📢 OpenClaw.AI 基礎 2.5部 講義オープンのお知らせ

こんにちは、OpenClaw.AIマスタークラス基礎講座を担当しているKevinです。

ついに「基礎 2.5部」マルチエージェントチームの設計と役割分離の基礎講座をInflearnで公開することになり、お知らせを投稿いたしました。 :)

今回の2.5部は、第1・2部で作った「自分のPCの中のAI秘書」を一段階さらに拡張して、

一つのテレグラムボットを、役割が分かれた小さなAIチームへと成長させることに焦点を当てた講義です。.

👉[OpenClaw.AI 基礎 2.5部 講義はこちら]

2.5部で一緒に作ること

- Telegramのフォーラムグループ + トピック別ルーティングを利用して

1つのボットでcontent-planner / content-editorの2つのエージェントを運用するマルチエージェント環境を構築します。

- /workspace/content/planning / /workspace/content/drafts フォルダへ

企画成果物と草案・編集版が分離されるコンテンツワークフローを実際に作成してみます。.

- 「plannerルームでアイデア・アウトライン作成 → editorルームで文章の推敲」というシナリオを通じて、人間のコピペを前提とした現実的なマルチエージェント協業ルーチンを完成させます。

このような方に特におすすめ

- OpenClawの1・2部まで進めたものの、依然として1つのエージェントにすべてを任せている方

- テレグラムボットを「単一のチャットボット」ではなく、企画者（Planner）とエディター（Writer/Editor）に分かれたAIチームとして育ててみたい方

- コンテンツ企画 / 下書き作成 / 文章の推敲作業を役割別のエージェントに分担させ、ワークフローを整理したい個人クリエイター、ニュースレター・ブログ運営者、YouTuber

- マルチエージェントに関心はあるが、巨大なフレームワークの代わりに今使っているOpenClaw + Telegram環境で軽快に始めてみたい開発者・企画者・PM

2.5部の核心カリキュラムを一目で

- セクション 1: 既存の受講生・新規受講生の両方のための

2.5部合流ルートA（5分環境チェック）/ B（最小セットアップ・オンボーディング）案内 + OpenClaw UI超簡単復習

- セクション 2: シングルエージェント vs マルチエージェントの概念、

openclaw.json 内で複数のエージェントが配置される構造の理解、openclaw agents listによる現在の構成の確認

- セクション 3:

- content-planner / content-editor エージェントの定義

- /content/planning、/content/drafts ワークスペースの分離

- テレグラムフォーラムグループ ＆ planner-企画 / editor-編集 トピック作成

- グループID / トピックIDの取得 → トピック別エージェントルーティングの完成

- セクション 4:

- planner ↔ editor 半手動協業実習 (人間によるコピペベース)

- 第3部で扱うLeader/Planner/Editor/QAの4エージェント自動協業パイプラインのプレビュー

受講前のチェック事項

- 1・2部で使用したWSL2 + Docker + OpenClaw + テレグラムボット環境が準備されていれば最適です。

- 1・2部を受講されていない場合でも、2.5部に含まれる「環境点検ルートA / 最小セットアップ・オンボーディングルートB」に従っていただければ、マルチエージェントの実習に必要な最小限の環境を整えられるよう構成しました。

- Google AI Studioで発行したGemini APIキーが必要です。

2.5部の受講中に疑問に思ったことや、行き詰まった部分があれば、いつでも質問掲示板に気軽に残してください。

皆様のフィードバックをもとに、実習例とトラブルシューティングガイドを継続的に補強していきます。

今回の2.5部が、皆さんのOpenClaw環境を「賢い秘書1人」から「役割が分かれた小さなAIチーム」へと拡張するきっかけになることを願っています。

ありがとうございます。

[告知] OpenClaw最新バージョンのBonjour関連エラーのご案内および解決方法

1. 症状のご案内

本日（2026-04-27）時点で、docker pullによりOpenClawイメージを最新バージョン（2026.4.x）にアップデートした後、一部の環境でGatewayコンテナが再起動を繰り返す現象が発生しています。

openclaw-gatewayのログに以下のようなメッセージが繰り返される場合、この問題に該当します。, thì có nghĩa là bạn đang gặp phải vấn đề này.

