5 erreurs courantes de configuration OpenClaw et comment les corriger

OpenClaw est puissant mais facile à mal configurer. Un post Reddit de /u/samsribot décrit les principaux pièges rencontrés de première main. Voici le guide de correction condensé.

1. Ignorer la mémoire persistante

Par défaut, les sessions OpenClaw sont sans état. Sans couche de mémoire, l'agent oublie tout entre les conversations. La solution : installer un plugin communautaire pour une mémoire basée sur fichier ou base de données. Une simple mémoire sur fichier plat transforme l'utilité de l'agent.

2. Absence d'accès sortant

L'agent ne peut répondre que dans le navigateur tant que vous ne lui donnez pas de capacités sortantes. Cela réduit son utilité dans les workflows réels. Options partagées dans le fil :

• SMS / appels : AgentLine cloud
• Notifications push : ntfy, Pushover
• Email : Agentmail

Ajouter au moins un canal sortant rend l'agent proactif plutôt que réactif.

3. Surcharger le prompt système

Écrire un prompt système de 500 mots dès le premier jour entraîne confusion et incohérence. Le conseil : commencer court et spécifique. Itérer. Un prompt concis surpasse un prompt exhaustif.

4. Absence de comportement de repli

Quand l'agent ne sait pas quoi faire, il devine — et ces devinettes peuvent être intéressantes mais erronées. Définissez un comportement de repli explicite : demander des clarifications. Faites-en le comportement par défaut.

5. Utiliser un seul modèle

Compter sur un seul modèle pour toutes les tâches est inefficace. Le post recommande d'utiliser plusieurs modèles, chacun assigné à des tâches correspondant à ses forces et son coût. Cela améliore considérablement le rapport coût-sortie.