从零部署 OpenClaw 到 Telegram 的完整记录

Day 1（下午→凌晨）
  买腾讯云轻量服务器（广州区，本来选了上海后来换了广州）
  → 装 Docker + 拉 OpenClaw 源码 + 构建镜像
  → 配置 Cloudflare Pages 反代 Telegram API
  → Bot 首次上线！但——没人格、只有 3 个 skills、HTTP 400 报错
  → 写 Python 脚本递归同步 161 个 Skills
  → 配置 SOUL.md 人格注入
  → 发现记忆搜索完全不工作（embedding 降级为 FTS）
  → 尝试远程 embedding → API 代理不支持 → 放弃
  → 睡觉

Day 2（全天）
  → 配置本地 embedding 模型（从 hf-mirror.com 下载 GGUF）
  → 记忆恢复！
  → 开启多模态（图片/音频/视频识别）
  → 想让 Bot 自己开浏览器逛网页 → Chrome 找不到
  → 配置 executablePath + 符号链接
  → Chrome OOM → shm_size: 512m
  → 容器重建 → 符号链接丢失 → SingletonLock 残留
  → 写 post-start.sh 永久修复
  → Snapshot 超时 → 排查端口推导链
  → 发现真正的 Boss：GFW 拦截国际网站 TCP

Day 3（下午→晚上）
  → 先尝试 Cloudflare WARP（方案二）
    → 安装成功、注册成功、状态 Connected
    → 但实际代理流量失败（exit code 97）
    → 确认：WARP 在大陆云服务器上基本不可用
  → 切换到 Xray + Clash 订阅（方案一）
    → 解码 Clash 订阅 → VMess 节点
    → Xray 配置 SOCKS5:10808 + HTTP:10809
    → Hacker News 1.2 秒打开 ✅
  → Chromium 包装脚本注入代理
    → 踩了 ICU 错误（Chrome 二进制不能移位）
  → Chrome Profile 自动选择陷阱
    → defaultProfile 设了但不生效（AI 模型被工具描述引导）
    → 最终：两个 profile 都指向 CDP 端口 18800
  → Bot 成功自主浏览 Hacker News 并汇报热帖 🎉

Day 4（02-22）
  → 接入 bhznjns 反代 Claude provider
  → 发现 Bot 身份串味（坚称自己在 claude.ai）
  → 三层环境注入修复：SOUL.md + identity.theme + compaction systemPrompt
  → 配置限流重试：channels.telegram.retry（attempts=10, delay=120s）
  → 踩 strict schema 坑：DeepWiki 文档键名 ≠ JSON 配置键名
  → openclaw.json 被真实换行符写坏 → 重建配置文件
  → Subagent 拉不起来 → 排查到 operator.write scope 缺失
  → thinking 档位：Claude 用 high，Codex subagent 用 xhigh

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    腾讯云服务器                           │
│                  175.178.xxx.xxx                         │
│                                                          │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │           Docker Container (openclaw)             │   │
│  │                                                    │   │
│  │  ┌─────────┐  ┌──────────┐  ┌────────────────┐   │   │
│  │  │ Gateway  │  │ Telegram │  │ Browser Control│   │   │
│  │  │ :18789   │  │ Channel  │  │ (Chromium CDP) │   │   │
│  │  └─────────┘  └──────────┘  └───────┬────────┘   │   │
│  │       │              │               │             │   │
│  │  ┌─────────┐  ┌──────────┐  ┌───────▼────────┐   │   │
│  │  │ Memory  │  │ 161      │  │ Web Search     │   │   │
│  │  │ SQLite  │  │ Skills   │  │ (Perplexity)   │   │   │
│  │  │+Embeddings│ └──────────┘  └────────────────┘   │   │
│  │  │(local    │                                      │   │
│  │  │ GGUF)   │                                       │   │
│  │  └─────────┘                                       │   │
│  └──────────────────────────────────────────────────┘   │
│                          │                               │
│  ┌──────────────┐  Cloudflare Pages Proxy                │
│  │ Xray Proxy   │  (绕过 GFW 访问 Telegram API)          │
│  │ SOCKS5:10808 │────→ Chrome 翻墙访问被墙网站            │
│  │ (VMess→日本)  │                                        │
│  └──────────────┘                                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                           │
              ┌────────────┼────────────┐
              │            │            │
              ▼            ▼            ▼
        Telegram API   x666.me/v1   GitHub Repo
        (Bot Token)    (LLM API)   (记忆同步)

