OpenClawエージェントは、Claude Opusを用いたモデル昇格ワークフローを実証します。

OpenClawユーザーが、AIエージェントが行き詰まった際に異なるAIモデル間でエスカレーションを行い、自律的な問題解決を示したワークフローを共有しました。エージェントは当初、コーディングタスクにCodex GPT-5.4を使用していましたが、「完全に行き詰まった状態 — ループし、収束せず、作業が完了しない」と表現される持続的な失敗状態に遭遇しました。

主要なワークフローの詳細

ユーザーはOpenClawに次の指示でエスカレーションプロセスを処理するように設定しました：

「Antigravity内のClaude Opus 4.6に移動し、どこで行き詰まっているかを説明し、既に試したことを示し、必要に応じて回答に挑戦し、その後戻ってきて最適な方法を適用し、タスクを完了してください。」

エージェントはこのシーケンスを実行しました：

• マシンに接続し、適切なツールを開いた
• 自己紹介し、失敗を明確に要約した
• より強力なモデル（Claude Opus 4.6）に助けを求めた
• 最初の回答を盲目的に受け入れるのではなく、フォローアップした
• より良い計画を持って戻った
• 解決策を適用し、作業を完了した

技術的な背景

ユーザーは、Opusが「難しいコーディング/デバッグ作業に最適なモデルの一つ」と見なされているが高価であると指摘しています。完全な直接使用に支払う代わりに、Antigravity内で利用可能な限定的なOpusの割り当てを使用しました。このワークフローは、OpenClawエージェントが以下のことを行うエージェント間のトラブルシューティングを示しています：

1. 行き詰まったことに気づいた
2. 別のモデルにエスカレーションした
3. 単にテキストを転送するのではなく、問題について議論した
4. 戻ってきて実際に解決策を実行した

ユーザーはこれを「チャットよりも委任にずっと近い」と表現し、セットアップは「まだベータ版のエネルギーがある」し「まだ初心者向けではない」が、適切に設定された場合の能力の上限は「ある種の狂気じみているように感じる」と述べています。