OpenClaw Multi-Agent-Workflow-Probleme: Stillstand, Kontextverlust und Token-Ineffizienz
Herausforderungen bei OpenClaw-Multi-Agent-Workflows
Ein Entwickler hat erhebliche Probleme mit dem Multi-Agent-Workflow-System von OpenClaw detailliert beschrieben, insbesondere im Zusammenhang mit der Aufrechterhaltung der Autonomie während komplexer Projektanalysen. Der Nutzer kehrt aufgrund dieser Probleme zu anderen agentenbasierten Frameworks zurück.
Technisches Setup
Die getestete Konfiguration umfasste:
- Modelle: Gemini 3 Pro und Codex
- Struktur: 1 COO-Agent (Orchestrator) plus mehrere spezialisierte Task-Agenten
- Konfiguration: Benutzerdefinierte SOUL.md-, IDENTITY.md- und USER.md-Dateien für den Kontext
- Integration: Verschiedene Clawhub.ai-Fähigkeiten
Gemeldete Probleme
Workflow-Stillstand
Agenten bleiben während des Betriebs häufig hängen. Der Orchestrator (COO) geht davon aus, dass die Agenten noch verarbeiten, aber das Dashboard zeigt nach den ersten 10 Minuten keine Aktivität mehr. Die Implementierung einer "Check-in"-Schleife löste den Kommunikationsabbruch zwischen den Agenten nicht.
Kontextverlust/-leckage
Trotz der Bereitstellung benutzerdefinierter Dokumentationsdateien müssen Agenten für grundlegende Projektfakten ständig neu aufgefordert werden. Das System scheint mit dem Langzeit-Task-Statusmanagement zu kämpfen.
Token-Ineffizienz
In einem Durchlauf wurden über 400 Millionen Tokens ohne greifbare Ausgabe verbraucht. Dies lag hauptsächlich daran, dass Agenten in Schleifen gerieten oder dieselben Schritte erneut analysierten, ohne zu "Aktions"-Phasen überzugehen.
Nutzerbewertung
Der Entwickler stellt in Frage, ob OpenClaw derzeit nur eine "coole Benutzeroberfläche" für manuelle Aufforderungen ist, anstatt ein stabiles autonomes System. Er stellt fest, dass es sich für langlaufende Aufgaben deutlich weniger stabil anfühlt als Claude Code oder sogar grundlegende AutoGPT-Setups.
Der Nutzer fragt speziell: Gibt es bestimmte Konfigurationen oder "Clawhub"-Fähigkeiten, die das Autonomieproblem tatsächlich beheben, oder ist die Architektur derzeit zu fragil für Multi-Agent-Schleifen?
📖 Read the full source: r/openclaw
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