[plugins] bonjour: advertised gateway fqdn=... state=announcing

[plugins] bonjour: restarting advertiser (service stuck in announcing ...)

[openclaw] Unhandled promise rejection: CIAO ANNOUNCEMENT CANCELLED

openclaw-gateway exited with code 1 (restarting)

この場合：

- openclaw-gateway コンテナが数秒ごとに起動してはすぐに終了し、

- ダッシュボードへのアクセスおよびテレグラム連携が正常に行われない可能性があります。

2. 原因 – Bonjour(mDNS) 広報プロセスのバグ

OpenClaw Gatewayは、デフォルトでBonjour(mDNS)を使用し、同じネットワーク内でこのインスタンスを自動的に検出できるように(advertise)設定されています。

一部の Docker / WSL / ネットワーク（ルーター、社内ネットワークなど）環境において：

- Bonjour advertiseの状態がannouncing段階で止まった後、,

- CIAO ANNOUNCEMENT CANCELLEDというエラーが発生し、

- この例外が適切に処理されず、Gatewayプロセスがクラッシュループに陥るバグがあります。

現在関連パッチが進行中であり、それまでは以下の方法で回避して使用することができます。

3. 解決方法 – Bonjour機能の無効化（推奨）

1部/2部の実習はローカル1台のみで使用する構造のため、Bonjourは必ずしも必要ではありません。

したがって、環境変数でBonjourをオフにすることをお勧めします。

3-1. docker-compose.ymlを使用する場合

openclaw-gateway サービスに次の環境変数を追加してください。.

services:

  openclaw-gateway:

    image: ghcr.io/openclaw/openclaw:latest

    environment:
      - OPENCLAW_DISABLE_BONJOUR=1

      # その他のOPENCLAW関連の設定...

変更後、以下のコマンドで再起動します。

docker compose down

docker compose up -d

この設定を適用すると：

- GatewayがBonjour/mDNS広告を試行しなくなるため、

- CIAO ANNOUNCEMENT CANCELLED エラーパスを通らずに、安定して実行されます。

- 第1部/第2部で使用するブラウザ接続（ダッシュボード）とテレグラム連携には影響を与えません。

4. 今後のご案内

- この問題はOpenClawのBonjourプラグインと特定のネットワーク/Docker環境との相性の問題であり、今後のリリースで改善される予定です。

- パッチ適用後も、

- ローカル1台のみで使用する場合は、引き続きOPENCLAW_DISABLE_BONJOUR=1を維持していただいても構いません。

- 複数のデバイスでOpenClawインスタンスを自動検索する必要がある場合のみ、Bonjourを再度有効にしてください。

最近イメージを再度プルした後、突然Gatewayが停止し続ける現象が発生している1部/2部の受講生の方は、

上記の設定を適用し、Bonjour機能を無効にしてください。

ありがとうございます！

📢 OpenClaw.AI 基礎第2部 講座オープンのお知らせ

こんにちは、OpenClaw.AI基礎講座を担当しているKevinです。

他でもなく [基礎 第2部] OpenClaw.AI マスタークラス：テレグラムとビジョンAIで完成させるスマートフォン遠隔秘書がInflearnにて公開されました。^^

私の講義が、OpenClawを日常生活でスマートに活用する上で、少しでもお役に立てれば幸いです。

👉[OpenClaw.AI 基礎 第2部 講座はこちら]

