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# ClawGo 🦞
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**面向生产的 Go 原生 Agent Runtime。**
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ClawGo 不是“又一个聊天壳子”，而是一套可长期运行、可观测、可恢复、可编排的 Agent 运行时。
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- 👀 **可观测**：Agent 拓扑、内部流、任务审计、EKG 一体化可见
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- 🔁 **可恢复**：运行态落盘，重启后任务可恢复，watchdog 按进展续时
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- 🧩 **可编排**：`main agent -> subagent -> main`，支持本地与远端 node 分支
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- ⚙️ **可工程化**：`config.json`、`AGENT.md`、热更新、WebUI、声明式 registry
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[English](./README_EN.md)
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## 为什么是 ClawGo
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大多数 Agent 项目停留在：
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- 一个聊天界面
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- 一组工具调用
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- 一段 prompt
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ClawGo 更关注真正的运行时能力：
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- `main agent` 负责入口、路由、派发、汇总
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- `subagent` 负责编码、测试、产品、文档等具体执行
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- `node branch` 把远端节点挂成受控 agent 分支
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- `runtime store` 持久化 run、event、thread、message、memory
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一句话：
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> **ClawGo = Agent Runtime，而不只是 Agent Chat。**
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## 核心亮点 ✨
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### 1. 多 Agent 拓扑可视化
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- 统一展示 `main / subagents / remote branches`
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- 内部流与用户主对话分离
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- 子 agent 协作过程可观测，但不污染用户通道
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### 2. 任务可恢复，不是一挂全没
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- `subagent_runs.jsonl`
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- `subagent_events.jsonl`
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- `threads.jsonl`
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- `agent_messages.jsonl`
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- 重启后可恢复运行中的任务
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### 3. watchdog 按进展续时
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- 系统超时统一走全局 watchdog
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- 还在推进的任务不会因为固定墙钟超时被直接杀掉
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- 无进展时才超时，行为更接近真实工程执行
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### 4. 配置工程化，而不是 prompt 堆砌
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- `config.json` 管理 agent registry
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- `system_prompt_file -> AGENT.md`
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- WebUI 可编辑、热更新、查看运行态
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### 5. Spec Coding（规范驱动开发）
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- 明确需要编码且属于非 trivial 的任务可走 `spec.md -> tasks.md -> checklist.md`
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- 小修小补、轻微代码调整、单点改动默认不启用这套流程
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- `spec.md` 负责范围、决策、权衡
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- `tasks.md` 负责任务拆解和进度更新
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- `checklist.md` 负责最终完整性核查
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- 这三份文档是活文档，允许在开发过程中持续修订
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### 6. 适合真正长期运行
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- 本地优先
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- Go 原生 runtime
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- 多通道接入
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- Task Audit / Logs / Memory / Skills / Config / Agents 全链路闭环
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## WebUI 亮点 🖥️
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**Dashboard**
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**Agents 拓扑**
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**Config 工作台**
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## 快速开始 🚀
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### 1. 安装
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```bash
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curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/YspCoder/clawgo/main/install.sh | bash
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```
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### 2. 初始化
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```bash
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clawgo onboard
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```
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### 3. 配置模型
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```bash
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clawgo provider
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```
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### 4. 启动
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交互模式：
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```bash
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clawgo agent
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clawgo agent -m "Hello"
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```
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网关模式：
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```bash
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clawgo gateway run
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```
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开发模式：
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```bash
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make dev
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```
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WebUI:
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```text
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http://<host>:<port>/webui?token=<gateway.token>
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```
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## 架构概览
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默认协作模式：
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```text
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user -> main -> worker -> main -> user
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```
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当前系统包含四层：
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1. `main agent`
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负责用户入口、路由、派发、汇总
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2. `local subagents`
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在 `config.json -> agents.subagents` 中声明，使用独立 session 和 memory namespace
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3. `node-backed branches`
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远端节点作为受控 agent 分支挂载到主拓扑
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4. `runtime store`
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保存运行态、线程、消息、事件和审计数据
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## 你能用它做什么
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- 🤖 本地长期运行的个人 Agent
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- 🧪 `pm -> coder -> tester` 这种多 Agent 协作链
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- 🌐 本地主控 + 远端 node 分支的分布式执行
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- 🔍 需要强观测、强审计、强恢复的 Agent 系统
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- 🏭 想把 prompt、agent、工具权限、运行策略工程化管理的团队
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- 📝 想把编码过程变成可追踪的 spec-driven delivery 流程
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## 配置结构
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当前推荐结构：
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```json
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{
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"agents": {
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"defaults": {
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"context_compaction": {},
