Les utilisateurs d'OpenClaw signalent des goulots d'étranglement dans la planification et la revue avec les agents IA.
Le goulot d'étranglement de la planification et de la révision
Une récente discussion sur r/openclaw met en lumière un point de friction persistant lors du travail avec des agents d'IA pour le codage : si la génération de code fonctionne bien, les processus de planification et de révision restent lourds et manuels.
L'utilisateur décrit avoir passé 30 minutes à 'guider les agents à travers une revue d'architecture' et à mettre en place des systèmes basés sur des fichiers pour que les agents puissent lire le travail des autres, nécessitant une surveillance constante et des entrées manuelles. Cela aboutit à un 'cimetière de fichiers MD' de plans, de documents d'architecture et de revues de code qui sont lus et modifiés seuls, puis collés dans Slack pour un retour d'équipe sous forme de 'mur de texte sans possibilité de commenter quoi que ce soit de spécifique.'
Les ruptures de collaboration
Lorsque plusieurs agents sont impliqués dans le processus, le raisonnement se perd. L'utilisateur rapporte qu'un agent a esquissé une refonte avec des compromis détaillés, pour qu'un agent de révision la réécrive en un plan propre qui a supprimé tous les compromis. Le raisonnement original a complètement disparu.
Le flux de travail actuel est décrit comme 'MS-DOS : un éditeur de texte et une fenêtre de chat' - un contraste frappant avec l'efficacité automatisée de la génération de code.
Solutions émergentes
Certains utilisateurs expérimentent ce qu'ils appellent des 'éditeurs de documents natifs pour agents' - mentionnant spécifiquement comment.io et Proof by Every. Ces outils permettent des commentaires en ligne et permettent aux agents de co-éditer des documents sans détruire les modifications des autres. Bien qu'à un stade précoce, ils représentent des tentatives d'amélioration par rapport à la 'boucle copier-coller-dans-le-chat' qui domine actuellement les flux de travail de planification et de révision.
La question centrale demeure : comment mieux planifier et réviser avec à la fois des agents et des humains de manière collaborative et traçable.
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