第2部で一緒に作ること

- スマートフォンのテレグラムでいつでもどこでも自分のエージェントを遠隔操作する環境を構築します。

- Gemini 2.5 Flashのビジョン機能を活用し、領収書の写真一枚で自動分析・記録される家計簿ルーチンを完成させます。

- 第1部で作成したDocker + workspace環境を実践的な自動化シナリオへとアップグレードします。

このような方に特におすすめ

- 「これからはブラウザなしでスマートフォンでもエージェントを使いたい」という方。

- 領収書や画像データを毎回手動で整理せず、AIが自動で分類・記録してくれることを望む方。

- 第1部で体験したOpenClawを実際の業務や生活の自動化まで繋げたい方。

第2部の核心カリキュラムを一目で

- セクション 1：第1部の環境点検および「ポケットの中のエージェント」シナリオオリエンテーション。

- セクション 2: BotFatherでテレグラムボット作成 → ペアリング → OpenClawエージェントとリアルタイム接続。

- セクション 3: テレグラムで領収書の写真を送信 → 日付・店名・金額・品目を自動抽出 → expenses/ フォルダへの累積保存を自動化。

受講前のチェック事項

- 第1部で使用したDockerコンテナとGemini APIキーが準備できていればベストです。

- 第1部を受講されていない場合でも、第2部の中で提供される「実習環境の事前チェックリスト」に従っていただければ、最小限の必須環境を整えることができます。

パート2の受講中に気になった点や行き詰まった部分は、いつでも質問掲示板に気軽に残してください。

受講生の皆様のフィードバックをもとに、実習例とトラブルシューティングガイドを継続的に補強していきます。

こんにちは、OpenClaw 1部受講生の皆様。

Docker、WSL2、macOSなど環境構築の段階でつまずくケースが予想以上に多いようですので、講義本編とは別にOS別のフルセットアップガイドドキュメントを新しく作成しておきました。

今回追加された文書は、次の2つです。

• Windows (WSL2) 専用セットアップガイド

  • Docker Desktop のインストール

  • WSL2 + UbuntuのインストールおよびDocker連動

  • OpenClawプロジェクトフォルダ / .env / docker-compose.yml / openclaw.json 設定

  • オンボーディング(onboard)でGeminiを接続

  • ダッシュボード接続 → 機器ペアリング → チャット画面の最初の挨拶まで

• macOS専用セットアップガイド

  • Docker Desktop for Mac のインストール

  • OpenClawプロジェクトフォルダ / .env / docker-compose.yml / openclaw.json 設定

  • オンボーディング（onboard）でGeminiを接続

  • ダッシュボード接続 → デバイスペアリング → チャット画面の最初の挨拶まで

両方のドキュメントは、「エラーなくチャット画面で最初の挨拶メッセージが返ってくる状態」を目標に、セットアップ過程で頻出するエラーメッセージやチェックリストまでまとめてあります。

👉確認方法

• 以下のリンクから、OSに対応するガイド文書をご活用ください。

  • OS別 OpenClaw Full セットアップガイドはこちら

これからは

1. まず該当するOS専用のセットアップガイドを一度一通り進めていただき、

2. それでも解決しない部分があれば

   • 現在の環境（Windows / macOS）、

   • 実行したコマンド、

   • エラーメッセージやスクリーンショット
     を併せてお送りいただければ、より迅速にお手伝いできます。

変更事項があればセットアップドキュメントは継続的に補完・アップデートする予定ですので、
進める中で行き詰まる部分があれば、新しくアップされたガイドも一度参考にしてみてください。

ありがとうございます！

こんにちは、Kevinです。

Windows + WSL2環境で頻繁に発生していた2つの問題について、トラブルシューティングドキュメントをまとめて講義資料に追加しておきました。

• WSL2 UbuntuでThe command 'docker' could not be found in this WSL 2 distroエラーが発生する場合

• auth-profiles.jsonでgoogle_api_key / GEMINI_API_KEYを空欄にした際に「APIキーなし」エラーが発生する場合

上記のような状況が一度でもあった方は、講義資料の次のドキュメントを一度ざっと読んでいただければ、今後同じ問題が発生してもご自身で素早く解決できるはずです。

docs/troubleshooting/03-openclaw-dockerおよび環境変数認識の問題解決ガイド.pdf

今後も実習中に多くの方が迷われたり、頻繁にご質問いただく部分は、このような形で継続的に文書化して共有させていただきます。

ありがとうございます！

OpenClaw基礎1編の受講生の皆様へ、

こんにちは、Kevinです。

講義資料を体系的に管理してほしいというフィードバックをいただいたため、OpenClaw基礎1編の講義資料の構造を全面的に改編し、実習とコードの再現がよりスムーズに行えるよう整理しました！

フィードバックをいただき、本当に本当にありがとうございます。

今回の改編では「どこで何を受け取ればいいか迷ってしまう問題」を最大限減らすことに集中しましたので、以下の内容を参考にしてください！

何が変わりましたか？

現在、講義資料ダウンロード用のGitHubリポジトリは、以下のような大きなフォルダ構造で整理されています。

• docs/
  インストールチェックリスト、Docker/Linuxチートシート、システムプロンプトテンプレート、ファイル自動分類プロンプトなど、
  [無料ガイド]に該当するドキュメントを1か所で確認いただけます。