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"execution": {},
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||
"summary_policy": {}
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||
},
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"router": {
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"enabled": true,
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||
"main_agent_id": "main",
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||
"strategy": "rules_first",
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||
"policy": {
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||
"intent_max_input_chars": 1200,
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||
"max_rounds_without_user": 200
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},
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"rules": []
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||
},
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||
"communication": {},
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"subagents": {
|
||
"main": {},
|
||
"coder": {},
|
||
"tester": {}
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}
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}
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}
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```
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说明：
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- `runtime_control` 已移除
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- 当前使用：
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- `agents.defaults.execution`
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- `agents.defaults.summary_policy`
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- `agents.router.policy`
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- 启用中的本地 subagent 必须配置 `system_prompt_file`
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- 远端分支需要：
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- `transport: "node"`
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- `node_id`
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- `parent_agent_id`
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完整示例见 [config.example.json](/Users/lpf/Desktop/project/clawgo/config.example.json)。
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## Node P2P
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远端 node 的调度数据面现在支持：
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- `websocket_tunnel`
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- `webrtc`
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默认仍然关闭，只有显式配置 `gateway.nodes.p2p.enabled=true` 才会启用。建议先用 `websocket_tunnel` 验证链路，再切到 `webrtc`。
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`webrtc` 建议同时理解这两个字段：
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- `stun_servers`
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- 兼容旧式 STUN 列表
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- `ice_servers`
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- 推荐的新结构
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- 可以配置 `stun:`、`turn:`、`turns:` URL
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- `turn:` / `turns:` 必须同时提供 `username` 和 `credential`
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示例：
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```json
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{
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"gateway": {
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"nodes": {
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"p2p": {
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"enabled": true,
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"transport": "webrtc",
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||
"stun_servers": ["stun:stun.l.google.com:19302"],
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||
"ice_servers": [
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{
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||
"urls": ["turn:turn.example.com:3478"],
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||
"username": "demo",
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||
"credential": "secret"
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||
}
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||
]
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||
}
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||
}
|
||
}
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||
}
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```
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说明：
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- `webrtc` 建连失败时，调度层仍会回退到现有 relay / tunnel 路径
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- Dashboard、`status`、`/webui/api/nodes` 会显示当前 Node P2P 状态和会话摘要
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- 两台公网机器的实网验证流程见 [docs/node-p2p-e2e.md](/Users/lpf/Desktop/project/clawgo/docs/node-p2p-e2e.md)
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## MCP 服务支持
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ClawGo 现在支持通过 `tools.mcp` 接入 `stdio`、`http`、`streamable_http`、`sse` 型 MCP server。
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- 先在 `config.json -> tools.mcp.servers` 里声明 server
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- 当前支持 `list_servers`、`list_tools`、`call_tool`、`list_resources`、`read_resource`、`list_prompts`、`get_prompt`
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- 启动时会自动发现远端 MCP tools，并注册为本地工具，命名格式为 `mcp__<server>__<tool>`
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- `permission=workspace`（默认）时，`working_dir` 会按 workspace 解析，并且必须留在 workspace 内
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- `permission=full` 时，`working_dir` 可指向 `/` 下任意绝对路径，但实际访问权限仍然继承运行 `clawgo` 的 Linux 用户权限
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示例配置可直接参考 [config.example.json](/Users/lpf/Desktop/project/clawgo/config.example.json) 中的 `tools.mcp` 段落。
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## Prompt 文件约定
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推荐把 agent prompt 独立为文件：
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- `agents/main/AGENT.md`
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- `agents/coder/AGENT.md`
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- `agents/tester/AGENT.md`
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配置示例：
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```json
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{
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"system_prompt_file": "agents/coder/AGENT.md"
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}
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```
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规则：
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- 路径必须是 workspace 内相对路径
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- 仓库不会内置这些示例文件
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- 用户或 agent workflow 需要自行创建实际的 `AGENT.md`
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## 记忆与运行态
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ClawGo 不是所有 agent 共用一份上下文。
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- `main`
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- 保存主记忆与协作摘要
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- `subagent`
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- 使用独立 session key
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- 写入自己的 memory namespace
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- `runtime store`
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- 持久化任务、事件、线程、消息
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这带来三件事：
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- 更好恢复
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- 更好追踪
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- 更清晰的执行边界
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## 当前最适合的人群
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- 想用 Go 做 Agent Runtime 的开发者
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- 想要可视化多 Agent 拓扑和内部流的团队
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- 不满足于“聊天 + prompt”，而想要真正运行时能力的用户
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如果你想快速上手，先看 [config.example.json](/Users/lpf/Desktop/project/clawgo/config.example.json)，再跑一次 `make dev`。
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