Votre LLM ne devrait pas être votre workflow d'agent de codage : séparation des préoccupations dans OpenClaw

Si votre workflow d'agent de codage s'arrête dès que vous atteignez votre limite d'utilisation LLM, votre architecture a un problème : le LLM en fait trop. Une règle pratique de la communauté OpenClaw : le modèle doit raisonner sur le travail, mais il ne doit pas être le workflow lui-même.

Points clés

• Séparez l'orchestration du jugement : Les files d'attente, la gestion d'état, les tentatives, la planification, la vérification, les reçus et la récupération peuvent tous être exécutés de manière déterministe—sans implication du LLM.
• Appelez le LLM uniquement lorsque le jugement est requis : Concentrez les invocations de modèle sur les tâches qui nécessitent véritablement un raisonnement, pas sur le flux de contrôle de routine.
• Faites de votre boucle une infrastructure, pas des invites : Cette séparation transforme une boucle d'agent de « continuer à l'inviter » en quelque chose qui peut fonctionner de manière fiable.

Pourquoi c'est important

Lorsque le LLM est intégré à chaque étape de votre workflow, une limite d'utilisation devient un arrêt brutal. Vous êtes bloqué non pas parce que le travail est terminé, mais parce que l'orchestrateur ne peut pas penser sans son cerveau. En déplaçant les parties déterministes—suivi d'état, logique de réessai, planification, contrôles de vérification—dans du code simple, le système continue de fonctionner même lorsque le LLM est indisponible.

Le résultat est une boucle d'agent de codage qui se comporte comme une infrastructure : elle récupère, réessaie et vérifie par elle-même. Vous ne dépensez des jetons LLM (et n'atteignez des limites) que lorsque le travail nécessite réellement un raisonnement.

À qui cela s'adresse

Développeurs construisant ou étendant des agents de codage (comme ceux utilisant OpenClaw) qui veulent créer une automatisation résiliente et de qualité production plutôt que des chaînes d'invites fragiles.