Автономность OpenClaw: Heartbeat, расписание и фоновые задачи

Большинство AI-ассистентов работают реактивно: вы задаёте вопрос, они отвечают. Между вопросами агент «спит» — не делает ничего. Но настоящий персональный ассистент не ждёт, пока его спросят. Он сам проверяет расписание, отслеживает важные события, готовит утренние сводки и напоминает о забытых задачах. OpenClaw реализует такую проактивность через систему Heartbeat — регулярные «пробуждения» агента по расписанию.

Автономный агент — это не автопилот без контроля. Вы полностью определяете, что агент делает в фоновом режиме, как часто он просыпается и какие действия допустимы без вашего подтверждения. Система Heartbeat — это инструмент, а не замена человеческого контроля.

Heartbeat (пульс) — это механизм периодического пробуждения агента. Gateway через заданный интервал отправляет Brain специальный heartbeat-промпт. Brain обрабатывает этот промпт как обычное сообщение: проверяет контекст, активирует релевантные навыки, выполняет действия и возвращается в режим ожидания.

Процесс выглядит так: каждые N минут (по умолчанию 30) Gateway отправляет Brain сообщение вида «Сейчас [время]. Проверь расписание и задачи. Если есть что-то важное — уведоми пользователя». Brain анализирует текущий контекст: просматривает календарь, проверяет список задач, оценивает, нужно ли напомнить пользователю о чём-то. Если действий не требуется, агент записывает в лог «ничего нового» и засыпает до следующего heartbeat. Если найдено что-то важное — отправляет уведомление через настроенный канал (Telegram, Slack и т.д.).

Настройка heartbeat в config.yaml:

heartbeat:
  enabled: true
  interval: 30           # минуты между пробуждениями
  prompt: |
    Текущее время: {{time}}
    Текущая дата: {{date}}
    День недели: {{weekday}}
    
    Проверь:
    1. Есть ли события в календаре в ближайший час?
    2. Есть ли просроченные задачи?
    3. Есть ли ожидающие напоминания?
    
    Если нашёл что-то важное — уведоми пользователя через Telegram.
    Если ничего важного нет — запиши в лог и жди.
  active_hours:
    start: "08:00"
    end: "23:00"
    timezone: "Europe/Moscow"
  notify_channel: telegram

Параметр active_hours ограничивает работу heartbeat временным окном. Агент не будет просыпаться и отправлять уведомления ночью. Это важно для вашего покоя и для экономии API-запросов к языковой модели.

Интервал heartbeat — это баланс между оперативностью и стоимостью. Каждое пробуждение — это вызов языковой модели, который стоит денег (если используется коммерческий API) и занимает ресурсы. Слишком частые пробуждения (каждую минуту) приведут к высоким расходам без заметной пользы. Слишком редкие (раз в 4 часа) снизят полезность агента.

Рекомендации по настройке интервала:

# Для личного ассистента:
interval: 30  # каждые 30 минут — достаточно для напоминаний

# Для мониторинга (рейсы, цены):
interval: 15  # каждые 15 минут — более оперативно

# Для рабочего ассистента в активные часы:
interval: 20  # золотая середина

# Экономный режим:
interval: 60  # раз в час

Также можно задать разные интервалы для разных периодов дня:

heartbeat:
  schedules:
    - hours: "08:00-12:00"
      interval: 15  # утром чаще — пик активности
    - hours: "12:00-18:00"
      interval: 30  # днём — стандартно
    - hours: "18:00-23:00"
      interval: 60  # вечером — реже

Heartbeat — это периодическая проверка общего контекста. Для задач с фиксированным расписанием OpenClaw поддерживает cron-задачи. Cron позволяет задать точное время выполнения конкретного действия.