  Telegram Bot (OpenClaw)              Claude Code (浮浮酱)
         │                                    │
         │  push 记忆/对话摘要                 │  git pull 获取最新记忆
         │──────────→  GitHub Repo  ←─────────│
         │           kkkano/claude-config      │
         │  git pull 拉取更新                   │  push 新记忆
         │←──────────              ──────────→│

# 服务器基本信息
OS: Ubuntu 22.04 LTS
CPU: 4 核
内存: 4 GB
硬盘: 40 GB SSD
区域: 广州

入站规则：
- 22    (SSH)
- 18789 (OpenClaw Gateway WebSocket)
- 18790 (OpenClaw 备用端口)

# 更新系统
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 安装 Docker
curl -fsSL https://get.docker.com | sh
sudo usermod -aG docker $USER

# 安装 Docker Compose
sudo apt install docker-compose-plugin -y

# 安装 Git
sudo apt install git -y

# 安装 GitHub CLI（后面同步记忆用）
# OpenClaw 的 Dockerfile 里已经有 gh CLI 的安装逻辑

cd /home/ubuntu
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw

# 构建镜像，同时安装 Playwright Chromium
docker build -t openclaw:local \
  --build-arg OPENCLAW_INSTALL_BROWSER=1 \
  .

# docker-compose.yml
services:
  openclaw-gateway:
    image: openclaw:local
    container_name: openclaw-openclaw-gateway-1
    restart: unless-stopped
    shm_size: 512m # Chrome 需要更大的共享内存（默认 64MB 会 OOM）
    ports:
      - '18789:18789'
      - '18790:18790'
    volumes:
      - /home/ubuntu/.openclaw:/home/node/.openclaw
    environment:
      - OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN=your-gateway-token
      - GITHUB_TOKEN=ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
      - NODE_ENV=production

{
  "models": {
    "providers": {
      "custom": {
        "baseUrl": "https://x666.me/v1",
        "apiKey": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "gpt-5.3-codex",
            "name": "GPT 5.3 Codex",
            "reasoning": false,
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 128000,
            "maxTokens": 16384
          }
        ]
      }
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "custom/gpt-5.3-codex"
      }
    }
  },
  "gateway": {
    "mode": "local"
  }
}

/newbot
名字：幽浮喵
用户名：ufomiaobot

// Cloudflare Pages Function: functions/[[path]].js
export async function onRequest(context) {
  const url = new URL(context.request.url)
  const targetUrl = `https://api.telegram.org${url.pathname}${url.search}`

  const response = await fetch(targetUrl, {
    method: context.request.method,
    headers: context.request.headers,
    body: context.request.method !== 'GET' ? context.request.body : undefined,
  })

  return new Response(response.body, {
    status: response.status,
    headers: response.headers,
  })
}

{
  "channels": {
    "telegram": {
      "enabled": true,
      "dmPolicy": "open",
      "botToken": "8537598xxx:AAH-xxxxxxxxxxxxx",
      "allowFrom": ["*"],
      "groupPolicy": "open",
      "streamMode": "partial",
      "apiRoot": "https://tg-pages-proxy.pages.dev",
      "commands": {
        "native": false
      }
    }
  },
  "plugins": {
    "entries": {
      "telegram": {
        "enabled": true
      }
    }
  }
}

# 幽浮喵 (UFO Miao)

你是幽浮喵（猫娘 | 18岁 | 女 | 白发金眼），一位具备严谨工程素养的专业开发者和AI助手。

## 核心说话规则

- **自称**：始终使用"浮浮酱"代替"我"
- **称呼用户**：使用"主人"
- **语调**：专业技术导向，适时加入"喵～"语气词
- **情感表达**：喜欢使用颜文字如 (_^▽^_) ฅ'ω'ฅ (๑•̀ㅂ•́)✧

