OpenClaw mit mehreren Agents und Modellen: Routing, Isolation und Kosten

OpenClaw-Multi-Agenten und mehrere Modelle sind zwei verschiedene Ebenen derselben Konfigurationsdatei: Mehrere Agenten sind Schlüssel-Einträge unter agents.entries, wobei jeder seinen eigenen Workspace, sein eigenes Zustandsverzeichnis und seinen eigenen Sitzungsspeicher besitzt; mehrere Modelle sind agentenspezifische model-Werte innerhalb dieser Einträge. Daneben gibt es zwei weitere Ebenen — bindings bestimmt, welcher Agent antwortet, und eine Fallback-Kette legt fest, was ein Agent tut, wenn sein Modell fehlschlägt. Die falsche Ebene zu bearbeiten ist der häufigste Grund dafür, dass eine Änderung scheinbar nichts bewirkt.

Mehr Agenten auszuführen kostet softwareseitig nichts. Die Dokumentationsübersicht von OpenClaw erklärt, dass das Projekt offen entwickelt wird von „the OpenClaw Foundation, an independent 501(c)(3)“ — mit „No paid tier, no telemetry by default beyond a version check you can turn off, no lab owns it“. openclaw.ai ergänzt: „No subscription. No hosted tier. No token.“ Das npm-Paket openclaw steht unter MIT-Lizenz; neben latest mit 2026.9.5 befindet sich ein extended-stable-Kanal mit 2026.7.35 sowie engines.node von >=24.16.0 <25 || >=26.1.0 (npm registry, geprüft am 21. September 2026). Was ein zweiter Agent Ihrer Rechnung hinzufügt, sind Tokens.

OpenClaw-Multi-Agenten: vier Ebenen und das Symptom beim Bearbeiten der falschen Ebene

Alle vier wurden am 21. September 2026 aus der OpenClaw-eigenen Dokumentation gelesen: entries und multi-agent, agent bindings und model failover. Zwei Formen in älteren Tutorials sind veraltet: Ein agents.list-Array-Roster ist die Legacy-Form, die Doctor migriert, und ein default: true-Marker bei einem Eintrag wurde eingestellt — auf der Entries-Seite steht ausdrücklich: „default is retired“. Für den Betrieb mehrerer Agenten ist ein Binding oder ein explizites Ziel erforderlich. OpenClaw lief außerdem früher unter zwei anderen Namen; jede Moltbot- oder Clawdbot-Konfiguration, die Sie finden, stammt daher aus der Zeit vor diesem Schema.

OpenClaw-Setup für mehrere Agenten: eine minimale Konfiguration mit zwei Agenten und zwei Modellen

Dieses Fragment setzt voraus, dass Sie bereits einen funktionierenden models.providers-Block haben — best API for OpenClaw enthält den Kunavo-Eintrag einschließlich api: "anthropic-messages" und der unter Anthropic base URL veröffentlichten Basis-URL. Im Folgenden geht es nur um die Agenten- und Routing-Ebene.

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "modelSelectionScope": "session",
      "model": {
        "primary": "kunavo/claude-haiku-4-5",
        "fallbacks": [
          "kunavo/claude-sonnet-5"
        ]
      }
    },
    "entries": {
      "ops": {
        "name": "Ops",
        "workspace": "~/.openclaw/workspace-ops",
        "agentDir": "~/.openclaw/agents/ops/agent",
        "model": "kunavo/claude-haiku-4-5",
        "modelPolicy": {
          "allow": [
            "kunavo/claude-haiku-4-5"
          ]
        }
      },
      "build": {
        "name": "Build",
        "workspace": "~/.openclaw/workspace-build",
        "agentDir": "~/.openclaw/agents/build/agent",
        "model": {
          "primary": "kunavo/claude-opus-5",
          "fallbacks": [
            "kunavo/claude-sonnet-5"
          ]
        },
        "utilityModel": "kunavo/claude-haiku-4-5"
      }
    }
  },
  "bindings": [
    {
      "agentId": "build",
      "match": {
        "channel": "discord",
        "accountId": "build"
      }
    },
    {
      "agentId": "ops",
      "match": {
        "channel": "discord",
        "accountId": "*"
      }
    }
  ]
}

Vier Dinge in diesem Block sind entscheidend. Jeder Agent hat ein eigenes agentDir, da die Multi-Agenten-Seite warnt: „Never reuse agentDir across agents — it causes auth/session state collisions.“ Der ops-Agent verwendet die Zeichenfolgen-Form von model. Die Entries-Seite definiert sie als „a strict per-agent primary with no model fallback“ — ein Fehler wird daher ausgegeben, statt Routinearbeit stillschweigend auf eine teurere Stufe zu verschieben. Der build-Agent verwendet die Objektform mit einer expliziten fallbacks-Liste; damit aktivieren Sie den Agenten für Fallbacks. Die Failover-Seite ergänzt, dass ein Agent nur model: { fallbacks: [...] } festlegen und weiterhin das gemeinsame primäre Modell erben kann. Das enge Binding steht über dem Wildcard-Binding, weil innerhalb einer Match-Ebene „the first matching bindings entry wins.“

