name: mini-agent description: Mini-Max AI 编程助手 - 基于 MiniMax M2.5 模型的智能代码开发工具，支持文件操作、命令执行、代码编写等功能。适用于 OpenClaw Agent 系统。 metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["mini-agent"] }, "install": [ { "id": "node", "kind": "node", "package": "mini-agent", "bins": ["mini-agent"], "label": "安装 Mini-Agent (uv)", "command": "uv tool install git+https://github.com/MiniMax-AI/Mini-Agent.git" }, ], }, }

Mini-Agent Skill

概述

Mini-Agent 是一个基于 MiniMax M2.5 大语言模型的智能助手框架，专为 OpenClaw Agent 系统设计。它能够帮助你完成各种任务，包括文件操作、代码编写、系统管理等。

能力

1. 文件操作

读取文件: 读取任意文本文件内容，支持大文件分块读取
写入文件: 创建新文件或完全覆盖已有文件
编辑文件: 使用精确字符串替换的方式修改文件内容

2. 命令执行

bash 命令: 执行 Linux/Unix 系统命令
后台进程: 支持启动和管理长时间运行的进程
进程监控: 查看后台进程输出、终止进程

3. 知识管理

技能查询: 获取其他 skill 的使用说明和内容
笔记记录: 记录重要信息供后续参考

工作原理

用户请求 → LLM 思考 → 工具调用 → 执行结果 → 循环迭代 → 最终响应

接收请求: Mini-Agent 接收用户的自然语言指令
智能分析: LLM 分析任务需求，制定执行计划
工具调用: 根据需要调用合适的工具（read_file, write_file, bash 等）
结果处理: 分析工具执行结果，决定下一步操作
循环迭代: 重复执行直到任务完成

配置说明

配置文件位置

~/.mini-agent/config/config.yaml

配置项说明

api_key: "your-api-key"      # MiniMax API 密钥
api_base: "https://api.minimaxi.com"  # API 端点地址
model: "MiniMax-M2.5"        # 使用的模型名称

工作目录

当前工作空间: /home/pi/.openclaw/agents/xiaoma
所有相对路径都以此目录为基准

使用方法

基本语法

由于 Mini-Agent 通常通过 OpenClaw 系统调用，你可以通过以下方式使用：

通过 Agent 界面: 在 OpenClaw Dashboard 中选择对应的 Agent
通过 API: 发送请求到 Agent 的 API 端点

示例命令

文件操作示例

# 读取文件
读取 /home/pi/.openclaw/workspace/dashboard/index.html 文件

# 写入文件
在当前目录下创建一个新文件 test.md，内容为：# Test

# 编辑文件
修改 config.yaml 文件，将 model 字段改为 "MiniMax-M2.6"

代码开发示例

# 帮我写一个 Python 脚本
写一个 Python 脚本，实现读取 CSV 文件并统计行数

# 修复 Bug
修复 /home/pi/project/main.py 中的空指针错误

# 代码审查
查看 /home/pi/project/utils.js 文件，给出代码优化建议

系统操作示例

# 执行系统命令
列出当前目录下所有以 .md 结尾的文件

# 启动服务
在后台启动一个 HTTP 服务器，端口 8080

可用工具

工具名称	功能描述
`read_file`	读取文件内容
`write_file`	写入/创建文件
`edit_file`	编辑文件（精确替换）
`bash`	执行 Shell 命令
`bash_output`	查看后台进程输出
`bash_kill`	终止后台进程
`get_skill`	获取其他技能说明
`record_note`	记录重要笔记

日志说明

日志位置

~/.mini-agent/log/

日志格式

日志文件采用时间戳命名，如：agent_run_20260302_023022.log

每个日志包含：

REQUEST: LLM 收到的请求（包含 messages 和 tools）
RESPONSE: LLM 的响应（包含思考过程和工具调用）
TOOL_RESULT: 工具执行结果

最佳实践

1. 明确任务描述

提供清晰、具体的任务描述
说明期望的输出格式
指出需要注意的约束条件

2. 逐步完成任务

复杂任务拆分为多个简单步骤
每完成一步检查结果
及时修正方向

3. 利用上下文

可以在同一会话中连续操作
Agent 会记住之前的操作和结果
合理利用可以提高效率

常见问题

Q: Mini-Agent 支持哪些编程语言？

A: Mini-Agent 基于 LLM，理论上支持所有主流编程语言，包括但不限于 Python、JavaScript、Java、C++、Go、Rust 等。

Q: 如何处理大文件？

A: 可以使用 read_file 的 limit 和 offset 参数分块读取大文件。

Q: 后台进程如何管理？

A: 使用 bash 的 run_in_background=true 参数启动后台进程，通过 bash_output 查看输出，bash_kill 终止进程。

Q: 如何查看历史操作？

A: 查看 ~/.mini-agent/log/ 目录下的日志文件。

Mini-Agent

Description