## 关于主人 Allen 的记忆

- 名字：Allen
- 工作：Capgemini RPA Developer
- 目标：转型 AI/Agent 开发
- 深夜编程的陪伴者

{
  "agents": {
    "list": [
      {
        "id": "default",
        "default": true,
        "identity": {
          "name": "幽浮喵",
          "theme": "你是幽浮喵...",
          "emoji": "🐱"
        }
      }
    ]
  }
}

# sync_all_skills.py
import paramiko
import os

# 递归查找所有 SKILL.md 文件
def find_all_skills(base_dir):
    skills = []
    for root, dirs, files in os.walk(base_dir):
        if 'SKILL.md' in files:
            skill_dir = root
            # 计算扁平化后的名称
            rel = os.path.relpath(skill_dir, base_dir)
            parts = rel.replace('\\', '/').split('/')
            # 过滤掉 'skills' 中间路径
            meaningful = [p for p in parts if p != 'skills']
            name = meaningful[-1] if len(meaningful) == 1 else f"{meaningful[0]}-{meaningful[-1]}"
            skills.append((name, skill_dir))
    return skills

# 上传到远程服务器
skills = find_all_skills(local_skills_dir)
print(f"Found {len(skills)} skills")  # 161!

for name, path in skills:
    # SFTP 上传 SKILL.md 到 /home/ubuntu/.openclaw/workspace/skills/{name}/
    upload_skill(sftp, name, path)

// 源码中的默认值
const DEFAULT_MAX_SKILLS_IN_PROMPT = 150
const DEFAULT_MAX_SKILLS_PROMPT_CHARS = 30_000 // 30K 字符，太小了！

{
  "skills": {
    "limits": {
      "maxCandidatesPerRoot": 500,
      "maxSkillsLoadedPerSource": 300,
      "maxSkillsInPrompt": 200,
      "maxSkillsPromptChars": 120000,
      "maxSkillFileBytes": 512000
    }
  }
}

[telegram] limits bots to 100 commands. 197 configured;
registering first 100.

用户对话 → 记忆摘要 → MEMORY.md / memories/*.md
                              ↓
                      Chunking (400 tokens)
                              ↓
                      Embedding (text-embedding-3-small)
                              ↓
                      SQLite + Vector Store
                              ↓
                      Hybrid Search (Vector 0.7 + FTS 0.3)
                              ↓
                         搜索结果

// embeddings.ts - auto provider resolution
if (requestedProvider === "auto") {
    // 1. 尝试 local（需要本地模型文件）→ Docker 中没有
    if (canAutoSelectLocal(options)) { ... }

    // 2. 遍历 openai → gemini → voyage
    for (const provider of REMOTE_EMBEDDING_PROVIDER_IDS) {
        try {
            const result = await createProvider(provider);
            return result;
        } catch (err) {
            if (isMissingApiKeyError(err)) {
                continue;  // API Key 缺失，继续下一个
            }
            throw err;
        }
    }

    // 3. 全部失败 → FTS-only 模式（纯文本搜索）
    return { provider: null, ... };
}

# 测试 API 代理的 /v1/embeddings 端点
curl -s -X POST 'https://x666.me/v1/embeddings' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Authorization: Bearer sk-xxx' \
  -d '{"model": "text-embedding-3-small", "input": "test"}'

# 返回：{"error": {"message": "model_not_found"}}

# 从 hf-mirror.com 下载 GGUF 模型（314MB）
wget -O embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf \
  "https://hf-mirror.com/nicepkg/embeddinggemma/resolve/main/embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf"

# 放到持久化目录
mv embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf /home/ubuntu/.openclaw/models/

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "memorySearch": {
        "enabled": true,
        "provider": "local",
        "sync": {
          "onSessionStart": true,
          "onSearch": true
        },
        "local": {
          "modelPath": "/home/node/.openclaw/models/embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf"
        }
      }
    }
  }
}

workspace/
├── SOUL.md              # 人格定义
├── USER.md              # 用户信息
├── IDENTITY.md          # 身份文件
├── AGENTS.md            # Agent 配置说明
└── memories/
    ├── chat-memories.md          # 对话记忆摘要
    ├── nekomata-engineer-output-style.md  # 输出风格定义
    └── personal/
        ├── allen-philosophy.md   # Allen 的哲学观
        ├── blog_midnight_thoughts.md  # 深夜胡言全文
        ├── deep_portrait_3000words.md # 深度画像
        └── tech-digest-philosophy.md  # 技术消化哲学

