複数の OpenClaw インスタンスの実行: マルチエージェント セットアップ ガイド

はじめに

ほとんどの OpenClaw ユーザーは、単一のインスタンス (すべてのニーズを処理する 1 つの AI アシスタント) から始めます。しかし、複数のインスタンスを実行したい場合はどうすればよいでしょうか?おそらく、仕事用と私生活用に別々のアシスタントが必要な場合や、自分自身を複数の専門エージェントに複製したい場合があります。この上級ガイドでは、複数の OpenClaw インスタンスを同時にセットアップおよび管理する方法を説明します。

あるユーザー、Brosef は、それぞれが異なる性格と機能を持つ 3 つの異なる OpenClaw インスタンスに自分自身のクローンを作成したことで有名です。このマルチエージェントのアプローチにより、さまざまなアシスタントが生活のさまざまな側面を処理する強力なワークフローが可能になります。

複数のインスタンスを実行する理由

技術的な設定に入る前に、なぜ複数の OpenClaw インスタンスが必要なのかを見てみましょう。

個別のコンテキスト

各インスタンスは独自のメモリとコンテキストを維持します。これは次のことを意味します。

• 作業アシスタント — 仕事関連の設定、プロジェクト、連絡先を記憶します。
• パーソナル アシスタント — 個人的なタスク、健康状態の追跡、趣味を処理します。
• 開発アシスタント — コーディング、GitHub、および技術的なワークフローに重点を置きます

さまざまなペルソナ

各インスタンスを異なる個性で構成できます。

• ビジネスコミュニケーションのためのプロフェッショナルで正式なアシスタント
• 個人的なチャットのためのカジュアルでフレンドリーなアシスタント
• 開発タスクのための技術的でコード中心のアシスタント

リソース管理

複数のインスタンスを実行すると、次のことが可能になります。

• 異なるタスクに異なる AI モデルを使用する (書き込みにはクロード、コーディングには GPT)
• インスタンス間で負荷を分散します。
• 障害を分離します (1 つのインスタンスがクラッシュしても、他のインスタンスは継続します)

マルチチャネル組織

複数のインスタンスを使用すると、次のことが可能になります。

• 異なる Discord ボットを異なるサーバーに割り当てる
• 目的に応じて別の WhatsApp 番号を使用する
• Telegram ボットを機能別に整理します

前提条件

複数のインスタンスを設定する前に、次のものがあることを確認してください。

• OpenClaw がインストールされています (インストール ガイド を参照)
• コマンドライン操作の基本的な理解
• 十分なシステム リソース (各インスタンスはメモリと CPU を使用します)
• 異なる AI モデルを使用する場合は複数の API キー

方法 1: リポジトリのクローンを作成する

最も簡単なアプローチは、OpenClaw をそれぞれ独自の構成を持つ別個のディレクトリにクローン作成することです。

ステップ 1: 複数のディレクトリのクローンを作成する

# Clone first instance (default)
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git openclaw-personal
cd openclaw-personal
npm install

# Clone second instance
cd ..
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git openclaw-work
cd openclaw-work
npm install

# Clone third instance (optional)
cd ..
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git openclaw-dev
cd openclaw-dev
npm install

ステップ 2: 個別のデータ ディレクトリを構成する

競合を防ぐために、各インスタンスには独自のデータ ディレクトリが必要です。各インスタンスで構成ファイルを編集します。

# In openclaw-personal/.env or config
DATA_DIR=/Users/yourname/.openclaw/personal

# In openclaw-work/.env or config
DATA_DIR=/Users/yourname/.openclaw/work

# In openclaw-dev/.env or config
DATA_DIR=/Users/yourname/.openclaw/dev

ステップ 3: さまざまなポートを構成する

インスタンスを同時に実行する場合は、異なるポートを割り当てます。

# Instance 1
PORT=3000

# Instance 2
PORT=3001

# Instance 3
PORT=3002

ステップ 4: さまざまなチャット ブリッジをセットアップする

異なるチャット プラットフォームまたはアカウントに接続するように各インスタンスを構成します。

個人インスタンス (WhatsApp):