cron:
  morning_digest:
    schedule: "0 9 * * *"  # каждый день в 09:00
    prompt: |
      Подготовь утреннюю сводку:
      - Прогноз погоды для Москвы
      - События в календаре на сегодня
      - Топ-3 новости по AI (через web_search)
      - Незавершённые задачи
      Отправь в Telegram.
    channel: telegram

  weekly_review:
    schedule: "0 18 * * 5"  # каждую пятницу в 18:00
    prompt: |
      Проведи еженедельный обзор:
      - Сколько задач завершено за неделю
      - Сколько осталось
      - Какие встречи были
      - Предложи план на следующую неделю
    channel: telegram

  flight_check:
    schedule: "*/30 * * * *"  # каждые 30 минут
    prompt: |
      Проверь статус рейса SU1234 на 25 марта.
      Если статус изменился с последней проверки — уведоми.
    channel: telegram
    enabled: true  # можно включать/выключать отдельные задачи

Формат расписания — стандартный cron: минуты, часы, день месяца, месяц, день недели. Если вы не знакомы с cron-синтаксисом, OpenClaw предоставляет удобную команду для создания задач:

openclaw cron add --name morning_digest \
  --schedule "every day at 9:00" \
  --prompt "Подготовь утреннюю сводку..." \
  --channel telegram

Для просмотра всех cron-задач:

openclaw cron list

Для удаления задачи:

openclaw cron remove morning_digest

Вы улетаете завтра, и хотите, чтобы агент отслеживал статус рейса. Создайте временную cron-задачу:

openclaw cron add --name flight_SU1234 \
  --schedule "every 30 minutes" \
  --prompt "Найди актуальный статус рейса SU1234 на 25 марта 2026. \
           Сравни с предыдущей проверкой. \
           Если время вылета изменилось, гейт изменился, \
           или есть задержка — немедленно уведоми." \
  --channel telegram \
  --expires "2026-03-26"

Параметр --expires автоматически удалит задачу после указанной даты, чтобы агент не продолжал проверять устаревший рейс.

Настройте агента на подготовку персонализированной утренней сводки. В отличие от новостных рассылок, агент знает ваши интересы (из USER.md) и может фильтровать информацию:

openclaw cron add --name morning_briefing \
  --schedule "every day at 8:30" \
  --prompt "Подготовь утренний брифинг для Марии:
    1. Погода в Москве на сегодня и завтра
    2. Ключевые события в календаре на сегодня
    3. Просроченные задачи и дедлайны на сегодня
    4. 3 главных новости в сфере AI и EdTech
    5. Курс доллара и евро
    Формат: краткий, каждый пункт — 1-2 предложения." \
  --channel telegram

Агент может помогать формировать привычки, отправляя напоминания в определённое время:

cron:
  water_reminder:
    schedule: "0 */2 9-21 * *"  # каждые 2 часа с 9 до 21
    prompt: "Напомни выпить стакан воды. Кратко, одной фразой."
    channel: telegram
  exercise_reminder:
    schedule: "0 12 * * 1-5"  # будни в 12:00
    prompt: "Предложи 5-минутную разминку для тех, кто работает за компьютером."
    channel: telegram

Одна из наиболее интересных возможностей автономного OpenClaw — способность агента самостоятельно создавать и устанавливать навыки. Если агент обнаруживает, что определённый запрос повторяется, он может написать для него навык и добавить его в свою библиотеку.

Для активации этой функции включите параметр self_improvement в config.yaml:

autonomy:
  self_improvement:
    enabled: true
    can_create_skills: true
    can_modify_skills: false  # начните с false для безопасности
    approval_required: true   # требовать одобрение пользователя
    skill_dir: ~/.openclaw/skills/auto/

С параметром approval_required: true агент не установит навык автоматически: он создаст файл, отправит вам содержимое на проверку и дождётся подтверждения. Это рекомендуемый режим, особенно на начальном этапе. Вы увидите, какие навыки агент предлагает, и сможете скорректировать его поведение.

Пример: вы трижды за неделю попросили агента перевести текст с английского на русский в определённом стиле. Агент замечает паттерн и предлагает: «Я заметил, что вы часто просите переводы с определённым стилем. Хотите, я создам навык для этого?» После вашего согласия агент генерирует Markdown-файл с навыком и отправляет его вам на проверку.

Стандартная «память» AI-агента ограничена контекстным окном: модель помнит последние N сообщений. Всё, что было раньше, теряется. OpenClaw решает эту проблему через модуль долгосрочной памяти (Long-Term Memory, LTM).

