Corrections pratiques pour les problèmes de fiabilité d'OpenClaw

Un développeur sur r/openclaw a détaillé son approche pour surmonter les problèmes de fiabilité courants d'OpenClaw, passant d'une expérience initiale frustrante à une configuration stable. Sa solution repose sur le traitement de l'agent comme n'ayant aucune mémoire persistante entre les sessions et sur l'application de tout via des fichiers et scripts structurés.

Techniques clés qui ont fonctionné

• Utiliser plusieurs installations pour la redondance : Ils maintiennent deux installations OpenClaw qui peuvent se connecter en SSH l'une à l'autre pour réparer les configurations cassées en cas de problème.
• Traiter les fichiers intégrés comme des documents vivants : Le développeur insiste sur la mise à jour active de SOUL.md, AGENTS.md, USER.md et MEMORY.md plutôt que de les définir une fois. Les règles importantes vont dans AGENTS.md, les corrections dans MEMORY.md, et tout ce qui n'est que dans le chat est perdu entre les sessions.
• Construire un système de mémoire à 3 niveaux : Ils ont ajouté :
  • Niveau 1 (chaud) : Journaux quotidiens (memory/YYYY-MM-DD.md) plus MEMORY.md pour le contexte récent et les faits triés lus à chaque session.
  • Niveau 2 (tiède) : La recherche de mémoire vectorielle d'OpenClaw pour la récupération sémantique dans les transcriptions de session et les fichiers de mémoire.
  • Niveau 3 (profond) : Un graphe de connaissances A-Mem avec 668 faits sur 41 entités, des scores d'activation, une décroissance temporelle et des liens inter-entités. Des tâches cron s'exécutent chaque nuit pour extraire de nouveaux faits des conversations et mettre à jour le graphe, et chaque semaine pour déprécier les faits obsolètes et reconstruire les liens.
  Cela permet de récupérer des informations mentionnées jusqu'à six semaines auparavant.
• Améliorer la qualité de la récupération avec les scores d'activation : Ils ont découvert que les 691 faits de leur graphe de connaissances avaient le même score d'activation (0,5), rendant les résultats de recherche aléatoires. Ils ont construit un script de boost d'activation qui augmente le score d'un fait de +0,1 chaque fois qu'il est consulté et applique une décroissance temporelle aux faits non utilisés, améliorant ainsi la priorisation de la récupération.
• Forcer un vidage avant la compaction : Pour éviter la perte de contexte lors de la compaction de la mémoire par OpenClaw, ils utilisent l'événement pré-compaction pour écrire WORKING.md avec l'état complet de la conversation avant l'effacement, évitant ainsi la perte de plus de 12 heures de contexte qu'ils avaient précédemment subie.
• Noter immédiatement les corrections : Ils maintiennent un fichier .learnings/LEARNINGS.md qui enregistre chaque correction significative avec la date, l'erreur, la correction et l'importance, garantissant que les sessions futures héritent de ces apprentissages.
• Rendre les instructions non négociables dans les fichiers : Ils ont réécrit les règles d'AGENTS.md avec un langage explicite comme "NON-NÉGOCIABLE" et "AUCUNE EXCEPTION", incluant des exemples d'échec, constatant qu'un langage direct est suivi plus systématiquement que des suggestions polies.
• Scripts de vérification de sécurité : Au lieu de s'appuyer sur le jugement de l'agent pour les vérifications de santé cron, ils l'ont remplacé par un script shell qui gère la logique de comparaison. L'agent exécute simplement le script et rapporte la sortie, éliminant le jugement du processus.
• Imposer la vérification avant affirmation comme règle écrite : Après que l'agent ait maintenu une hypothèse erronée sur plusieurs sessions, ils ont ajouté une règle en haut de chaque AGENTS.md : ne jamais affirmer quelque chose comme un fait sans le vérifier, rechercher d'abord, et dire "Je ne sais pas" en cas de doute.

Le modèle mental central est de traiter l'agent comme quelqu'un qui perd tous ses souvenirs chaque nuit, les fichiers servant de mémoire institutionnelle.