上下文感知委托

（又称 “SmartBeat”）

问题： 独立会话（如 cron 任务、子代理）无法访问你的主会话对话历史。它们成本低廉（使用 Haiku），但对上下文完全不可见。

解决方案： 使用 sessions_history，让独立会话完整获知你在主聊天中发生的所有内容——成本仅为在主会话中全程运行的十分之一。

快速开始

晨间报告示例

你希望每天生成一份报告，包含“昨晚我们完成了哪些工作”——但在主会话中用 Sonnet 运行该任务，单次成本约为 $0.30；若改用 Haiku 在独立会话中执行，则单次仅需约 $0.03，却无法访问对话历史。

解决方案： 独立会话首先查询主会话历史。

// 在你的 cron payload.message 中：
"1. 查询主会话历史：sessions_history('agent:main:telegram:direct:{userId}', limit=50)
2. 读取记忆文件：memory/YYYY-MM-DD.md
3. 获取奥斯汀 78721 地区天气
4. 综合以下内容生成报告：
   - 最近对话要点
   - 记忆文件摘要
   - 当前天气状况
5. 通过 Telegram + 邮件发送"

成本： ~$0.03（使用 Haiku，比主会话中运行 Sonnet 便宜 10 倍）
上下文： 对夜间工作的完整感知

模式概览

1. 确定主会话 Key

# 列出所有会话以定位主会话
sessions_list(limit=10)
# 典型主会话 key 格式：
# agent:main:telegram:direct:{userId}
# agent:main:main

2. 从独立会话中查询历史

// 在 cron 任务、子代理或事件处理器中：
sessions_history({
  sessionKey: "agent:main:telegram:direct:8264585335",
  limit: 50  // 最近 50 条消息
})

即使你处于独立会话中，该调用仍可返回主会话的完整对话历史。

3. 利用上下文 + 执行任务

你的独立会话现在具备：

• ✅ 对话历史（讨论过的内容）
• ✅ 记忆文件（持久化笔记）
• ✅ 低成本模型（Haiku）
• ✅ 完整工具访问权限

使用场景

带上下文的 Cron 任务

晨间报告：

调度时间：每日上午 8 点  
模型：Haiku（~$0.03/次）  
任务：读取夜间工作进展、检查邮件、发送摘要  
上下文：主会话最近 50 条消息

日终总结：

调度时间：每日晚上 9 点  
模型：Haiku  
任务：今日完成事项？待办事项有哪些？  
上下文：今日全部对话记录

周期性状态检查：

调度时间：每两小时一次（上午 9 点至晚上 9 点）  
模型：Haiku  
任务：邮件/日历中是否存在紧急事项？  
上下文：近期关于优先级的讨论

子代理委托

后台构建任务：

sessions_spawn({
  task: "根据我们的讨论构建 AREF 产品页",
  model: "haiku",
  // 在任务 prompt 中：
  // "首先查询主会话历史，了解我们关于 AREF 需求的讨论……"
})

研究类任务：

sessions_spawn({
  task: "调研 Unreal Engine 集成模式。参考我们此前关于 AREF 目标的讨论。",
  model: "haiku"
})

事件驱动处理器

Webhook 到达 → 由独立会话处理：

// Webhook 载荷触发独立会话  
// 会话逻辑：  
"1. 查询主会话：J 和我此前就该客户达成过哪些共识？  
2. 基于该上下文处理 Webhook  
3. 执行操作或发出通知"

成本对比

节省效果： 成本约为主会话的 1/10，同时保持同等上下文感知能力。

实现建议

查找你的主会话 Key

sessions_list({ kinds: ["main"], limit: 5 })
// 或：
sessions_list({ limit: 10 })
// 查找形如：agent:main:telegram:direct:{yourUserId} 的 key

应查询多少历史记录？

• 10 条消息： 仅需近期上下文（约 2KB）
• 50 条消息： 最近数小时的工作（约 10KB）
• 100 条消息： 整日或多会话上下文（约 20KB）

建议从 50 开始，再根据实际需求调整。

结合历史记录与记忆文件

最佳效果来自：

1. 会话历史： 近期交互式工作
2. 记忆文件： 持久化决策/笔记

"1. sessions_history(limit=30) → 今日讨论内容  
2. read memory/2026-02-13.md → 已记录的决策  
3. 综合两个来源获取完整视图"

晨间报告模板

每日晨间报告的完整示例：

Cron 任务配置：

{
  schedule: { kind: "cron", expr: "0 8 * * *", tz: "America/Chicago" },
  sessionTarget: "isolated",
  payload: {
    kind: "agentTurn",
    model: "haiku",
    message: `生成晨间报告：

1. 查询主会话：sessions_history('agent:main:telegram:direct:8264585335', limit=50)
2. 读取昨日记忆文件：memory/YYYY-MM-DD.md
3. 获取天气：奥斯汀 78721
4. 检查邮件（gog 或 himalaya）
5. 检查今日日历事件

报告格式：
📍 WEATHER: [天气状况]
🌙 OVERNIGHT: [来自会话历史 — 我们夜间的工作内容]
📝 PERSISTENT NOTES: [来自记忆文件]
📧 EMAIL: [仅紧急邮件]
📅 CALENDAR: [今日日程]
🔗 DASHBOARD: [任务控制中心链接]

使用 message 工具发送至 Telegram。

注意：独立会话发送邮件需提供 SMTP 凭据；为保障可靠性，更推荐通过主会话心跳机制完成邮件投递。`
  },
  delivery: { mode: "announce", to: "8264585335", channel: "telegram" }
}

成本： $0.03/份（$1/月）
上下文： 对夜间工作的完整感知
执行时机： 每日上午 8 点准时执行

限制条件

历史记录截断：

• sessions_history 返回内容有限（通常为最近 N 条消息）
• 极长的消息可能被截断
• 对于深度归档需求，请依赖记忆文件

主会话必须已存在：

• 若主会话为全新创建（尚无任何消息），则历史为空
• 独立会话无法创建主会话历史，仅可读取

非实时性：

• 历史反映的是查询时刻的状态
• 若主会话正活跃运行，最新几条消息可能不会立即出现在结果中

最佳实践

1. 编写优质记忆摘要
即便可访问会话历史，持久化的记忆文件仍是关键资产。切勿仅依赖对话历史。

2. 按需查询历史
limit=10 适用于快速获取上下文，limit=50 适用于较重任务，limit=100 适用于深度分析。

3. 高效链式调用工具

sessions_history → memory_get → web_search → message

先获取上下文，再执行动作。

4. 分工建模：Haiku 用于委托，Sonnet 用于决策

• 独立后台任务：Haiku
• 交互式问题求解：Sonnet
• 晨间报告/摘要生成：Haiku
• 架构讨论：Sonnet

故障排查

“会话历史为空”

• 确认会话 key 正确：sessions_list()
• 主会话可能为新建（尚未产生任何消息）
• 显式指定 limit 参数

“内容被截断”

• 减小 limit 值（消息数量越少，单条内容越完整）
• 归档数据请依赖记忆文件

“独立会话无法发送消息”

• 使用 message 工具，而非 sessions_send
• 确保 cron 配置中设置了 delivery.mode，或直接调用 message 工具

相关模式

• Heartbeats： 主会话周期性检查（完整上下文，主模型）
• Sub-agents： 长时运行的后台任务
• Cron jobs： 定时执行的独立任务
• Memory files： 跨会话持久化存储

致谢

本模式由 RGBA Research 在 OpenClaw 优化工作中发现。
作为开放模式发布于 ClawHub，供社区使用。

联系： https://rgbaresearch.com
许可证： MIT（可免费使用、修改与分享）