OpenClawエージェント構造：5つのコアファイルと3つの実用ケース

毎日1か月間使用した後、OpenClawユーザーは、エージェントの構築には常に5つのコアファイルの編集が含まれることを発見しました：User（あなた自身）、Soul（行動ルール）、Agent（ワークフローロジック）、Tools（能力の境界）、Identity（役割と性格）。この構造を理解することで、エージェント作成は「週末プロジェクト」から「10分の作業」に短縮されました。ユーザーは、難しい部分は技術的な実装ではなく、「良い出力」が実際にどのように見えるかを定義することだと指摘しています。

5ファイル構造で構築された3つの実用的エージェント

1. 日次AIブリーフィングエージェント

このエージェントは、夜間に4つのソース（AI Valley、Ben's Bites、Every、One Useful Thing）からコンテンツを取得します。重複する記事を統合し、毎朝ユーザーの母国語で日次ブリーフィングを配信します。最初のバージョンでは、重複記事が別々の項目として表示される問題や見出しの質の低さがありました。修正には、良い出力と悪い出力の例を含む厳密なフォーマット仕様の作成が含まれ、項目ごとの文数、関連記事の統合方法、太字にする部分、削除する部分などが定義されました。

2. 8歳児向け宿題コーチ

ChatGPTの反応的アプローチとは異なり、このエージェントは積極的に数学問題を提供します。一度に1つの掛け算問題を配信し、完了に対して罰則なしでポイントを付与し、すべての結果を自動的に記録します。ユーザーは、子供が時折「もう1つ」問題を求めることがあり、これは以前のアプローチでは起こらなかったと報告しています。

3. YouTubeショート動画エージェント

このエージェントは、参照動画リンクとリミックス角度を入力として受け取り、1分以内に新しいショート動画を生成します。ユーザーの友人は、このエージェントで作成した最初の動画が190万回再生に達したと報告し、これは分析を通じて確認されました。

重要な洞察とリソース

ユーザーは、エージェントの品質の上限はモデルの強さではなく、「良い」出力がどのように見えるかをどれだけうまく定義できるかによって決まると強調しています。彼らは、完全な設定ファイルとスキルディレクトリを含む30のエージェントパックをhttps://github.com/clawpod-app/awesome-openclaw-agent-packsでオープンソース化しており、5ファイル構造の実践的な完全な例を提供しています。