OpenClaw-Benutzer kämpfen mit der KI-Agenten-Automatisierung nach erfolgreicher Claude-Code-Pipeline

Erfolg mit Claude Code vs. Frustration mit OpenClaw-Agent

Ein Nutzer auf r/openclaw teilte seine Erfahrungen beim Versuch, die Bildrekonstruktion mit nanobanana für Kunden seiner Marketingagentur zu automatisieren. Er erreichte eine funktionierende Pipeline mit Claude Code in nur einer Stunde, indem er mit dem Modell sprach, API-Schlüssel bereitstellte und es mehrere Tests starten ließ, mehrere Werkzeuge zur Hintergrundextraktion nutzte und Vorlagenaufforderungen durch visuelle Bildanalyse verfeinerte.

Der Nutzer versuchte dann, diesen Prozess einem KI-Agenten in seinem OpenClaw-Setup beizubringen, der auf Gemini 3.1 Pro läuft. Der Agent zeigte mehrere Probleme:

• Schlechte Argumentationsfähigkeiten
• Langsame Antwortzeiten
• Fehlerhafte Ausgaben
• Scheitern, die gleichen Ergebnisse wie Claude Code nach fast einem Tag Versuchen zu erzielen

Der Nutzer vermutet, dass die Modellwahl das Problem sein könnte, und erwähnt speziell, dass „die Nutzung von gem3.1 pro über vertex das Problem ist“. Er erwägt zwei mögliche Lösungen: seinem Agenten seinen Claude Code zu geben, damit er die Aufgabe genauso schnell ausführen kann wie er selbst, oder ganz auf ein anderes Modell umzusteigen.

Der Fall beleuchtet eine häufige Herausforderung in KI-Automatisierungsabläufen: Erfolgreiche Ergebnisse mit einem Modell übertragen sich nicht immer reibungslos auf agentenbasierte Implementierungen, insbesondere wenn unterschiedliche zugrundeliegende Modelle beteiligt sind.