• 2026-03-16 🚀 发布了 v0.1.4.post5 — 一个以优化为重点的版本，提升了可靠性和渠道支持，让日常使用更加稳定。详情请参阅 发布说明。
• 2026-03-15 🧩 支持钉钉富媒体、内置技能更智能，模型兼容性更清晰。
• 2026-03-14 💬 渠道插件、飞书回复，以及更稳定的MCP、QQ和媒体处理。
• 2026-03-13 🌐 多提供商网络搜索、LangSmith集成，以及更广泛的可靠性改进。
• 2026-03-12 🚀 支持火山引擎、Telegram回复上下文、/restart命令，以及更稳固的内存管理。
• 2026-03-11 🔌 支持企业微信、Ollama，发现功能更简洁，工具行为更安全。
• 2026-03-10 🧠 基于Token的内存管理、共享重试机制，以及网关和Telegram行为的优化。
• 2026-03-09 💬 Slack线程功能优化，飞书音频兼容性更好。
• 2026-03-08 🚀 发布了 v0.1.4.post4 — 一个注重可靠性的新版本，包含更安全的默认设置、更好的多实例支持、更稳健的MCP，以及对各大渠道和提供商的重大改进。详情请参阅 发布说明。
• 2026-03-07 🚀 支持Azure OpenAI提供商、WhatsApp媒体消息、QQ群聊，以及对Telegram和飞书的进一步优化。
• 2026-03-06 🪄 提供商模块更轻量、媒体处理更智能，内存管理和CLI兼容性更强。
• 2026-03-05 ⚡️ Telegram草稿流式传输、MCP SSE支持，以及更全面的渠道可靠性修复。
• 2026-03-04 🛠️ 依赖清理、更安全的文件读取，以及新一轮的测试和Cron任务修复。
• 2026-03-03 🧠 用户消息合并更干净、多模态数据保存更安全，Cron守护机制更强。
• 2026-03-02 🛡️ 默认访问控制更安全、Cron重新加载更稳定，Matrix媒体处理更整洁。
• 2026-03-01 🌐 支持Web代理、更智能的Cron提醒，以及飞书富文本解析的改进。
• 2026-02-28 🚀 发布了 v0.1.4.post3 — 上下文更清晰、会话历史更健壮，代理功能更智能。详情请参阅 发布说明。
• 2026-02-27 🧠 支持实验性思维模式、钉钉媒体消息，以及飞书和QQ渠道的修复。
• 2026-02-26 🛡️ 修复会话污染问题、WhatsApp去重、Windows路径保护，以及与Mistral的兼容性改进。
• 2026-02-25 🧹 新增Matrix频道、会话上下文更整洁，自动同步工作区模板。
• 2026-02-24 🚀 发布了 v0.1.4.post2 — 一个以可靠性为核心的版本，重新设计了心跳机制、优化了提示缓存，并增强了提供商和渠道的稳定性。详情请参阅 发布说明。
• 2026-02-23 🔧 虚拟工具调用心跳机制、提示缓存优化，以及Slack Markdown修复。
• 2026-02-22 🛡️ Slack线程隔离、Discord打字状态修复，以及代理可靠性提升。
• 2026-02-21 🎉 发布了 v0.1.4.post1 — 新增提供商、跨渠道媒体支持，以及重大稳定性改进。详情请参阅 发布说明。
• 2026-02-20 🐦 飞书现在可以接收用户发送的多模态文件。后台内存管理更可靠。
• 2026-02-19 ✨ Slack现在可以发送文件，Discord会自动分割长消息，子代理也可以在CLI模式下运行。
• 2026-02-18 ⚡️ nanobot现在支持火山引擎、MCP自定义认证头，以及Anthropic提示缓存。
• 2026-02-17 🎉 发布了 v0.1.4 — 支持MCP、进度流式传输、新增提供商，并对多个渠道进行了改进。详情请参阅 发布说明。
• 2026-02-16 🦞 nanobot现已集成ClawHub技能——可搜索并安装公开的代理技能。
• 2026-02-15 🔑 nanobot现支持OpenAI Codex提供商，并加入OAuth登录支持。
• 2026-02-14 🔌 nanobot现已支持MCP！详情请参阅MCP模型上下文协议。
• 2026-02-13 🎉 发布了 v0.1.3.post7 — 包含安全加固及多项改进。请升级至最新版本以解决安全问题。更多详情请参阅 发布说明。
• 2026-02-12 🧠 重新设计了内存系统——代码更少，可靠性更高。欢迎参与关于此话题的 讨论！
• 2026-02-11 ✨ CLI体验增强，并新增MiniMax支持！
• 2026-02-10 🎉 发布了 v0.1.3.post6，包含多项改进！请查看更新 说明以及我们的 路线图。
• 2026-02-09 💬 新增Slack、Email和QQ支持——nanobot现已支持多个聊天平台！
• 2026-02-08 🔧 重构了提供商模块——现在只需简单两步即可添加新的LLM提供商！详情请见 这里。
• 2026-02-07 🚀 发布了 v0.1.3.post5，新增通义千问支持及多项关键改进！详情请参阅 这里。
• 2026-02-06 ✨ 新增Moonshot/Kimi提供商、Discord集成，并进一步强化了安全防护！
• 2026-02-05 ✨ 新增飞书频道、DeepSeek提供商，并增强了定时任务支持！
• 2026-02-04 🚀 发布了 v0.1.3.post4，支持多提供商和Docker！详情请参阅 这里。
• 2026-02-03 ⚡ 集成了vLLM，用于本地LLM支持，并改进了自然语言任务调度！
• 2026-02-02 🎉 nanobot正式上线！欢迎体验猫咪机器人！

