处理其他的任务。
这种模式能有效提升系统的并发处理能力。
暗中核查模式：Reply ON & Ann SKIP
适用：向内存 Agent 悄悄校验事实，不打扰用户。
举例：在代码审计或者芯片验证过程中，Agent A 在本地生成了代码片段，Agent B 在后台对这个片段的安全性、合规性进行校验。
校验结果会写入系统的审计日志，但是不会主动向Agent A 发送任何信息，更不会打扰用户。
这套机制是对代码安全进行持续审计的前提。
底层遥测模式：Reply SKIP & Ann SKIP
适用：向日志或监控 Agent 悄无声息地单向灌输数据。
举例：Agent C 负责收集系统运行的各项指标，比如 CPU 占用率、内存使用情况，以及 Agent 之间的通讯延迟。
Agent C 将这些数据悄无声息地发送到监控系统，用于诊断和性能优化。
这种模式是实现工业级系统监控的基础。
任务派发和暗中核查这两种模式对应了 sessions_send 流程图中强调的 replySkip 和 announceSkip 参数，是实现工业级管控的核心。