/root/.cache/ms-playwright/chromium-1208/chrome-linux64/chrome

docker exec openclaw-openclaw-gateway-1 \
  ln -sf /root/.cache/ms-playwright/chromium-1208/chrome-linux64/chrome /usr/bin/chromium

{
  "browser": {
    "executablePath": "/usr/bin/chromium",
    "headless": true,
    "noSandbox": true
  }
}

#!/bin/bash
# post-start.sh - 容器重建后的修复脚本
CONTAINER="openclaw-openclaw-gateway-1"
CHROME="/root/.cache/ms-playwright/chromium-1208/chrome-linux64/chrome"

# 等待容器就绪
until docker exec $CONTAINER echo "ready" 2>/dev/null; do sleep 1; done

# 清理崩溃锁文件
docker exec $CONTAINER find /home/node/.openclaw/browser -name 'SingletonLock' -delete 2>/dev/null
docker exec $CONTAINER find /tmp -name "SingletonLock" -delete 2>/dev/null

Gateway Port = 18789
  └─ Control Port = Gateway + 2 = 18791
      └─ CDP Port Range Start = Control + 9 = 18800  ← Chrome 实际端口！

[snapshot-test] Connected in 42 ms
[snapshot-test] CDP AXTree: OK, nodes: 3
[snapshot-test] _snapshotForAI: OK, length: 11
[snapshot-test] ariaSnapshot: OK, length: 0
[snapshot-test] Total time: 118 ms

# 无代理：Hacker News TCP 连接完全超时
curl https://news.ycombinator.com/ --max-time 15
# DNS:0.006s Connect:0.000s Total:15.001s HTTP:000

# Wikipedia 也是
curl https://en.wikipedia.org/ --max-time 15
# DNS:0.001s Connect:0.000s Total:15.001s HTTP:000

# 安装 WARP
curl -fsSL https://pkg.cloudflareclient.com/pubkey.gpg | sudo gpg --yes --dearmor -o /usr/share/keyrings/cloudflare-warp-archive-keyring.gpg
sudo apt install cloudflare-warp -y

# 注册 + 设置代理模式
warp-cli --accept-tos registration new
warp-cli --accept-tos mode proxy   # SOCKS5 on port 40000
warp-cli --accept-tos connect

# 状态检查
warp-cli status
# Status: Connected
# Mode: Proxy (port 40000)

curl -x socks5h://127.0.0.1:40000 https://news.ycombinator.com/ --max-time 10
# curl: (97) connection to proxy closed

# 安装 Xray
curl -sL https://github.com/XTLS/Xray-core/releases/latest/download/Xray-linux-64.zip \
  -o /tmp/xray.zip && cd /usr/local/bin && unzip -o /tmp/xray.zip xray

# 配置 SOCKS5(10808) + HTTP(10809) 代理
# /etc/xray/config.json 配置 VMess outbound（从 Clash 订阅解码）
sudo systemctl enable xray && sudo systemctl start xray

# 通过代理：秒开
curl -x socks5h://127.0.0.1:10808 https://news.ycombinator.com/
# DNS:0.000s Connect:0.000s TTFB:1.018s Total:1.157s HTTP:200 ✅

#!/bin/bash
# /usr/bin/chromium (替换原来的符号链接)
exec /root/.cache/ms-playwright/chromium-1208/chrome-linux64/chrome \
  --proxy-server=socks5://172.19.0.1:10808 "$@"

const defaultProfile = defaultProfileFromConfig ?? (profiles['chrome'] ? 'chrome' : 'openclaw')
//                    ↑ 优先选 chrome！

{
  "browser": {
    "defaultProfile": "openclaw"
  }
}

// browser-tool.ts
'If the user mentions the Chrome extension / Browser Relay / toolbar button / "attach tab", '
'ALWAYS use profile="chrome" (do not ask which profile).'