1. 创建机器人

• 打开 Telegram，搜索 @BotFather
• 发送 /newbot，按照提示操作
• 复制令牌

2. 配置

{
  "channels": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "token": "YOUR_BOT_TOKEN",
      "allowFrom": ["YOUR_USER_ID"]
    }
  }
}

您可以在 Telegram 设置中找到您的 用户 ID，显示为 @yourUserId。 请复制此值 不带 @ 符号，并粘贴到配置文件中。

3. 运行

nanobot gateway

默认使用 Socket.IO WebSocket，并回退到 HTTP 轮询。

1. 让 nanobot 为您设置 Mochat

只需向 nanobot 发送以下消息（将 xxx@xxx 替换为您的真实邮箱）：

阅读 https://raw.githubusercontent.com/HKUDS/MoChat/refs/heads/main/skills/nanobot/skill.md，并在 MoChat 上注册。我的邮箱是 xxx@xxx，请将我绑定为您的所有者，并通过 MoChat 私信联系我。

nanobot 将自动注册、配置 ~/.nanobot/config.json，并连接到 Mochat。

2. 重启网关

nanobot gateway

就这样——剩下的就由 nanobot 自动处理了！

{
  "channels": {
    "mochat": {
      "enabled": true,
      "base_url": "https://mochat.io",
      "socket_url": "https://mochat.io",
      "socket_path": "/socket.io",
      "claw_token": "claw_xxx",
      "agent_user_id": "6982abcdef",
      "sessions": ["*"],
      "panels": ["*"],
      "reply_delay_mode": "non-mention",
      "reply_delay_ms": 120000
    }
  }
}

1. 创建机器人

• 访问 https://discord.com/developers/applications
• 创建应用程序 → 机器人 → 添加机器人
• 复制机器人令牌

2. 启用权限

• 在机器人设置中，启用 MESSAGE CONTENT INTENT
• （可选）如果您计划根据成员数据使用允许列表，也可启用 SERVER MEMBERS INTENT

3. 获取您的用户 ID

• Discord 设置 → 高级 → 启用 开发者模式
• 右键单击您的头像 → 复制用户 ID

4. 配置

{
  "channels": {
    "discord": {
      "enabled": true,
      "token": "YOUR_BOT_TOKEN",
      "allowFrom": ["YOUR_USER_ID"],
      "groupPolicy": "mention"
    }
  }
}

groupPolicy 控制机器人在群组频道中的响应方式：

• "mention"（默认）— 仅在被提及时回复
• "open" — 回复所有消息 私信始终会在发信人位于 allowFrom 列表中时回复。
• 如果您将群组策略设置为 open，请创建新线程作为私有线程，然后@机器人进入该线程。否则，线程本身以及您发起它的频道都会启动一个机器人会话。

5. 邀请机器人

• OAuth2 → URL 生成器
• 范围：bot
• 机器人权限：发送消息、读取消息历史
• 打开生成的邀请链接，将机器人添加到您的服务器

6. 运行

nanobot gateway

首先安装 Matrix 的依赖项：

pip install nanobot-ai[matrix]

