OpenClawエージェントが、関係性に基づくナッジを備えた文脈的リマインダーを実装

OpenClawユーザーが、従来のスケジュール通知とは異なる方法で動作するコンテキストリマインダーを備えたパーソナルエージェントシステムを実装しました。このシステムは、カレンダーの負荷、現在のタスク、時間帯など複数の要素を使用してリマインダーを発動するタイミングを決定し、ユーザーが実際に対応できる場合にのみリマインダーが表示されるようにしています。

リマインダーシステムの詳細

リマインダーシステムには、3段階のエスカレーションラダーが含まれています：

• 最初のリマインダー：穏やかな通知
• 2回目のリマインダー：より強い通知
• 3回目のリマインダー：リマインダーがまだ関連性があるかどうかを尋ね、その後は沈黙します

ユーザーは、このアプローチが重要なリマインダーの持続性を維持しながら、うるさく催促することを避けられると指摘しています。

メモリと関係性の機能

エージェントとの定期的なジャーナリングを通じて、システムは以下の記憶を構築します：

• ユーザーが誰と話しているか
• 会話で何が議論されたか
• 特定の人々との最後の連絡からどれくらい経過したか

この記憶により、2つの主要な機能が可能になります：

• 関係性の促し：エージェントは、しばらく話していない人々に連絡するようユーザーにリマインドします（例：3ヶ月間連絡していない友人）
• 会議の準備：会議前に、エージェントは以前の議論トピックを引き出し、ユーザーが準備不足で会議に臨むことがないようにします

実装アプローチ

ユーザーはこのシステムを「The OpenClaw Playbook」という本にまとめており、コードではなくプロンプトを使用してパーソナルシステムを構築することに焦点を当てています。同書のパートIIが現在利用可能です。

ユーザーは、食料品やワークアウトのタイミングなどの実用的なリマインダーにはこのシステムが効果的だと感じている一方で、関係性の促しについては複雑な感情を抱いていると報告しています。3ヶ月間話していなかった友人に電話するようリマインドされた後、良い会話ができたものの、促しがなければ電話をかけていたかどうか疑問に思ったとのことです。