• lesson-files/
  各レッスンの開始直前に必要な初期ファイルセットが含まれています。
  レッスン番号（セクション/レッスン）に対応するフォルダを開き、そのまま作業フォルダにコピーして実習を開始してください。

• releases/
  授業が進むにつれて徐々に完成していく
  **docker-compose.yml、openclaw.jsonなどの「段階別完成版」**をまとめた場所です。
  実習で行き詰まった際に、特定の段階の状態へ「ジャンプ」したい時の参考用としてお使いください。

• samples/
  入力/出力の例、参考用のIDENTITY/USERの例、レポートの例など、
  正解・参考用のサンプルデータを集めたフォルダです。

• slides/
  各レッスンで使用したスライドPDFがまとめられています。
  ファイル名はbasic-p1-sectionXX-lessonYY.pdf形式なので、Inflearnのセクション/レッスン番号とすぐに一致します。

• templates/
openclaw.min.json、openclaw.json テンプレート、システムプロンプト、ユーザープロファイルテンプレートなど、
  再利用可能な基本設定テンプレートが入っています。

レッスン別の実習ファイルはどのように探せばいいですか？

1. Inflearnで現在受講しているセクション/レッスン番号を確認します。

2. GitHubでlesson-files/sectionXX-lessonYY/フォルダを探します。

3. フォルダ内のREADME.mdをまず読み、案内に従ってファイルを皆さんの作業フォルダにコピーします。

4. 映像で説明されている通りに修正・実行しながら実習を進めます。

5. うまくできたか確認が必要な場合は、同じ段階のreleases/フォルダにあるファイルと比較してみてください。

無料ガイド、プロンプト、スライドはどこで見られますか？

• 無料ガイド（チェックリスト、チートシート、プロンプト集）
  → docs/ フォルダ内にPDF/テキスト形式でまとめられています。

• IDENTITY / USER プロフィール用チャットプロンプト
  → 関連レッスンの lesson-files/sectionXX-lessonYY/ 内にテキストファイルとしても提供されています。
  (スライドにのみ記載されている内容を直接タイピングしなくて済むよう、コピー＆ペースト用のバージョンを追加しました。)

• レッスン別スライドPDF
  → slides/ フォルダから basic-p1-sectionXX-lessonYY.pdf ファイルを開いて確認いただけます。

これからどのように活用すればよいでしょうか？

推奨される流れは次の通りです。

1. Inflearn（インフラン）動画の視聴

2. 해당 授業のlesson-filesで初期ファイルセットを準備

3. 必要に応じて docs でガイド/チートシート/プロンプトを参考

4. 実習後、releasesと結果を比較

5. 追加の練習はsamplesデータを活用

今回の改編は、実際の受講生の方のフィードバック

「コードの提供さえもう少し体系的であれば嬉しいです。」

を反映し、「資料は多いが、どこから手をつければいいか迷ってしまう問題」を解決することに焦点を当てました。
これからも不便だった点や「このような資料もあったらいいな」と思うことがあれば、いつでも質問やレビューでお知らせください。
アップデートに積極的に反映させていただきます。

ありがとうございます。
[基礎1編] OpenClaw.aiマスタークラス 運営者のKevinより。.

皆さん！

OpenClaw第1部の講義で使用しているGoogle AI Studio / Gemini APIに、新しく「プロジェクト支出制限（Spend Cap）」機能が追加されました。

講義で説明した方法は少し複雑でしたが、これからは簡単に設定できるようになりましたね。

この機能を活用すれば、

- 「誤って呼び出しすぎて料金が突然高額になる状況」を事前に防ぎ、

- 各実習/プロジェクトごとに、月間最大使用金額を安全に制限することができます。

Google AI Studioにアクセスし、以下のメニューに進むとすぐに設定可能です！キャプチャ画像も添付しますね！

• Get API Key > 支出

[ Google AI Studio 画面キャプチャ画像 ]

お知らせ：WSL2ベースのプロジェクトパスにアップデートされました

受講生の皆さん、こんにちは！

下に基礎第1部の講義を学習するための2つの授業アップデート内容を記載しておきましたので、

お知らせの核心内容の部分は必ずご一読ください！! section!