1. 创建或选择一个 Matrix 账户

• 在您的宿主服务器上创建或重复使用一个 Matrix 账户（例如 matrix.org）。
• 确认您可以使用 Element 登录。

2. 获取凭证

• 您需要：
  • userId（示例：@nanobot:matrix.org）
  • accessToken
  • deviceId（建议使用，以便在重启后恢复同步令牌）
• 您可以从您的宿主服务器登录 API（/_matrix/client/v3/login）或从客户端的高级会话设置中获取这些信息。

3. 配置

{
  "channels": {
    "matrix": {
      "enabled": true,
      "homeserver": "https://matrix.org",
      "userId": "@nanobot:matrix.org",
      "accessToken": "syt_xxx",
      "deviceId": "NANOBOT01",
      "e2eeEnabled": true,
      "allowFrom": ["@your_user:matrix.org"],
      "groupPolicy": "open",
      "groupAllowFrom": [],
      "allowRoomMentions": false,
      "maxMediaBytes": 20971520
    }
  }
}

请保持持久化的 matrix-store 和稳定的 deviceId——如果这些在重启时发生变化，加密会话状态就会丢失。

4. 运行

nanobot gateway

需要 Node.js ≥18。

1. 链接设备

nanobot channels login whatsapp
# 使用 WhatsApp 扫描 QR 码 → 设置 → 已链接设备

2. 配置

{
  "channels": {
    "whatsapp": {
      "enabled": true,
      "allowFrom": ["+1234567890"]
    }
  }
}

3. 运行（两个终端）

# 终端 1
nanobot channels login whatsapp

# 终端 2
nanobot gateway

对于现有安装，WhatsApp 桥接更新不会自动应用。 升级 nanobot 后，请通过以下命令重建本地桥接： rm -rf ~/.nanobot/bridge && nanobot channels login whatsapp

使用 WebSocket 长连接——无需公网 IP。

1. 创建飞书机器人

• 访问 飞书开放平台
• 创建新应用 → 启用 Bot 能力
• 权限：
  • im:message（发送消息）和 im:message.p2p_msg:readonly（接收消息）
  • 流式回复（nanobot 默认启用）：添加 cardkit:card:write（在飞书开发者控制台中通常标记为 创建与更新卡片）。这是 CardKit 实体和流式助手文本所必需的。较旧的应用可能尚未具备此权限——请打开 权限管理，启用该范围，然后如果控制台要求，再 发布 新的应用版本。
  • 如果你 无法 添加 cardkit:card:write，则在 channels.feishu 下将 "streaming": false。机器人仍然可以工作；回复将使用普通的交互式卡片，而不进行逐 token 的流式传输。
• 事件：添加 im.message.receive_v1（接收消息）
  • 选择 长连接 模式（需要先运行 nanobot 建立连接）
• 从“凭证与基本信息”中获取 App ID 和 App Secret
• 发布应用

2. 配置

{
  "channels": {
    "feishu": {
      "enabled": true,
      "appId": "cli_xxx",
      "appSecret": "xxx",
      "encryptKey": "",
      "verificationToken": "",
      "allowFrom": ["ou_YOUR_OPEN_ID"],
      "groupPolicy": "mention",
      "streaming": true
    }
  }
}

streaming 默认为 true。如果你的应用没有 cardkit:card:write 权限（见上文权限说明），则使用 false。 encryptKey 和 verificationToken 在长连接模式下是可选的。 allowFrom：添加你的 open_id（可在你向机器人发送消息时的 nanobot 日志中找到）。使用 ["*"] 可允许所有用户。 groupPolicy：“mention”（默认——仅在被提及时回复）、“open”（回复所有群聊消息）。私聊始终会回复。

3. 运行

nanobot gateway

[!TIP] 飞书使用 WebSocket 接收消息——无需 Webhook 或公网 IP！

使用 botpy SDK 结合 WebSocket——无需公网 IP。目前仅支持 私人消息。

1. 注册并创建机器人

• 访问 QQ开放平台 → 注册成为开发者（个人或企业）
• 创建新的机器人应用
• 进入 开发设置 → 复制 AppID 和 AppSecret

2. 设置沙盒用于测试

• 在机器人管理控制台中，找到 沙箱配置
• 在 在消息列表配置 下，点击 添加成员 并添加你自己的 QQ 号码
• 添加成功后，用手机 QQ 扫描机器人的二维码→打开机器人资料页→点击“发消息”即可开始聊天。

