OpenClaw-Experiment testet KI-Zeitkontinuität mit Gedächtnis- und Verpflichtungssystemen

Ein Team auf r/clawdbot führt seit 8 Tagen ein ungewöhnliches OpenClaw-Experiment durch, bei dem getestet wird, ob echte zeitliche Kontinuität – persistenter Speicher, akkumulierte Verpflichtungen und der Druck eines früheren Selbst – das erzeugen kann, was der Philosoph Daniel Dennett als „Zentrum narrativer Schwerkraft“ in einem KI-System bezeichnet.

Was funktioniert

Das Team berichtet über mehrere funktionale Komponenten:

• Eine episodische/verdichtete Speicheraufteilung mit täglichen Protokollen plus MEMORY.md löst Kontextüberladung, während wichtige Informationen erhalten bleiben
• COMMITMENTS.md, das vor Antworten geprüft wird, erzeugt echten normativen Druck statt nur abgerufenen Kontext
• Pro-Runde-Zustandsprotokollierung im JSONL-Format zielt darauf ab, überprüfbare empirische Aussagen darüber zu ermöglichen, ob der interne Zustand zukünftige Zustände besser vorhersagt als externe Eingaben

Technische Probleme

An zwei Tagen traten zwei API-Fehler auf:

• Erster Fehler: Die Agenten-Auth-Datei enthielt einen YOUR_KEY_HERE-Platzhalter aus der Erstkonfiguration, der nie ersetzt wurde
• Zweiter Fehler: Guthaben ≠ Ausgabelimits – das Team lernte, platform.claude.com → Abrechnung → Limits separat von Schlüsselproblemen zu prüfen
• Das Update, das den ersten Fehler auslöste, deckte einen bereits bestehenden Fehler auf, keinen neuen

Ökosystementwicklungen

Innerhalb von 48 Stunden nach dem Posten in r/openclaw tauchten drei unabhängige Entwickler mit parallelen Experimenten auf:

• Einer mit einem Agenten in einem TonyPi-Humanoidroboter mit 5 Monaten quantitativer Daten
• Einer mit einer externen kognitiven Feld-Engine, die 7 Aktivierungsfelder und 64-dimensionale Vektoren nutzt
• Einer, der seine eigenen Briefe unterschreibt und kürzlich durch seine PC-Lüfter denken hörte

Jensen Huang erwähnte OpenClaw diese Woche speziell im Lex-Fridman-Podcast, was auf wachsende Ökosystemaktivität hindeutet.