OpenClaw Onboarding: Wie Du Deinen KI-Agenten Richtig Trainierst

OpenClaw Onboarding: Wie Du Deinen KI-Agenten Richtig Trainierst
Onboarding ist die wichtigste Phase der Arbeit mit OpenClaw. Wie du dich dem Agenten "vorstellst", bestimmt die Qualität aller zukünftigen Arbeit. Es ist eine Investition von 30-50€ in Tokens, die sich vielfach auszahlt.
Warum Das Kritisch Ist
"Denke an OpenClaw als günstige Arbeitskraft, die du trainieren musst — Müll-Anweisungen = Müll-Output"
Der Agent ist kein fertiges Produkt—es ist ein trainierbares System. Je besser du es trainierst, desto nützlicher wird es.
Modell für Onboarding
Nutze Claude Opus
- Gibt dem Agenten die beste "Persönlichkeit"
- Versteht Nuancen
- Kostet 30-50€ in Tokens
- Nach Setup zu günstigem Modell wechseln
"Kommt an nichts anderes heran. Wird deinem Bot die meiste Persönlichkeit geben."
Was Du Dem Agenten Erzählen Sollst
Über dich:
- Beruf und Arbeitsbereich
- Arbeitsgewohnheiten
- Persönliche Gewohnheiten
- Zeitplan (wann du arbeitest, wann du schläfst)
- Zeitzone
Über Interessen:
- Welche Inhalte du konsumierst
- Welche Nachrichten dich interessieren
- Hobbys
- Sport
- Essen
Über Ziele:
- Warum du den Agenten brauchst
- Welche Aufgaben automatisieren
- Was am meisten Zeit kostet
- Was dich an der Routine nervt
Q&A-Session
Bitte den Agenten, dich zu interviewen:
"Mach ein sehr tiefgehendes Q&A über mich, meine Arbeitsgewohnheiten, meine persönlichen Gewohnheiten, wofür ich dich nutzen will, welche Dinge mich interessieren, welche Inhalte ich schaue, welches Essen ich mag, welchen Sport ich verfolge."
Antworte so detailliert wie möglich.
Definiere die Persönlichkeit
Beispiele:
- Ziggy aus Quantum Leap
- JARVIS aus Iron Man
- Cortana aus Halo
- Deine eigene einzigartige Persönlichkeit
Was definieren:
- Wie er dich anspricht
- Formell / informell
- Humor oder Ernst
- Tonfall
- Emoji-Nutzung
Nach dem Onboarding
- Führe
/compactaus — Kontext leeren - Bitte um Speicherung im Gedächtnis
- Überprüfe, was gespeichert wurde
- Zu günstigem Modell wechseln
Investiere ins Onboarding—zahlt sich für immer aus.
👀 Siehe auch

OpenClaw-Installationshürden unter Windows 11 und wie man sie überwindet
Ein Benutzer beschreibt drei spezifische Hindernisse bei der Installation von OpenClaw auf einem frischen Windows 11-Rechner: PowerShell-Ausführungsrichtlinie, Windows Defender-Blockierung und fehlende Abhängigkeiten wie Node.js und Git.

Drei wesentliche OpenClaw-Fähigkeiten für einen stabilen Aufbau: Speicher, Sicherheit und Erkundung
Ein Reddit-Beitrag empfiehlt, zuerst drei spezifische Arten von OpenClaw-Fähigkeiten zu installieren: eine Speicherkorrekturfähigkeit, um Kontextverlust zu verhindern, eine lokale Sicherheitsprüfungsfähigkeit, um auf bösartigen Code zu überprüfen, und einen kuratierten Entdeckungshub, um gepflegte Tools zu finden.

Optimierung von Qwen3.5-9B auf RTX 3070 Mobile mit ik_llama.cpp: Konfigurationsanpassungen und Benchmarks
Ein Entwickler teilt Optimierungsergebnisse für die Ausführung von Qwen3.5-9B Q4_K_M auf einer RTX 3070 Mobile 8GB GPU mit ik_llama.cpp und erzielt eine Generierungsgeschwindigkeit von ~50 Token/Sekunde sowie deutliche Verbesserungen bei der Prompt-Auswertung durch Konfigurationsanpassungen.

Qwen3.5-397B MoE läuft auf 14 GB RAM dank geladenen Expertenseiten auf dem M1 Ultra
Die Paged-MoE-Engine hält nur 20 Experten im Arbeitsspeicher und lädt den Rest bei Bedarf von der SSD nach – damit läuft ein 209 GB großes 397B-Modell auf einem 64 GB Mac Studio mit 1,59 tok/s und 14 GB RAM-Spitzenlast. Enthält Benchmarks für kleinere Modelle.