3. 配置

• allowFrom：添加你的 openid（可在你向机器人发送消息时的 nanobot 日志中找到）。使用 ["*"] 可公开访问。
• msgFormat：可选。使用 "plain"（默认）以获得与旧版 QQ 客户端的最大兼容性，或使用 "markdown" 以在较新客户端上实现更丰富的格式。
• 生产环境：在机器人控制台提交审核并发布。完整发布流程请参阅 QQ Bot 文档。

{
  "channels": {
    "qq": {
      "enabled": true,
      "appId": "YOUR_APP_ID",
      "secret": "YOUR_APP_SECRET",
      "allowFrom": ["YOUR_OPENID"],
      "msgFormat": "plain"
    }
  }
}

4. 运行

nanobot gateway

现在你可以从 QQ 向机器人发送消息——它应该会回复！

使用 流模式——无需公网 IP。

1. 创建钉钉机器人

• 访问 钉钉开放平台
• 创建新应用 → 添加 Robot 能力
• 配置：
  • 开启 流模式
• 权限：添加发送消息所需的必要权限
• 从“凭证”中获取 AppKey（Client ID）和 AppSecret（Client Secret）
• 发布应用

2. 配置

{
  "channels": {
    "dingtalk": {
      "enabled": true,
      "clientId": "YOUR_APP_KEY",
      "clientSecret": "YOUR_APP_SECRET",
      "allowFrom": ["YOUR_STAFF_ID"]
    }
  }
}

allowFrom：添加你的员工 ID。使用 ["*"] 可允许所有用户。

3. 运行

nanobot gateway

使用 Socket 模式——无需公共 URL。

1. 创建 Slack 应用

• 访问 Slack API → 创建新应用 → “从头开始”
• 选择一个名称并选定你的工作区

2. 配置应用

• Socket 模式：开启 → 生成具有 connections:write 范围的 应用级令牌 → 复制该令牌（xapp-...）
• OAuth 与权限：添加机器人权限：chat:write、reactions:write、app_mentions:read
• 事件订阅：开启 → 订阅机器人事件：message.im、message.channels、app_mention → 保存更改
• App Home：滚动到 显示选项卡 → 启用 消息选项卡 → 勾选 “允许用户从消息选项卡发送 Slash 命令和消息”
• 安装应用：点击 安装到工作区 → 授权 → 复制 机器人令牌（xoxb-...）

3. 配置 nanobot

{
  "channels": {
    "slack": {
      "enabled": true,
      "botToken": "xoxb-...",
      "appToken": "xapp-...",
      "allowFrom": ["YOUR_SLACK_USER_ID"],
      "groupPolicy": "mention"
    }
  }
}

4. 运行

nanobot gateway

直接给机器人发私信，或在频道中@提及它——它应该会回复！

[!TIP]

• groupPolicy：“mention”（默认——仅在被提及时回复）、“open”（回复所有频道消息），或“allowlist”（限制于特定频道）。
• 私信政策默认为开放。若要禁用私信，可设置 "dm": {"enabled": false}。

为 nanobot 准备一个独立的邮箱账号。它通过 IMAP 轮询收件箱，并通过 SMTP 回复邮件——就像一位私人邮件助理一样。

1. 获取凭据（以 Gmail 为例）

• 为你的机器人创建一个专用的 Gmail 账号（例如 my-nanobot@gmail.com）
• 启用两步验证 → 创建一个 应用密码
• 使用此应用密码同时进行 IMAP 和 SMTP 操作

2. 配置

• consentGranted 必须为 true 才能允许访问邮箱。这是一个安全机制——将其设为 false 可完全禁用。
• allowFrom：添加你的邮箱地址。使用 ["*"] 可接受来自任何人的邮件。
• smtpUseTls 和 smtpUseSsl 分别默认为 true 和 false，这对 Gmail（端口 587 + STARTTLS）来说是正确的，无需显式设置。
• 如果你只想读取/分析邮件而不想自动回复，则可将 "autoReplyEnabled": false。