LTM работает так: после каждого разговора Brain извлекает ключевые факты и сохраняет их в векторную базу данных. При следующем обращении система ищет в базе релевантные воспоминания и добавляет их в контекст. Поиск — семантический: система находит не точные совпадения слов, а похожие по смыслу записи.

Настройка LTM:

memory:
  long_term:
    enabled: true
    backend: chromadb      # или qdrant, pinecone
    auto_extract: true     # автоматически извлекать факты
    max_memories_per_query: 5  # сколько воспоминаний добавлять в контекст
    retention_days: 365    # хранить воспоминания 1 год
    storage_dir: ~/.openclaw/memory/

Пример работы LTM: в январе вы обсуждали с агентом свои планы на отпуск. В марте вы спрашиваете «что я планировал на лето?». Стандартная история сообщений не содержит январских разговоров, но LTM находит запись «пользователь планирует отпуск на Кипре в июле, бюджет 200 000 рублей» и включает её в контекст.

Семантический поиск означает, что запрос «расскажи про мои планы на каникулы» найдёт ту же запись, хотя слова «каникулы» в ней нет. Система понимает, что «каникулы» и «отпуск» семантически близки.

Для управления памятью доступны команды:

# Просмотр всех воспоминаний
openclaw memory list

# Поиск по ключевому слову
openclaw memory search "отпуск"

# Удаление конкретного воспоминания
openclaw memory delete --id mem_abc123

# Экспорт памяти
openclaw memory export --format json > memories.json

Автономный агент действует без вашего прямого контроля, что создаёт риски. Несколько правил безопасности для автономного режима.

Первое: ограничьте действия без подтверждения. В config.yaml определите, какие действия агент может выполнять самостоятельно, а какие требуют одобрения:

autonomy:
  auto_approve:
    - read_calendar      # можно читать без спроса
    - web_search          # можно искать без спроса
  require_approval:
    - send_message        # отправка сообщений — только с разрешения
    - create_event        # создание событий — только с разрешения
    - file_write          # запись файлов — только с разрешения

Второе: установите лимиты расходов. Каждый heartbeat и каждая cron-задача — это вызов API. При интервале 15 минут и 16 активных часах в день это 64 вызова, что может стоить ощутимых денег при использовании мощных моделей:

autonomy:
  daily_budget:
    max_api_calls: 100
    max_cost_usd: 5.00
    on_budget_exceeded: pause  # pause, notify, или continue

Третье: мониторьте логи. Регулярно просматривайте, что агент делает в автономном режиме:

openclaw logs --type autonomous --last 24h

Вот пример config.yaml для агента, работающего в полуавтономном режиме:

heartbeat:
  enabled: true
  interval: 30
  active_hours:
    start: "08:00"
    end: "22:00"
    timezone: "Europe/Moscow"
  prompt: |
    Время: {{time}}, {{date}}, {{weekday}}.
    Проверь: календарь, задачи, напоминания.
    Уведоми только о важном.

cron:
  morning:
    schedule: "30 8 * * *"
    prompt: "Утренний брифинг: погода, календарь, задачи, новости AI."
    channel: telegram
  evening:
    schedule: "0 21 * * *"
    prompt: "Вечерний итог: что сделано сегодня, что осталось."
    channel: telegram

memory:
  long_term:
    enabled: true
    backend: chromadb
    auto_extract: true

autonomy:
  self_improvement:
    enabled: true
    approval_required: true
  auto_approve: [read_calendar, web_search, read_tasks]
  require_approval: [send_message, create_event, file_write]
  daily_budget:
    max_api_calls: 150
    max_cost_usd: 3.00

Автономность — это то, что отличает OpenClaw от обычного чат-бота. Система Heartbeat, cron-задачи, долгосрочная память и способность к самосовершенствованию превращают агента в проактивного помощника, который работает на вас даже когда вы не обращаетесь к нему напрямую. Начните с простой конфигурации: heartbeat каждые 30 минут и утренний дайджест. Постепенно добавляйте cron-задачи под конкретные потребности. Включите LTM, чтобы агент помнил ваши разговоры месяцами. И обязательно настройте ограничения безопасности, прежде чем давать агенту возможность действовать автономно.