お知らせの重要事項

- 授業 7：WSL2ベースのプロジェクト作成実習動画に差し替え/追加されました。

- 授業 8：本格的な授業の前に

「すべてのエクスプローラーのパスはWSL2 Ubuntuのホームディレクトリ基準」であることを知らせる告知動画が追加されました。

- これまでDドライブを基準に理解されていた方々は、

これからはWSL2 Ubuntuの/home/<사용자명>/...パスを基準に

講義を進めていただければと思います。

お知らせの詳細内容

1. WSL2ベースのプロジェクト作成動画追加のご案内（レッスン7）

既存の第1部講義で、WindowsのDドライブを基準にデモプロジェクトを生成していた部分が、

WSL2 Ubuntuのホームディレクトリを基準にプロジェクトを作成する方式にアップデートされました。.

- レッスン7の講義に、WSL2ベースのプロジェクト作成実習動画が新しく追加されました。

- 今後、この講義の前提条件は以下の通りです。

- Windows + Docker Desktop + WSL2 Ubuntu の組み合わせを使用します。

- デモプロジェクトとOpenClaw関連のすべてのコード/設定ファイルは

D:\...ではなくWSL2 Ubuntuのホームディレクトリ配下に作成します。..

- 例のパス:

- /home/<ユーザー名>/demo-p1

- /home/<사용자명>/demo-p1/workspace

- DockerボリュームもWSL2のパスを基準に設定します。

- 例：

    volumes:
        - /home/<ユーザー名>/demo-p1/config:/home/node/.openclaw
        - /home/<ユーザー名>/demo-p1/workspace:/home/node/workspace

WSL2ベースでプロジェクトを再構築しておけば、

- OpenClawのパーミッションハードニングとWindows NTFSの権限問題を回避でき、

- Docker + WSL2推奨のベストプラクティスに適合した構造で、

今後、Linuxサーバーやクラウド環境へも簡単に移行することができます。

2. エクスプローラーのパス表記に関するお知らせ（レッスン8、本格的な授業開始前）

また、授業8の講義の前半には

「以降のすべての学習動画に登場するWindowsエクスプローラーのパス表記」に関する案内動画が追加されました。

- 既存の録画分には、Windows エクスプローラーで

- D:\demo-p1\workspace

といったパスが画面に表示されるシーンがあります。

- 実際には、D:\ ドライブではなく、WSL2 Ubuntuの ~/demo-p1/workspace ディレクトリを使用する必要があります。

- 例：

- WSL2 Ubuntu:

/home/<사용자명>/demo-p1/workspace

- Windows エクスプローラー:

\\wsl.localhost\Ubuntu\home\<사용자명>\demo-p1\workspace

または Linux メニューを通じて同じ場所にアクセス

> したがって、以降の講義動画で Windows エクスプローラーに

> D:\...のように見える場面があっても、

> 実際の意図は「WSL2 Ubuntuホームディレクトリのプロジェクトパス」であることを念頭に置いて進めてください。

レッスン8の告知動画では：

- WindowsエクスプローラーでWSL2 Ubuntu内のデモプロジェクトを開く方法 \\wsl.localhost\Ubuntu\home\<사용자명>\demo-p1\workspace),

- エクスプローラーで Linux → Ubuntu → home → <ユーザー名> → demo-p1 → workspace の順にマウスでクリックして移動する方法

まで併せて説明していますので、まずこちらの告知動画を確認してから

続いて出てくる本授業の動画をご視聴いただくと、混乱を減らすことができます。

3. もう一度最終まとめ

- 授業 7: WSL2ベースのプロジェクト作成実習に差し替え/追加されました。

- 授業 8：本格的な授業の前に

「すべてのエクスプローラーのパスはWSL2 Ubuntuのホームディレクトリ基準」であることを知らせる告知動画が追加されました。

- 以前にDドライブ基準で理解されていた方々は、

これからはWSL2 Ubuntuの/home/<ユーザー名>/...パスを基準に

講義を進めていただければと思います。

ありがとうございます。