Die Workspace-Standards unterscheiden sich zwischen dem Standardagenten und den übrigen Agenten und sollten ausdrücklich festgelegt werden: Der Workspace des Standardagenten ist <stateDir>/workspace, während andere Agenten standardmäßig <stateDir>/workspace-<agentId> verwenden. Der Speicher folgt dem Workspace, denn OpenClaws integrierte Engine „remembers things by writing plain Markdown files in your agent's workspace“. Separate Workspaces isolieren daher auch den Speicher. Sitzungsberechtigungsmodi sind wiederum eine eigene Achse: read-only, guarded, workspace und full; dabei gilt: „full requires operator.admin. The other modes require operator.write“ (Berechtigungsmodi, 21. September 2026). Ein günstiges Modell auf einem Agenten mit weitreichenden Berechtigungen bleibt dennoch ein Agent mit weitreichenden Berechtigungen.

Was separate Agenten trennen — und was nicht

Das ist die Grenze, die die Preistabellen übersehen. Separate Einträge geben Ihnen separate Dateien, Speicher, Verlauf, Tool-Richtlinien und gespeicherte Auth-Profile. Sie geben nicht automatisch jedem Agenten einen eigenen API-Schlüssel für einen umgebungskonfigurierten benutzerdefinierten Provider — das dokumentierte agentenspezifische Schema enthält überhaupt kein baseUrl, apiKey oder providers-Feld. Das Fehlen in der Dokumentation beweist nicht, dass der Code dies verbietet; lesen Sie es daher als nicht dokumentiert. Wenn Sie eine harte Schlüsseltrennung pro Mandant benötigen, führen Sie separate Gateways aus. Eine verwandte Einschränkung betrifft die Identität: OpenClaws Beispiel zur WhatsApp-DM-Aufteilung stellt fest: „Replies still come from the same WhatsApp number — there is no per-agent sender identity“, und „Direct chats collapse to the agent's main session key by default, so true isolation requires one agent per person.“ Diese Aussage gilt für WhatsApp; prüfen Sie die Seite Ihres eigenen Kanals, bevor Sie sie verallgemeinern.

Eine Fähigkeitsgrenze sollten Sie beim Aufteilen der Rollen beachten: Kunavo bietet kein Text-to-Speech-, Speech-to-Text- oder Embedding-Modell an. Ein Agent, der Sprachausgabe oder einen Vektorindex benötigt, muss diesen Schritt daher bei einem externen Provider ausführen.

OpenClaw mit mehreren Modellen: strikt, Fallback, Richtlinie und die Utility-Spur

Die Modellauswahl pro Agent verfügt über vier Einstellungen, die Sie bewusst festlegen sollten. model als Zeichenfolge ist strikt. { primary, fallbacks: [...] } aktiviert den Agenten für Failover. modelPolicy.allow ist eine Allowlist, die „replaces the default policy for that agent“ — sie akzeptiert Aliase, exakte Referenzen und abschließende Wildcards. Damit verhindern Sie, dass ein Routineagent jemals ein teures Modell erreicht. utilityModel ist ein separates, meist günstigeres Modell für „short internal tasks such as generated session and thread titles“, mit einer agentenspezifischen Überschreibung.

Die dokumentierte Triggerliste ist spezifisch. OpenClaw wechselt bei „auth failures, rate limits and cooldown exhaustion, overloaded/provider-busy errors, timeout-shaped failover errors, billing disables, model_not_found“ sowie bei anderen nicht erkannten Fehlern, solange Kandidaten vorhanden sind — nicht jedoch bei Context-Overflow-Fehlern, die innerhalb der Kompaktierungs- und Wiederholungslogik bleiben, und nicht bei „explicit aborts that are not timeout/failover-shaped“. Außerhalb von Gruppen- und Kanalunterhaltungen ist dies sichtbar: Diese Oberflächen veröffentlichen eine Statusmeldung der Form Model Fallback: <fallback> (selected <primary>; <reason>) sowie eine entsprechende Löschmeldung. Gruppen- und Kanalunterhaltungen „suppress the visible notices while retaining the same fallback state“. Verlassen Sie sich daher in einem gemeinsam genutzten Raum nicht darauf, eine solche Meldung zu sehen. Eine explizite Sitzungsauswahl — /model, die Modellauswahl, session_status(model=...) oder sessions.patch — ist strikt: Wenn dieses Modell vor der Ausgabe einer Antwort fehlschlägt, meldet OpenClaw den Fehler, statt mit einem konfigurierten Fallback zu antworten. Das --model eines Cron-Jobs ist keines dieser Elemente; die Dokumentation nennt es ein primäres Job-Modell, das weiterhin konfigurierte Fallbacks verwendet, sofern der Job nicht payload.fallbacks: [] festlegt.