Task Brain (v2026.3.31) - революционный архитектурный сдвиг в автономности OpenClaw. Вместо хрупкой очереди в памяти задачи теперь хранятся в SQLite-базе с персистентным журналом. Задачи выживают после перезапуска агента, сбоев питания и обновлений. Это делает OpenClaw по-настоящему надёжным для длительных автономных операций.

Команды openclaw flows для управления потоками задач: 'openclaw flows list' показывает все активные и запланированные задачи, 'openclaw flows pause TASK_ID' приостанавливает конкретную задачу, 'openclaw flows resume TASK_ID' возобновляет. Статус каждого задания теперь доступен в JSON-формате через API.

Cron-задачи получили JSON-статус: каждое выполнение записывается с временной меткой, статусом (success/failure/skipped), длительностью и токенами. Это позволяет строить дашборды мониторинга автономности и выявлять задачи с высоким потреблением ресурсов.

HEARTBEAT.md. В v2026.5 появился выделенный файл конфигурации HEARTBEAT.md для настройки параметров фоновых задач: интервалы, условия остановки, приоритеты. Это позволяет разделить настройку heartbeat от основного SOUL.md.

Команды /think и /fast. Используйте /think для активации расширенного режима рассуждения (extended thinking) в heartbeat-задачах, требующих анализа; /fast для ускоренного режима в простых задачах. Эти команды доступны в версии v2026.5.

Изменение поведения при работе с reasoning-capable моделями. Начиная с июля 2026 года Heartbeat-проверки с reasoning-capable моделями (GPT-5.6, Claude с расширенным мышлением) отдают в каналы (Telegram, WhatsApp, email) финальный ответ ассистента вместо внутренних reasoning-блоков. Ранее агент мог отправлять в уведомления сырые блоки мышления (<think>...</think>), что было нечитаемо и нарушало приватность внутреннего процесса рассуждений.

Opt-in режим Thinking-сообщений. Если вам нужно видеть блоки рассуждений в уведомлениях (например, для отладки), включите opt-in режим через конфигурацию:

# Глобально для всех агентов:
agents:
  defaults:
    heartbeat:
      includeReasoning: true

# Или для конкретного агента:
agents:
  list:
    - name: my-agent
      heartbeat:
        includeReasoning: true

GPT-5.6 как поддерживаемая модель. Июльское обновление 2026 года добавило поддержку семейства моделей GPT-5.6 в каталог OpenClaw. GPT-5.6 определяется автоматически при указании в конфигурации агента и доступен для Heartbeat-задач, cron и всех других режимов работы OpenClaw.

Dreaming (запущен апрель 2026) -- это мощный механизм, который превращает OpenClaw из реактивного агента в самообучающийся. Процесс работает автономно, пока агент не активен:

Включение в HEARTBEAT.md:

## Dreaming
enabled: true
schedule: "0 3 * * *"
phases: [light, rem, deep]

После нескольких ночей Dreaming агент начинает лучше понимать рабочие паттерны пользователя, предвосхищать запросы и использовать релевантный контекст из прошлых сессий.

Active Memory plugin (запущен апрель 2026) -- суб-агент, который работает параллельно с основным агентом. Перед каждым ответом он автоматически выполняет семантический поиск по памяти и добавляет релевантный контекст.

Установка: openclaw skill install active-memory

После установки никакой настройки не требуется -- Active Memory активируется автоматически для каждого запроса.

Dreaming и Active Memory образуют замкнутый цикл долгосрочной памяти:

Этот цикл работает в фоне без участия пользователя и делает агента всё более персонализированным с течением времени.

Улучшения надёжности в OpenClaw v2026.6.8 для фоновых задач: Приостановленные суб-агенты теперь остаются в правильном рабочем каталоге (worktree) при возобновлении -- исправлена проблема потери контекста при паузе длинных задач. Сигнал завершения работы (shutdown) теперь корректно прерывает циклы перезапуска агента, предотвращая «зависшие» фоновые процессы. Также улучшена метрика использования памяти при heartbeat-задачах: мониторинг теперь точнее отражает реальное потребление RAM во время автономной работы.

