El plugin Refine Cycle hace que los agentes de OpenClaw aprendan de los errores repetidos
Refine Cycle es un plugin de OpenClaw que ataca un modo de fallo muy concreto: el agente corrige un error dentro de una conversación y luego lo repite en la siguiente. Revisa sesiones recientes, identifica los errores que se repiten y escribe una lección breve que el agente verá desde ese momento en adelante.
Cómo funciona
El ciclo tiene tres pasos, no es un entrenamiento:
- Escanear — revisa las sesiones recientes del agente en busca de errores recurrentes.
- Escribir — destila cada error recurrente en una lección breve que se inyecta en el contexto del agente a partir de ese momento.
- Verificar — comprueba más tarde si el mismo error volvió a aparecer.
El plugin es transversal a las sesiones por diseño. El fallo que aborda es la amnesia conversacional: el mismo formato de fecha equivocado, el mismo flag que falta, el mismo comando que nunca funciona en tu máquina. Un agente puede corregir un error en una conversación y volver a cometerlo en la siguiente. Refine Cycle recuerda entre conversaciones para que dejes de explicar lo mismo dos veces.
Resultados medidos
El autor reporta un salto enorme en errores repetidos:
- OpenClaw por sí solo: 8% de errores repetidos resueltos correctamente.
- Con el plugin: 91%.
De dónde viene
Refine Cycle adapta el concepto /refine del Prime Agent de Prime Intellect (Continual Harness) al sistema de plugins de OpenClaw. Si ya conoces el enfoque de continual harness del Prime Agent, esta es la misma idea portada al empaquetado y las convenciones de instalación de ClawHub.
Instalación
Página del plugin: https://clawhub.ai/bergschloss/plugins/refine-cycle
Source: https://github.com/Bergschloss/Refine-Cycle-for-OpenClaw
Para quién es
Para cualquiera que ejecute un agente OpenClaw en sesiones prolongadas donde una misma clase de error sigue reapareciendo —formatos incorrectos, flags ausentes, comandos específicos de cada máquina— y que esté cansado de repetir la corrección en cada conversación nueva.
📖 Lee la fuente completa: r/openclaw
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