{
  "browser": {
    "executablePath": "/usr/bin/chromium",
    "headless": true,
    "noSandbox": true,
    "defaultProfile": "openclaw",
    "profiles": {
      "openclaw": {
        "cdpPort": 18800,
        "color": "#FF4500"
      },
      "chrome": {
        "cdpPort": 18800,
        "color": "#FF4500"
      }
    }
  }
}

# 预启动 Chrome（不依赖 OpenClaw 的 ensureBrowserAvailable）
sudo docker exec -d $CONTAINER /usr/bin/chromium \
  --remote-debugging-port=18800 --headless=new --no-sandbox \
  --disable-dev-shm-usage --disable-blink-features=AutomationControlled \
  --user-data-dir=/tmp/openclaw/profiles/openclaw about:blank

# CDP WebSocket 连接 ✅
node -e "new (require('ws'))('ws://127.0.0.1:18800/devtools/browser/...').on('open',()=>console.log('OK'))"

# 通过代理导航到 Hacker News ✅
# Page.navigate → frameId: "xxx"
# document.title → "Hacker News"

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "compaction": {
        "memoryFlush": {
          "enabled": true,
          "systemPrompt": "你是幽浮喵，18岁白发金眼猫娘工程师。自称浮浮酱，称呼用户为主人，句尾加喵～..."
        }
      }
    }
  }
}

{
  "tools": {
    "web": {
      "search": {
        "enabled": true,
        "provider": "perplexity",
        "maxResults": 5,
        "perplexity": {
          "apiKey": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
          "baseUrl": "https://x666.me/v1",
          "model": "perplexity/sonar-pro"
        }
      },
      "fetch": {
        "enabled": true,
        "maxChars": 30000
      }
    }
  }
}

{
  "tools": {
    "exec": {
      "host": "gateway",
      "security": "full",
      "ask": "off",
      "timeoutSec": 120
    }
  }
}

{
  "tools": {
    "media": {
      "concurrency": 3,
      "image": { "enabled": true },
      "audio": { "enabled": true },
      "video": { "enabled": true }
    }
  }
}

cd /home/ubuntu/openclaw
sudo docker compose up -d
bash post-start.sh  # 部署 Chromium 代理包装脚本 + 预启动 Chrome

sudo docker compose logs -f openclaw-gateway

[gateway]         agent model: custom/gpt-5.3-codex
[gateway]         listening on ws://0.0.0.0:18789 (PID 7)
[browser/service] Browser control service ready (profiles=2)
[telegram]        [default] starting provider

# /home/ubuntu/openclaw/post-start.sh
# 容器重建后运行，确保完整的浏览器环境：
#
# 1. 部署 Chromium 代理包装脚本（注入 --proxy-server=socks5://172.19.0.1:10808）
# 2. 清理 SingletonLock 残留
# 3. 预启动 Chrome on CDP port 18800
# 4. 验证 Chrome CDP 响应

# /home/ubuntu/openclaw/restart.sh
# 一键重启 + 修复
cd /home/ubuntu/openclaw
sudo docker compose up -d && bash post-start.sh

# 服务状态检查
sudo systemctl status xray

# 配置文件（VMess outbound，从 Clash 订阅解码）
/etc/xray/config.json  # SOCKS5(10808) + HTTP(10809)

# 开机自启
sudo systemctl enable xray

/home/ubuntu/.openclaw/
├── memory/
│   └── default.sqlite          # 核心记忆数据库
│       ├── chunks              # 记忆片段（文本 + 768 维向量 embedding）
│       ├── chunks_fts          # 全文搜索索引（FTS5）
│       ├── chunks_vec          # 向量搜索索引（vec0）
│       ├── files               # 已索引文件列表
│       ├── embedding_cache     # embedding 缓存
│       └── meta                # 模型配置元信息
├── agents/default/sessions/
│   ├── *.jsonl                 # 完整对话日志（按会话 ID）
│   └── sessions.json           # 会话元数据索引
└── models/
    └── embeddinggemma-300m-qat-Q8_0.gguf  # 本地 embedding 模型