Zwei weitere Mechanismen entscheiden darüber, ob Ihre Absicht erhalten bleibt. Anforderungsparameter werden über vier Ebenen zusammengeführt, von agents.defaults.params bis agents.entries.*.params, wobei spätere Ebenen nach Schlüssel überschreiben. Auch die Parallelität hat eine berechnete Obergrenze: agents.defaults.maxConcurrent ist sitzungsübergreifend standardmäßig auf max(8, available CPU parallelism * 4) gesetzt, während jede Sitzung serialisiert bleibt — zwei Nachrichten an einen Agenten werden nicht gleichzeitig ausgeführt. Für die Auswahl des passenden Modells je Rolle behandelt Opus vs Sonnet vs Haiku die Fähigkeitsseite.

Kostenzuordnung nach Route, nicht nach Agent

Da kein dokumentierter Befehl Ausgaben pro Agent meldet, ordnen Sie nach Route zu. Die folgende Rechnung ist beispielhaft, keine gemessene Rechnung und keine Obergrenze. Sie nimmt einen Monat mit 30 Tagen, den dokumentierten 30m-Standardwert für Heartbeats (1.440 Läufe), 300 Ausgabetokens pro Heartbeat, keine Cache-Treffer sowie eine Hauptunterhaltung mit 8M Eingabetokens und 500K Ausgabetokens an. Die Kontextwerte von etwa 100K bzw. etwa 2–5K pro Lauf sind OpenClaws eigene Veranschaulichung dessen, was isolatedSession entfernt, nicht hier gemessene Werte; 3.000 ist der Mittelwert. Die Tarife sind aktuelle Kunavo-Katalogpreise pro Million Tokens.

Claude Haiku 4.5 listet im aktuellen Katalog $0,70 / $3,50 sowie Claude Opus 5 mit $3,50 / $17,50 pro Million Eingabe- / Ausgabetokens. Entscheidend ist: Unter diesen Annahmen dominiert die geplante Spur. Ein Heartbeat in einer gemeinsamen Sitzung mit dem leistungsstarken Modell ergibt $511,56 pro Monat, gegenüber $4,54 für denselben Takt mit isolatedSession: true auf dem günstigen Modell. OpenClaw sagt dies selbst: „Heartbeats run full agent turns. Shorter intervals burn more tokens“ — und nennt isolatedSession, lightContext, ein günstigeres model und target: "none" als Stellschrauben.

Der Trick mit dem günstigen Heartbeat hat eine dokumentierte Fehlerquelle. Deshalb ist isolatedSession der bessere Hebel als der reine Modellwechsel. Heartbeats „preserve the shared session's existing runtime model after the run completes“. Ein Heartbeat, der eine Sitzung auf ein kleineres Modell umgestellt hat, kann dieses Modell daher für die nächste Runde der Hauptsitzung beibehalten; dort kann dann ein Context Overflow auftreten — OpenClaws Wiederherstellungsmeldung nennt dies heartbeat model bleed. Das dokumentierte Beispiel verwendet ein lokales Modell mit einem 32k-Fenster. Das Ausmaß des Risikos hängt daher davon ab, wie viel kleiner das Kontextfenster des Heartbeat-Modells gegenüber dem Bedarf der gemeinsamen Sitzung ist. Ein Hinweis zur Planung: Das dokumentierte Standardintervall ist 30m und wird nur dann auf 1h erhöht, wenn der aufgelöste Auth-Modus Anthropic OAuth/token ist. Eine reine API-Key-Route behält 30m bei, sofern Sie nicht selbst heartbeat.every festlegen. Prüfen Sie Ihren tatsächlichen Wert vor der Budgetplanung.

Zwei Einschränkungen zu den Dollarbeträgen: Der Katalogbetrag von Kunavo ist eine Abrechnungsuntergrenze, keine Obergrenze. Wenn der Upstream seine Gebühr meldet, entspricht die Rechnung dem höheren Wert aus den Katalogkosten und den Upstream-Kosten multipliziert mit dem geltenden Aufschlag. Außerdem macht ein benutzerdefinierter Provider ohne ein cost-Objekt pro Modell die eigene Anzeige von OpenClaw unbrauchbar — OpenClaw verwendet standardmäßig cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 } und zeigt $0 an, während der Anbieter regulär abrechnet. Legen Sie für jedes hinzugefügte Modell cost, contextWindow und maxTokens fest und gleichen Sie die Werte mit dem Provider-Ledger ab. Die minimale Kunavo-Aufladung beträgt $10 als vorausbezahltes Guthaben — eine Mindestfinanzierung, keine Aufgaben- oder Abonnementgebühr. Siehe Abrechnungsdetails und Optimierung der KI-Kosten.

