教程 15 — OpenClaw Proactive Agent 教程：从"等指令"到"主动提醒"的 AI 升级（2026）
目标：安装 Proactive Agent Skill，让 OpenClaw 从被动回答变成能主动预判需求、自动执行定时任务的主动型 AI。
被动 AI vs 主动 AI：有什么区别？
大多数 AI 助手都是被动的——你不问，它不说。而 openclaw ai 主动提醒 不用每次问 正是 Proactive Agent 解决的核心问题。
| 对比维度 | 普通 OpenClaw | Proactive Agent |
|---|---|---|
| 触发方式 | 用户发指令才响应 | 按时间或事件自动触发 |
| 状态保持 | 对话结束即停止 | 后台持续运行 |
| 主动推送 | 不支持 | 自动发送到 Telegram |
| 场景适配 | 单次任务 | 持续智能监控 |
| 典型用法 | "帮我查天气" | 每天早 8 点主动推送天气 |
这是 ClawHub 下载量第四的 Skill（126k 下载），核心价值：让 AI 从工具变成"会主动联系你的助手"。
什么是 WAL Protocol？
WAL（Working Action List）协议 是 Proactive Agent 的核心机制，也是实现 proactive agent wal protocol 教程 中最常被问到的概念。
WAL 是一份持久化的"待处理行动列表"，结构如下：
## WAL — 当前行动队列
- [ ] 每天 08:00 推送科技早报到 Telegram
- [ ] 监控 GitHub repo star 数，超过 1000 时推送通知
- [ ] 每周五 17:00 生成本周工作总结Skill 会在后台定期检查这份列表，到达触发条件时自动执行对应任务，执行完毕后把条目标记为 [x] 并记录时间。WAL 文件保存在本地，重启后仍然有效。
第一步：安装 Proactive Agent Skill
在 WebChat 或 Telegram 中发送：
/install @halthelobster/proactive-agent
验证安装：
pnpm openclaw skills list
# 列表中应出现 proactive-agent安装后，Skill 会在工作区创建以下文件：
~/.openclaw/workspace/skills/proactive-agent/
├── SKILL.md ← Skill 主逻辑
├── wal.md ← Working Action List（核心配置文件）
└── buffer.md ← Working Buffer（临时缓冲区）
第二步：配置时间触发任务
打开 wal.md 或直接告诉 AI 添加时间触发任务：
在 WAL 里添加一个任务：每天早上 8 点，搜索今日科技新闻，整理成 3 条要点推送给我
AI 会自动写入 wal.md：
## WAL
- [ ] cron: 0 8 * * *
task: 搜索今日科技新闻，整理 3 条要点，推送到 Telegram
last_run: —支持标准 cron 表达式，例如：
每天 08:00 → 0 8 * * *
每小时 → 0 * * * *
每周一 09:00 → 0 9 * * 1
每月 1 日 → 0 9 1 * *
第三步：配置事件触发任务
openclaw 自动执行定时任务 无需触发 不仅限于时间触发，还支持事件触发。
添加事件触发任务：当我发送包含"紧急"关键词的消息时，自动把该消息转发到 #urgent Telegram 频道并标记高优先级
事件触发类型示例：
## WAL — 事件触发
- [ ] event: keyword="紧急"
task: 转发消息到 #urgent 频道，添加 🔴 标记
- [ ] event: file_created="~/Downloads/*.pdf"
task: 自动总结新 PDF 并推送摘要到 Telegram
- [ ] event: time_idle=30min
task: 推送今日待办提醒第四步：设置主动推送到 Telegram
自托管 ai 主动推送消息 telegram 需要先确认已完成 Lesson 02 的 Telegram 接入。然后在任务中指定推送目标：
配置 Proactive Agent 推送：每天 09:00 检查我的 GitHub issues，如果有未回复超过 24 小时的，推送提醒到 Telegram 个人对话
你也可以指定推送到特定群组或频道：
- [ ] cron: 0 9 * * 1-5
task: 汇总昨日未读邮件标题，推送到 Telegram 群组 @myteam
target: telegram://group/@myteam测试推送是否正常：
现在触发一次 Proactive Agent 推送，发一条"推送测试"到 Telegram
第五步：使用 Working Buffer（工作缓冲区）
Working Buffer（buffer.md）是 Proactive Agent 的临时工作区，用于：
- 跨任务传递数据（任务 A 的输出作为任务 B 的输入）
- 保存中间结果避免重复计算
- 记录任务执行日志
## Buffer — 2026-03-30
### 科技早报数据
- 来源：HackerNews Top 10
- 抓取时间：08:00:12
- 条目数：10
### 待推送内容
1. OpenAI 发布 o4 模型，推理能力提升 60%
2. Rust 2026 版本发布，编译速度提升 30%
3. Next.js 16 正式版上线，Server Actions 全面稳定你可以告诉 AI 如何使用 Buffer：
把每次早报抓取的原始数据存入 Buffer，保留最近 7 天，便于我回顾历史
Proactive Agent 和 Lesson 06 定时任务的区别
Lesson 06 的定时任务是通过系统 cron 触发单次脚本执行，适合简单的重复任务（如发早报）。
Proactive Agent 是持续运行的智能体，核心区别：
| 维度 | Lesson 06 定时任务 | Proactive Agent |
|---|---|---|
| 执行方式 | cron 触发脚本 | AI 持续监听 + 执行 |
| 任务复杂度 | 固定流程 | 可根据上下文动态调整 |
| 跨任务记忆 | 无 | Buffer 持久化 |
| 事件触发 | 仅时间触发 | 时间 + 事件 + 关键词 |
| 典型场景 | 发固定格式早报 | 监控+判断+分支执行 |
简单说：Lesson 06 是"闹钟"，Proactive Agent 是"会思考的秘书"。
常见问题
Proactive Agent 和普通 OpenClaw 有什么区别？
普通 OpenClaw 需要用户发送指令才会响应，对话结束后不保留任何状态。Proactive Agent 安装后会在后台持续运行，通过 WAL Protocol 维护一份行动队列，按照时间或事件自动触发任务，无需用户手动发起。最直观的体现是：你可以让它每天早上主动给你发消息，而不是你每天去问它。
WAL Protocol 是什么，怎么配置？
WAL（Working Action List）是一份保存在本地的 Markdown 格式待办列表，每个条目包含触发条件（cron 表达式或事件关键词）和执行任务的描述。你可以直接用自然语言告诉 AI "添加一个每天 8 点执行的任务"，AI 会自动写入 ~/.openclaw/workspace/skills/proactive-agent/wal.md，无需手动编辑配置文件。
Proactive Agent 会一直消耗 API token 吗？
不会持续消耗。Proactive Agent 采用"轮询检查"机制，默认每 5 分钟检查一次 WAL 列表，只有到达触发条件时才调用 AI 模型执行任务。平时处于轻量级检查状态，几乎不消耗 token。你可以通过修改检查间隔来进一步控制消耗，比如把轮询改为每 15 分钟一次。
主动推送的消息能发到 Telegram 以外的地方吗？
可以。Proactive Agent 支持多个推送目标：Telegram（个人/群组/频道）、邮件（需要配合 Gmail Skill）、Slack（需要 Slack Skill）、本地文件写入。只要在 WAL 任务中指定 target 字段，就能推送到任意已集成的渠道。Telegram 是默认推荐选项，因为配置最简单且延迟最低。
下一步
- 教程 16 — 安装 Multi Search Engine，让 OpenClaw 同时调用百度等 17 个搜索引擎