Day 7

OpenClaw セキュリティ監査 & マルチエージェント設定ガイド

OpenClawのセキュリティ監査を実行し、マルチエージェントルーティングを設定。Nodesによるマルチデバイス連携も解説。

「7 日前、あなたは AIアシスタントとは何かを考えていました。今は 24/7 で動き、あなたを理解し、行動し、自発的に働くアシスタントを持っています。これはまだ始まりにすぎません。」

今日の目標


学ぶこと	Day 7 の作業のうち、安全のために必須なものと、任意の上級拡張を切り分けて理解する
やること	まずセキュリティレビューを完了し、その後必要ならカスタムスキルかマルチエージェントワークフローを 1 つ試す
完了条件	セキュリティチェックリストを確認済みで、さらにカスタムスキルか上級パターンを 1 つ試した、または今は見送ると明確に判断できている

今週ここまでで作ったもの

Day	やったこと
1	チャットボットとエージェントの違いを理解した
2	OpenClaw をインストールし、最初の channel を接続した
3	SOUL / USER / AGENTS / IDENTITY を書いた
4	メール、カレンダー、検索、ブラウザを連携した
5	スキルをインストールし、組み合わせた
6	Heartbeat、cron、memory を設定した
7	今日 — 上級パターン

今あなたが持っているのは、24 時間あなたのために稼働するデジタルな存在です。Day 7 は、それをより強く、より安全にし、その先の方向性を理解する日です。

必須: セキュリティレビュー

アシスタントはメール、カレンダー、ファイル、場合によっては browser に触れます。今すぐ確認し、その後も毎月見直してください。

確認ポイント: チェックした各項目について、満たしている正確な file、setting、dashboard control を示せるはずです。確認できないものは未チェックのままにしてください。

任意: 上級パターン

これらは beginner guide を完了するためには不要です。中核システムが安定してから触れば十分です。

Nodes: マルチデバイス連携

OpenClaw は phone、tablet、その他のデバイスとペアリングでき、視覚、聴覚、位置情報のような入力を得られます。

Nodes でできること:

Camera — iOS または Android device から写真や短い動画を取得する
Audio — 音声入力と再生
Location — 現在地を共有して文脈依存タスクに使う
Voice wake — hands-free でアシスタントを起動する

デバイスをペアリングする:

openclaw nodes pending                         # List pending device requests
openclaw nodes approve <requestId>             # Approve by request ID

ペアリング後は、「Take a photo of what's in front of me」や「Where am I right now?」のような依頼に、実際の sensor data を使って応答できます。

Nodes overview: camera, audio, location, voice →

自分のスキルを書く

コミュニティのスキルだけで足りるとは限りません。カスタムスキルは、最小なら 1 つの Markdown file だけでも作れます。

Create the folder: mkdir -p ~/.openclaw/skills/weather
Open ~/.openclaw/skills/weather/SKILL.md with any text editor — on Mac/Linux: nano ~/.openclaw/skills/weather/SKILL.md, on Windows: open it in Notepad.
Paste the minimum template:

# Weather Query

## Capability
Query current weather for any city using the wttr.in API.

## Usage
curl "wttr.in/{city}?format=3"

## Output
Report temperature and conditions in one concise sentence.

Restart the service with openclaw gateway restart, or ask your assistant to "refresh skills" in chat — it picks up new skill files on the next turn.
Test: ask What's the weather in Tokyo? and confirm your assistant uses the new Skill.

多くのコミュニティスキルは、こうした「再利用できるほど明確に書かれた 1 つの workflow」から始まっています。

Full guide: creating skills →

確認ポイント: Tokyo のテストでスキルが発火しないなら、読み込まれているスキルを一覧し、フォルダパスが ~/.openclaw/skills/weather/SKILL.md か確認してから、"refresh skills" を依頼するか openclaw gateway restart を実行してください。

マルチエージェントパターン

アシスタントはタスクを専門化した subagents に委譲し、並列で動かせます。これが有効なのは、十分に大きく、並列化の価値があるタスクだけです。

例: 「AI coding assistants の競合状況を調査して」と 1 通送ると、メインエージェントが 3 つの subagents を同時に起動します。

1 つは arXiv で最近の papers を探す
1 つは GitHub で trending repos を確認する
1 つは Hacker News の議論を読む

3 つの結果はメインエージェントに戻り、まとめて統合されます。順番にやるより速い、というのが価値です。

Pattern	何をするか
Subagents	分離されたインスタンスに subtasks を委譲する
ACP agents	エージェント同士の通信プロトコル
LLM task	推論ステップを別 model に委譲する
Multi-agent sandbox	隔離環境でエージェントを実行する

Subagents: spawn and delegate → ACP: agent-to-agent protocol → Multi-agent sandbox →

確認ポイント: 少なくとも 2 つの subagents に分けたい現実のタスクを 1 つ挙げ、それぞれが何を担当するか説明できるか確認してください。まだ明確でないなら、このパターンは今は見送って構いません。

実際の利用例

完全に設定されたアシスタントで、実際にどんなものが作られているかはこちらで見られます。

openclaw.ai/showcase — real user automations →

"Developer"、"Automation"、"Productivity" で絞り込むと、マルチエージェント構成や上級パターンが見つかります。

これから向かう先

Models keep improving. Claude、GPT、Gemini は数か月ごとに目に見えて改善しています。今作っているアシスタントは、基盤を変えなくてもその恩恵を受け続けます。

Costs keep dropping. いま有能な AIアシスタントを動かすコストは API fees で月 $10–30 程度ですが、流れは明らかに下向きです。いずれ無視できる水準になります。

Multimodal becomes standard. 見る（camera feed）、聞く（voice conversation）、話す（natural voice reply）アシスタントはすでに出始めています。text-only interface は過渡期です。

Multi-agent networks. 未来は 1 つのアシスタントではなくチームです。メール担当、code review 担当、analytics 監視担当がいて、それを orchestrator がまとめてあなたに報告する形です。

先行者の優位

もっとも重要なのは、始めるのが早いほど有利が大きい ことです。

アシスタントは動く日数が増えるほど、あなたの習慣、プロジェクト、用語、好みについてメモリを蓄積します。6 か月動いたアシスタントは fresh install と根本的に違います。違いは model ではなく、6 か月分の文脈が焼き込まれていることです。

その蓄積に近道はありません。必要なのは時間だけです。

今週始めたということは、その 6 か月分の積み上がりが今日から始まるということです。

よくある問題

Custom skill not loading: ファイルが正確に ~/.openclaw/skills/weather/SKILL.md であることを確認し、"refresh skills" を依頼するか openclaw gateway restart を実行してください。
Cron syntax error: 標準の 5 フィールド cron expression を使い、必要なら cron reference を見直してから再実行してください。
Need to see which skills are loaded: アシスタントに loaded skills を一覧させるか、reload/list-skills workflow を使ってから、ファイルが無視されたと決めつけてください。

Cron jobs: full syntax reference and examples →

次のステップ

今週は、毎日これだけで十分です。

アシスタントと 10 分話す。 パターンに慣れさせる。
違和感があれば SOUL.md を更新する。 Soul は完成品ではなく調整するものです。
新しいスキルを 1 つ試す。 何が残るか見ていく。

1 か月後、アシスタントは今とは別物になっています。大きな変更を入れたからではなく、学習したからです。

それが AIアシスタントと、これまでのツールの違いです。成長します。

確認ポイント: 今週の終わりまでに、セキュリティレビュー 1 回と、小さな上級実験 1 つ、または「まだ中核構成のままでいく」という意図的な判断を残しておいてください。