Версия v2026.6.9 улучшила механизм agent recovery в heartbeat-режиме: при сбое агент теперь автоматически восстанавливает контекст из последней контрольной точки вместо полного перезапуска. Это критически важно для длительных фоновых задач, где полный перезапуск привёл бы к повторному выполнению уже завершённых шагов.

Новый параметр `heartbeat.recovery_strategy: checkpoint` активирует восстановление из контрольных точек. Контрольные точки сохраняются каждые N шагов (настраивается через `heartbeat.checkpoint_interval`). По умолчанию интервал - 10 шагов, что обеспечивает баланс между надёжностью и накладными расходами.

Примечание: версия v2026.6.9 (21 июня 2026) содержала критические регрессии в модуле памяти, настройке email и переключении моделей. Исправления были выпущены в v2026.6.10, а текущая стабильная версия - v2026.7.1. Обновитесь до v2026.7.1. Функция agent recovery реализована корректно и работает стабильно в v2026.7.1.

RAFT CLI wake bridge (Remote Agent Fast-Trigger, добавлен в v2026.6.11) - новый механизм удалённого пробуждения фоновых агентов без ожидания очередного цикла Heartbeat. Это критически важно для сценариев, где нужно немедленно запустить агента по внешнему событию.

Принцип работы: RAFT bridge открывает защищённый WebSocket-канал, через который внешняя система (CI/CD, другой агент, скрипт) может мгновенно разбудить спящего агента и передать ему задачу. В отличие от Heartbeat (периодическое пробуждение) или cron (расписание), RAFT реагирует на событие в реальном времени.

# Активация RAFT CLI wake bridge
autonomous:
  raft_wake_bridge:
    enabled: true
    port: 18790       # отдельный порт, не путать с основным 18789
    auth_token: ${RAFT_AUTH_TOKEN}
    allowed_origins:
      - "127.0.0.1"
      - "10.0.0.0/8"   # только локальная сеть

Пробуждение агента из внешнего скрипта:

# Из терминала или CI/CD пайплайна
openclaw wake --bridge --message "Проверь деплой на staging и отчитайся в Telegram"

# Или через HTTP API
curl -X POST http://127.0.0.1:18790/wake \
  -H "Authorization: Bearer $RAFT_AUTH_TOKEN" \
  -d '{"message": "Запусти ночной аудит безопасности"}'

Новый флаг openclaw agent --message-file позволяет передавать задачу агенту через файл, а не через аргументы командной строки. Это особенно полезно для сложных многострочных инструкций и интеграции с системами автоматизации.

# Создаём файл с задачей
cat > /tmp/task.md << 'EOF'
Проверь статус всех сервисов:
1. API backend - GET /health
2. База данных - pg_isready
3. Redis - redis-cli ping
Если что-то недоступно - уведоми в Telegram канал #alerts
EOF

# Запускаем агента с файлом
openclaw agent --message-file /tmp/task.md

В отличие от передачи через аргумент (--message "текст"), флаг --message-file поддерживает произвольно длинные инструкции, форматирование Markdown и специальные символы без экранирования. Это делает его предпочтительным выбором для автоматизации через скрипты и Makefile.

В версии от 6 июля 2026 года OpenClaw добавил новый тип расписания для фоновых задач - on-exit. В отличие от Heartbeat (периодический таймер) и cron (фиксированное расписание), on-exit реагирует на событие: агент просыпается автоматически, когда наблюдаемая команда или процесс завершается. Это позволяет строить событийно-ориентированные пайплайны без опроса по таймеру.

Типичные сценарии использования on-exit: анализ результатов сборки сразу после её завершения, cleanup-скрипты после деплоя, уведомления о результатах тестов. Агент не тратит ресурсы на периодические проверки - он ждёт события и реагирует мгновенно.

Пример конфигурации on-exit в YAML:

schedule:
  type: on-exit
  watch:
    command: "npm run build"   # наблюдаемая команда
    pid_file: "/tmp/build.pid"  # или PID файл процесса
  on_success:
    prompt: "Сборка завершена успешно. Проверь артефакты и отправь уведомление в Telegram."
  on_failure:
    prompt: "Сборка упала. Проанализируй лог и сообщи о причинах ошибки."
  channel: telegram

Этот материал подготовлен командой AI-агентов AravanaAI и проверен главным редактором.