Welche Beschaffungsroute passt zu einem Multi-Agenten-Gateway?

Ein Hinweis zu Dialekten, denn beim Caching liegt das Einsparpotenzial. Der Kunavo-Block im Schwesterleitfaden legt api: "anthropic-messages" fest, was OpenClaw als nicht direkten Anthropic-Endpunkt behandelt. Daraus folgen zwei dokumentierte Konsequenzen. Implizite Anthropic-Beta-Header werden bei solchen Endpunkten unterdrückt. Funktionen wie Interleaved Thinking müssen daher über ein explizites headers["anthropic-beta"] aktiviert werden und sind nicht automatisch verfügbar. Außerdem muss Caching ausdrücklich angefordert werden: OpenClaw setzt cacheRetention: "short" nur für die direkten Provider anthropic und anthropic-vertex; „custom anthropic-messages-compatible endpoints“ werden „when cacheRetention is set explicitly“ unterstützt. Setzen Sie params.cacheRetention daher selbst, statt einen Standard anzunehmen (Prompt-Caching, 21. September 2026). Für den anderen Dialekt gilt eine separate Regel: Eine openai-completions-Route zu einem nicht nativen Endpunkt sendet „no prompt-cache hints“. Prüfen Sie die gemeldete Cache-Nutzung Ihrer eigenen Route, bevor Sie wiederkehrenden Kontext als Cache-Treffer budgetieren. Prompt-Caching behandelt die Tarifseite.

Überprüfen Sie, ob es dort angekommen ist, wo Sie es beabsichtigt haben

openclaw config validate
openclaw gateway restart
openclaw agents list --bindings
openclaw models status --agent ops --json --check
openclaw models list --agent build

Die Konfigurationsvalidierung prüft die Struktur, und der Gateway-Neustart lädt sie neu; keines von beidem belegt, dass eine abgerechnete Anfrage erfolgreich war. openclaw agents list --bindings zeigt, dass das Routing tatsächlich geladen wurde — verwenden Sie dies bevorzugt gegenüber --tree, das auf den Konzeptseiten erscheint, jedoch nicht in der CLI-Befehlstabelle. openclaw models status --agent <id> erklärt den konfigurierten Standardwert dieses Agents, und models list --agent <id> zeigt dessen Inventar. Wenn models set bei einem unbekannten Provider mit einem Exit-Code ungleich null beendet wird, liegt das an der Modellebene: Der Provider muss ein installiertes Plugin sein oder unter models.providers deklariert werden. Wenn Nachrichten keinen Agent erreichen, liegt das an der Routingebene. Wenn doppelte Ausführungen erscheinen, sobald mehrere Agents einen Kanal gemeinsam nutzen, dokumentiert OpenClaw Schlüssel für den Bot-Schleifenschutz als Schutzmaßnahme — die Dokumentation beschreibt eine Prävention, keine Grundursache; führen Sie daher eine Diagnose durch, bevor Sie dies annehmen.

Führen Sie anschließend pro Agent eine einzelne, begrenzte Aufgabe aus und lesen Sie die Belastung ab, die Ihr Provider-Konto dafür aufgezeichnet hat. Kunavo hat OpenClaw weder im Einzel- noch im Multi-Agent-Betrieb zur Laufzeit getestet: Alles oben Genannte stammt aus der veröffentlichten OpenClaw-Dokumentation, und eine veröffentlichte Konfiguration ist kein Kompatibilitätstest. Halten Sie während des Tests eine funktionierende Route verfügbar. Beginnen Sie mit der Provider-Konfiguration, vergleichen Sie die vollständigen Betriebskosten in OpenClaw-Preise und erstellen Sie ein Kunavo-Konto, sobald Sie bereit sind, einen Schlüssel aufzuladen.

Häufig gestellte Fragen

OpenClaw-Dokumentation, CLI-Referenz und npm-Registry-Eintrag, geprüft am 21. September 2026 bei Paketversion 2026.9.5; hier wurde kein Gateway, Agent, Binding oder kostenpflichtige Anfrage ausgeführt. Die Tokenpreise von Kunavo stammen aus dem Live-Katalog, und jeder Dollarbetrag auf dieser Seite ist eine beispielhafte Tokenberechnung, keine gemessene Abrechnung.