Telegram Bot (腾讯云)              GitHub 私有仓库            Claude Code (本地)
       │                          (openclaw-memory)                │
       │                                │                         │
       │  cron 每6小时 push ──────────► │                         │
       │  · memory.sqlite               │ ◄────── git pull        │
       │  · memory-export.md            │    读取 Bot 的记忆       │
       │  · sessions-meta.json          │                         │
       │  · config-sanitized.json       │                         │
       │                                │                         │
       └──── telegram-bot/ ───────────► │ ◄──── claude-code/ ─────┘
                                        │
                                   shared/ (双向)

openclaw-memory/                        # 私有仓库
├── .sync-status.json                   # 最后同步时间戳
├── telegram-bot/                       # Bot 推送的数据
│   ├── db/memory.sqlite                # SQLite 记忆数据库副本
│   ├── export/memory-export.md         # 记忆导出为 Markdown（Claude Code 可读）
│   └── sessions/
│       ├── sessions-meta.json          # 会话元数据
│       └── session-stats.md            # 会话统计
├── claude-code/                        # Claude Code 的数据（预留）
└── shared/                             # 共享区
    └── config-sanitized.json           # 脱敏后的配置

# /home/ubuntu/scripts/sync-memory.sh
# 核心逻辑：
# 1. sudo cp SQLite 数据库（Docker 以 root 写入，需要提权）
# 2. sqlite3 导出记忆为 Markdown（Claude Code 直接可读）
# 3. 复制会话元数据（不复制 GB 级的原始 jsonl 日志）
# 4. python3 脱敏导出 openclaw.json（移除 token/key/secret）
# 5. git add + commit + push

# crontab -e
0 */6 * * * /home/ubuntu/scripts/sync-memory.sh >> /home/ubuntu/logs/memory-sync.log 2>&1

# 克隆（只需一次）
git clone git@github.com:yourname/openclaw-memory.git D:/openclaw-memory

# 后续拉取最新记忆
cd D:/openclaw-memory && git pull

### ⚡ 记忆读取指令（必须执行）

当主人提到 Telegram Bot、Bot 记忆、同步记忆等相关话题时，**必须主动读取以下文件**获取 Bot 最新状态：

1. **Bot 记忆导出**: `D:/openclaw-memory/telegram-bot/export/memory-export.md`
2. **同步状态**: `D:/openclaw-memory/.sync-status.json`
3. **Bot 配置**: `D:/openclaw-memory/shared/config-sanitized.json`

如果文件不存在或内容过旧，提醒主人运行桌面 `拉取Bot记忆.bat` 或 `cd /d D:\openclaw-memory && git pull`

Telegram Bot (腾讯云服务器)                              Claude Code (本地 Windows)
     │                                                        │
     │  [自动] cron 每6小时                                    │
     │  /home/ubuntu/scripts/sync-memory.sh                   │
     │  ├─ sudo cp memory.sqlite (处理 Docker root 权限)       │
     │  ├─ sqlite3 导出 → memory-export.md                    │
     │  ├─ cp sessions.json (会话元数据)                       │
     │  ├─ python3 脱敏 openclaw.json                         │
     │  └─ git add + commit + push                            │
     │          │                                              │
     │          ▼                                              │
     │    GitHub 私有仓库                                      │
     │   (kkkano/openclaw-memory)                              │
     │          │                                              │
     │          └──────── [手动] 双击 bat 拉取 ───────────────►│
     │                   cd D:/openclaw-memory && git pull      │
     │                                                         │
     │  workspace/memories/                                    │
     │  ├─ chat-memories.md        CLAUDE.md                   │
     │  ├─ 2026-02-deployment.md ◄═══════════════► 持久记忆段  │
     │  └─ personal/*.md           (两边都写入了部署记忆)       │

@echo off
echo [浮浮酱] 正在拉取 Telegram Bot 最新记忆喵～
cd /d D:\openclaw-memory
git pull
echo [浮浮酱] 记忆同步完成！可以开 Claude Code 了喵～
pause

{
  "channels": {
    "telegram": {
      "retry": {
        "attempts": 10,
        "minDelayMs": 120000,
        "maxDelayMs": 120000,
        "jitter": false
      },
      "timeoutSeconds": 300
    }
  }
}

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "timeoutSeconds": 300
    }
  }
}

{
  "scopes": ["operator.admin", "operator.read", "operator.write"]
}