Рецепт · OpenClaw

Облачный исполнитель через agentsapi: как пересадить агента OpenClaw на Agents API

Подключаем плагин agentsapi и оставляем за OpenClaw каналы, память и инструменты, отдавая обвязку и файлы в облако OpenAI.

· 3 мин чтения

Коротко

  • Плагин agentsapi в комплекте OpenClaw 2026.10.1: вместо встроенного исполнителя работает Agents API от OpenAI с обвязкой Codex.
  • В openclaw.json остаются каналы, память, инструменты и MCP, переезжает исполнитель и его файлы.
  • Граница приватности: код и вложения работают в Linux-окружении OpenAI, для локального исполнения нужен self-hosted executor.

Сверено с документацией OpenClaw 2026.10.1, 11 октября 2026.

Включаем встроенный плагин agentsapi, и OpenClaw 2026.10.1 отдаёт цикл «модель, вызов инструмента, продолжение» в облачный Agents API, который под капотом использует обвязку Codex. Сам Gateway остаётся каналом, памятью и диспетчером инструментов. Цена размена ясна: код и файлы агента теперь крутятся в Linux-окружении OpenAI, а не на вашем железе. Для тех, кто держит Gateway дома ради приватности исполнения, это осознанный шаг.

Как это устроено

Встроенный плагин agentsapi заменяет низкоуровневого исполнителя OpenClaw на облачный Agents API, который под капотом использует обвязку Codex.

В новых сессиях агент получает ваш контекст: AGENTS.md, SOUL.md и пользовательские настройки.

Шаг 1. Ключ и права

Ключу нужны права Agents и Responses read/write плюс Models read. Используется официальная точка https://api.openai.com/v1 с адаптером openai-responses.

openclaw models auth login --provider openai --method api-key

Шаг 2. Включаем плагин и выбираем модель

Добавьте блок в ваш openclaw.json, сохранив каналы и остальные плагины. YOUR_MODEL_ID замените на идентификатор модели, доступной вашему проекту Agents API. Если используете plugins.allow, добавьте в него agentsapi и openai.

{
  plugins: {
    entries: {
      agentsapi: { enabled: true },
    },
  },
  agents: {
    defaults: {
      model: { primary: "openai/YOUR_MODEL_ID" },
      models: {
        "openai/YOUR_MODEL_ID": { agentRuntime: { id: "agentsapi" } },
      },
    },
  },
}

Шаг 3. Проверяем, что заработало

Примените конфигурацию и в чате отправьте /new. Затем дайте задачу и проверьте и облачный код, и возврат ответа:

Use Python to calculate the sum of the squares from 1 to 100 and show me the result.

Ждите числа 338350. Это значит, что путь «канал → Agents API → код в облаке → ответ» собран. В той же сессии попросите агента повторить расчёт для другого диапазона. Это проверит, что продолжение идёт в той же сессии Agents API.

Полезные мелочи

После правки инструкций или MCP отправьте /new или /reset, чтобы сессия получила свежий контекст. Для файлов действуют лимиты: до 5 МиБ на файл, 10 МиБ суммарно и 50 файлов за ход в каждую сторону. Вложения читаются из /workspace/inputs, готовые файлы сохраняйте в /workspace/outputs и возвращайте в ответе. Рабочее пространство живёт отдельно от файлов Gateway. Для MCP подходит транспорт streamable-http, и сервер должен быть доступен из окружения OpenAI. localhost в настройках MCP теперь означает их машину, а не вашу.

Где ломается и когда не применять

Вариант с собственным исполнителем есть, но контроллер исполнителя и рабочее пространство придётся разворачивать и сопровождать отдельно.

Подписка ChatGPT, собственные конечные точки и переопределения транспорта не поддерживаются, работает только вход по API-ключу. Навыки и репозитории из Gateway не копируются автоматически. Не работают нативная делегация, ветвление сессий, ввод и генерация изображений, stdio и устаревший SSE для MCP (OAuth-профили Gateway в MCP-подключения не передаются), а в истории не будет структурированных планов, диффов и событий одобрения перед выполнением.