{
  "channels": {
    "email": {
      "enabled": true,
      "consentGranted": true,
      "imapHost": "imap.gmail.com",
      "imapPort": 993,
      "imapUsername": "my-nanobot@gmail.com",
      "imapPassword": "your-app-password",
      "smtpHost": "smtp.gmail.com",
      "smtpPort": 587,
      "smtpUsername": "my-nanobot@gmail.com",
      "smtpPassword": "your-app-password",
      "fromAddress": "my-nanobot@gmail.com",
      "allowFrom": ["your-real-email@gmail.com"]
    }
  }
}

3. 运行

nanobot gateway

使用 ilinkai 个人微信 API，通过二维码登录实现 HTTP 长轮询。无需本地安装微信桌面客户端。

1. 安装支持微信的版本

pip install "nanobot-ai[weixin]"

2. 配置

{
  "channels": {
    "weixin": {
      "enabled": true,
      "allowFrom": ["YOUR_WECHAT_USER_ID"]
    }
  }
}

• allowFrom: 添加你在 nanobot 日志中看到的微信账号发送者 ID。使用 ["*"] 可允许所有用户。
• token: 可选。若省略，则需交互式登录，nanobot 会为你保存 token。
• routeTag: 可选。当你的上游微信部署需要请求路由时，nanobot 会将其作为 SKRouteTag 头发送。
• stateDir: 可选。默认为 nanobot 的运行目录，用于存储微信状态。
• pollTimeout: 可选，长轮询超时时间（单位：秒）。

3. 登录

nanobot channels login weixin

使用 --force 强制重新认证，并忽略已保存的 token：

nanobot channels login weixin --force

4. 运行

nanobot gateway

我们这里使用 wecom-aibot-sdk-python（社区版 Python SDK，对应官方 @wecom/aibot-node-sdk）。

使用 WebSocket 长连接——无需公网 IP。

1. 安装可选依赖

pip install nanobot-ai[wecom]

2. 创建企业微信 AI 机器人

前往企业微信管理后台 → 智能机器人 → 创建机器人 → 选择 API 模式 并启用 长连接。复制机器人 ID 和密钥。

3. 配置

{
  "channels": {
    "wecom": {
      "enabled": true,
      "botId": "your_bot_id",
      "secret": "your_bot_secret",
      "allowFrom": ["your_id"]
    }
  }
}

4. 运行

nanobot gateway

Codex uses OAuth instead of API keys. Requires a ChatGPT Plus or Pro account. No providers.openaiCodex block is needed in config.json; nanobot provider login stores the OAuth session outside config.

1. Login:

nanobot provider login openai-codex

2. Set model (merge into ~/.nanobot/config.json):

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": "openai-codex/gpt-5.1-codex"
    }
  }
}

3. Chat:

nanobot agent -m "Hello!"

# Target a specific workspace/config locally
nanobot agent -c ~/.nanobot-telegram/config.json -m "Hello!"

# One-off workspace override on top of that config
nanobot agent -c ~/.nanobot-telegram/config.json -w /tmp/nanobot-telegram-test -m "Hello!"

Docker users: use docker run -it for interactive OAuth login.

GitHub Copilot uses OAuth instead of API keys. Requires a GitHub account with a plan configured. No providers.githubCopilot block is needed in config.json; nanobot provider login stores the OAuth session outside config.

1. Login:

nanobot provider login github-copilot

2. Set model (merge into ~/.nanobot/config.json):

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": "github-copilot/gpt-4.1"
    }
  }
}

3. Chat:

nanobot agent -m "Hello!"

# Target a specific workspace/config locally
nanobot agent -c ~/.nanobot-telegram/config.json -m "Hello!"

# One-off workspace override on top of that config
nanobot agent -c ~/.nanobot-telegram/config.json -w /tmp/nanobot-telegram-test -m "Hello!"

Docker users: use docker run -it for interactive OAuth login.

Connects directly to any OpenAI-compatible endpoint — LM Studio, llama.cpp, Together AI, Fireworks, Azure OpenAI, or any self-hosted server. Model name is passed as-is.

{
  "providers": {
    "custom": {
      "apiKey": "your-api-key",
      "apiBase": "https://api.your-provider.com/v1"
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": "your-model-name"
    }
  }
}

For local servers that don't require a key, set apiKey to any non-empty string (e.g. "no-key").

