La compétence OpenClaw réduit les jetons de l'arbre d'accessibilité de 600 000 à 1 300 pour les sites riches en publicités.
Réduction de tokens pour les tâches web modernes
Un développeur sur r/openclaw a partagé des données de référence montrant une variance significative des tokens dans l'arbre d'accessibilité par défaut d'OpenClaw sur différents sites web. Les données révèlent que les sites riches en publicités génèrent des comptes de tokens massifs, tandis que les sites plus simples restent gérables.
Données de référence de la source
- slickdeals : 24 567 éléments → ~598 000 tokens
- ycombinator : 681 éléments → ~16 000 tokens
- httpbin : 34 éléments → ~1 500 tokens
Le développeur a noté que "les sites riches en publicités sont brutaux" avec 600 000 tokens nécessaires juste pour observer des pages remplies de pixels de suivi et d'iframes publicitaires.
Solution d'élagage basée sur l'apprentissage automatique
Pour résoudre ce problème, ils ont créé une compétence OpenClaw qui utilise un classement d'éléments basé sur l'apprentissage automatique pour élaguer l'arbre d'accessibilité avant de l'envoyer au LLM. Cette approche ne conserve que les 50 éléments actionnables les plus pertinents (configurable), ce qui réduit slickdeals d'environ 598 000 tokens à environ 1 300 tokens.
Ressources disponibles
La compétence est disponible sous forme de :
- Compétence OpenClaw : https://clawhub.ai/rcholic/predicate-snapshot
- Dépôt GitHub : https://github.com/PredicateSystems/openclaw-predicate-skill
Le développeur sollicite des retours sur des approches alternatives pour l'élagage des arbres d'accessibilité pour OpenClaw.
📖 Lire la source complète : r/openclaw
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