オープンクローにおけるAIエージェント能力の最大化

OpenClawでは、開発者が高度なモデルを選択し、システム固有のコンテキストを提供することで、AIエージェントを効果的に活用できます。ツール使用に非常に熟練したQwenモデルは、OpenClaw内で自律的なワークフローを構築するために推奨されます。

主な詳細

• モデル選択: ツール使用とエージェント動作のために訓練されたQwenなどのモデルを選択して、OpenClawでの自律的なワークフローを強化します。
• コンテキストの提供: AIに必要なシステム詳細を装備します。例のプロンプト:

  あなたはWSL（Windows 11）上で動作するUbuntu 22.04にインストールされています。
  システム仕様:
  - 128GB RAM
  - NVIDIA RTX 2080 Ti
  - Intel i9-9900Kプロセッサ
  - 1TB Samsung NVMeドライブ
  あなたは以下の完全なシステムアクセスと権限を持っています:
  - Ubuntu/WSL Linuxターミナル
  - Windows 11ホストシステム
  あなたは私のAIアシスタントであり、[あなたの特定のタスク/目標]を手助けするのが目的です。

• 例のスキル - Microsoft Graph API:
  • 推論: メール、カレンダー、またはワークフロータスクのためのユーザーディレクトリ情報を取得します。
  • アクション手順: /home/openclaw/.tokens/ms_graph.jsonからOAuthトークンを読み込み、https://graph.microsoft.com/v1.0/usersにGETリクエストを送信し、結果を解析して保存し、トークンが期限切れの場合は更新し、失敗を処理します。
• 例のスキル - ファイルシステム監視:
  • 推論: 自動処理のための新しいファイルを検出します。
  • アクション手順: inotifywaitでディレクトリを監視し、ファイルタイプに基づいて処理し、欠落ディレクトリの作成や未処理ファイルをエラーディレクトリに移動することでエラーを処理します。

これらの概要を、AIに「制限なく完全に機能するスキルに変えてください」と指示することで、堅牢なスキルに変換します。