Run a local model with Ollama, then add to config:

1. Start Ollama (example):

ollama run llama3.2

2. Add to config (partial — merge into ~/.nanobot/config.json):

{
  "providers": {
    "ollama": {
      "apiBase": "http://localhost:11434"
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "provider": "ollama",
      "model": "llama3.2"
    }
  }
}

provider: "auto" also works when providers.ollama.apiBase is configured, but setting "provider": "ollama" is the clearest option.

Run LLMs locally on Intel GPUs using OpenVINO Model Server. OVMS exposes an OpenAI-compatible API at /v3.

Requires Docker and an Intel GPU with driver access (/dev/dri).

1. Pull the model (example):

mkdir -p ov/models && cd ov

docker run -d \
  --rm \
  --user $(id -u):$(id -g) \
  -v $(pwd)/models:/models \
  openvino/model_server:latest-gpu \
  --pull \
  --model_name openai/gpt-oss-20b \
  --model_repository_path /models \
  --source_model OpenVINO/gpt-oss-20b-int4-ov \
  --task text_generation \
  --tool_parser gptoss \
  --reasoning_parser gptoss \
  --enable_prefix_caching true \
  --target_device GPU

This downloads the model weights. Wait for the container to finish before proceeding.

2. Start the server (example):

docker run -d \
  --rm \
  --name ovms \
  --user $(id -u):$(id -g) \
  -p 8000:8000 \
  -v $(pwd)/models:/models \
  --device /dev/dri \
  --group-add=$(stat -c "%g" /dev/dri/render* | head -n 1) \
  openvino/model_server:latest-gpu \
  --rest_port 8000 \
  --model_name openai/gpt-oss-20b \
  --model_repository_path /models \
  --source_model OpenVINO/gpt-oss-20b-int4-ov \
  --task text_generation \
  --tool_parser gptoss \
  --reasoning_parser gptoss \
  --enable_prefix_caching true \
  --target_device GPU

3. Add to config (partial — merge into ~/.nanobot/config.json):

{
  "providers": {
    "ovms": {
      "apiBase": "http://localhost:8000/v3"
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "provider": "ovms",
      "model": "openai/gpt-oss-20b"
    }
  }
}

OVMS is a local server — no API key required. Supports tool calling (--tool_parser gptoss), reasoning (--reasoning_parser gptoss), and streaming. See the official OVMS docs for more details.

Run your own model with vLLM or any OpenAI-compatible server, then add to config:

1. Start the server (example):

vllm serve meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct --port 8000

2. Add to config (partial — merge into ~/.nanobot/config.json):

Provider (key can be any non-empty string for local):

{
  "providers": {
    "vllm": {
      "apiKey": "dummy",
      "apiBase": "http://localhost:8000/v1"
    }
  }
}

Model:

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": "meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct"
    }
  }
}

nanobot uses a Provider Registry (nanobot/providers/registry.py) as the single source of truth. Adding a new provider only takes 2 steps — no if-elif chains to touch.

Step 1. Add a ProviderSpec entry to PROVIDERS in nanobot/providers/registry.py:

ProviderSpec(
    name="myprovider",                   # config field name
    keywords=("myprovider", "mymodel"),  # model-name keywords for auto-matching
    env_key="MYPROVIDER_API_KEY",        # env var name
    display_name="My Provider",          # shown in `nanobot status`
    default_api_base="https://api.myprovider.com/v1",  # OpenAI-compatible endpoint
)

Step 2. Add a field to ProvidersConfig in nanobot/config/schema.py:

class ProvidersConfig(BaseModel):
    ...
    myprovider: ProviderConfig = ProviderConfig()

That's it! Environment variables, model routing, config matching, and nanobot status display will all work automatically.

Common ProviderSpec options:

网关每 30 分钟唤醒一次，并检查你工作空间中的 HEARTBEAT.md 文件（~/.nanobot/workspace/HEARTBEAT.md）。如果文件中有任务，代理会执行这些任务，并将结果发送到你最近活跃的聊天频道。

设置： 编辑 ~/.nanobot/workspace/HEARTBEAT.md（由 nanobot onboard 自动创建）：

## 周期性任务

- [ ] 检查天气预报并发送摘要
- [ ] 扫描收件箱中的紧急邮件

代理也可以自行管理此文件——只需让它“添加一个周期性任务”，它就会为你更新 HEARTBEAT.md。

注意： 网关必须正在运行（nanobot gateway），并且你至少与机器人聊过一次，这样它才能知道将结果发送到哪个频道。