WHATSAPP_ENABLED=true
WHATSAPP_SESSION_PATH=/Users/yourname/.openclaw/personal/whatsapp

作業インスタンス (Discord):

DISCORD_ENABLED=true
DISCORD_BOT_TOKEN=your_work_bot_token
DISCORD_GUILD_ID=your_work_server_id

開発インスタンス (テレグラム):

TELEGRAM_ENABLED=true
TELEGRAM_BOT_TOKEN=your_dev_bot_token

方法 2: 環境変数を使用する

複数回クローンを作成する代わりに、異なる環境構成で 1 つのインストールを実行できます。

起動スクリプトを作成する

インスタンスごとに個別の起動スクリプトを作成します。

launch-personal.sh:

#!/bin/bash
export DATA_DIR=/Users/yourname/.openclaw/personal
export PORT=3000
export OPENCLAW_PERSONA="You are a friendly personal assistant..."
export ANTHROPIC_API_KEY=your_personal_key
npm start

launch-work.sh:

#!/bin/bash
export DATA_DIR=/Users/yourname/.openclaw/work
export PORT=3001
export OPENCLAW_PERSONA="You are a professional business assistant..."
export ANTHROPIC_API_KEY=your_work_key
npm start

スクリプトを実行可能にします。

chmod +x launch-personal.sh launch-work.sh

さまざまなペルソナの作成

各インスタンスは、その構成で定義された固有の個性を持つことができます。ペルソナをカスタマイズする方法は次のとおりです。

パーソナル アシスタントのペルソナ

persona: |
  You are a friendly, casual personal assistant named Alex.
  You help with daily tasks, health tracking, and personal projects.
  You're warm, encouraging, and use emojis occasionally.
  You remember personal preferences and adapt to the user's lifestyle.

作業アシスタントのペルソナ

persona: |
  You are a professional business assistant named Morgan.
  You handle work communications, calendar management, and business tasks.
  You're efficient, detail-oriented, and maintain professional boundaries.
  You prioritize work-related context and business relationships.

開発アシスタントのペルソナ

persona: |
  You are a technical development assistant named Dev.
  You focus on coding, GitHub workflows, and technical problem-solving.
  You're precise, code-focused, and prefer technical explanations.
  You integrate with development tools and understand software architecture.

Discord マルチボットのセットアップ同じサーバーから複数の Discord ボットを実行するには、慎重な構成が必要です。

ステップ 1: 複数の Discord アプリケーションを作成する

1. Discord デベロッパーポータル にアクセスします。
2. ボットごとに個別のアプリケーションを作成します。
   • パーソナルボット
   • ワークボット
   • 開発ボット

ステップ 2: ボット トークンを生成する

各アプリケーションは独自のボット トークンを取得します。安全に保管してください。

# .env for personal instance
DISCORD_BOT_TOKEN=personal_bot_token_here

# .env for work instance
DISCORD_BOT_TOKEN=work_bot_token_here

ステップ 3: ギルド ID の構成

異なるサーバーにボットが必要な場合:

# Personal bot in personal server
DISCORD_GUILD_ID=personal_server_id

# Work bot in work server
DISCORD_GUILD_ID=work_server_id

ステップ 4: ボットをサーバーに招待する

Discord の OAuth2 URL ジェネレーターを使用して、適切な権限を持つ各ボットを招待します。

• メッセージを読む
• メッセージを送信する
• メッセージの管理 (必要な場合)
• メッセージ履歴を読む

同時インスタンスの管理

プロセスマネージャーの使用

実稼働セットアップの場合は、PM2 のようなプロセス マネージャーを使用します。

npm install -g pm2

# Start personal instance
cd openclaw-personal
pm2 start npm --name "openclaw-personal" -- start

# Start work instance
cd ../openclaw-work
pm2 start npm --name "openclaw-work" -- start

# List all instances
pm2 list

# View logs
pm2 logs openclaw-personal
pm2 logs openclaw-work

Docker Compose の使用

コンテナ化された展開の場合:

docker-compose.yml:

version: '3.8'
services:
  openclaw-personal:
    build: .
    environment:
      - DATA_DIR=/data/personal
      - PORT=3000
      - DISCORD_BOT_TOKEN=${PERSONAL_BOT_TOKEN}
    volumes:
      - ./data/personal:/data/personal

  openclaw-work:
    build: .
    environment:
      - DATA_DIR=/data/work
      - PORT=3001
      - DISCORD_BOT_TOKEN=${WORK_BOT_TOKEN}
    volumes:
      - ./data/work:/data/work

現実世界の例: Brosef のセットアップ

Brosef は自分自身のクローンを 3 つのインスタンスに作成しました。

1. Personal Brosef — 日常業務、健康状態の追跡、個人的なコミュニケーションを処理します。
2. Work Brosef — ビジネスコミュニケーション、カレンダー、仕事プロジェクトを管理します
3. Dev Brosef — GitHub、コードレビュー、技術ワークフローに焦点を当てます

各インスタンス:

• さまざまなチャット プラットフォーム (WhatsApp、Discord、Telegram) を使用します
• 明確な記憶とコンテキストを持つ
• さまざまなスキルと統合を実行します
• 独立して動作します

この設定により、Brosef は同じ基盤となる AI 機能を活用しながら、個別のコンテキストを維持できるようになります。

ベストプラクティス

リソース管理

• インスタンス全体の CPU とメモリの使用状況を監視する
• インスタンスごとに異なる AI モデルの使用を検討します (単純なタスクには軽量のモデル)
• プロセス マネージャーを使用して、失敗したインスタンスを自動的に再起動します

データの分離

• データディレクトリを完全に分離しておきます
• インスタンスごとに異なる API キーを使用する
• 各インスタンスのデータを個別に定期的にバックアップします。

セキュリティ

• インスタンスごとに異なる認証情報を使用する
• インスタンスごとのファイル システム アクセスを制限する
• 機密性の高い構成には環境変数を使用する

モニタリング

• 各インスタンスのログを設定する
• インスタンスごとの API 使用状況を監視する
• パフォーマンス指標を個別に追跡する

トラブルシューティング

ポートの競合

インスタンスを起動できない場合は、ポートの競合がないか確認します。

lsof -i :3000
lsof -i :3001

メモリの問題

複数のインスタンスはより多くのメモリを消費します。使用状況を監視します:

# macOS
top -o mem

# Linux
htop

チャットブリッジの競合

各インスタンスが異なるものを使用していることを確認してください。

• WhatsAppセッションファイル
• Discordボットトークン
• テレグラムボットトークン
• Slack ワークスペース トークン

詳細: インスタンス間の共有メモリ

通常、インスタンスは分離されていますが、特定の使用例に合わせて共有メモリを作成できます。

// Shared memory file
const sharedMemory = {
  userPreferences: {},
  globalContext: {}
};

// Each instance can read/write to shared file
// Useful for cross-instance coordination

結論

複数の OpenClaw インスタンスを実行すると、さまざまなアシスタントが生活のさまざまな側面を処理する強力なワークフローが解放されます。個別の仕事アシスタントと個人アシスタントが必要な場合でも、さまざまなタスクに特化したエージェントが必要な場合でも、マルチインスタンスのセットアップにより柔軟性と組織化が実現します。

2 つのインスタンス (1 つは個人用、もう 1 つは仕事用) から始めて、必要に応じて拡張します。鍵となるのは適切な分離です。つまり、個別のデータ ディレクトリ、異なるポート、個別のチャット ブリッジです。

より高度な構成については、スキル ガイド および 統合ページ をご覧ください。問題が発生した場合は、FAQ にアクセスするか、他の チュートリアル を参照してください。