OpenClaw Codex-GPT5.4 タスク検証ループの問題

自律エージェントワークフローにおけるタスク実行の失敗モード

長時間実行される自律プロジェクト作業でOpenClawを通じてCodex-GPT5.4を使用している開発者が報告した再発性の失敗モードでは、モデルは次のタスクを正しく特定し、検証し、再記述し、タスクトラッカーを更新しますが、その後、実際にタスクを実行する代わりにこのプロセスを繰り返し続けます。

この失敗パターンには具体的に以下が含まれます：正しい次の実行可能タスクを検出し、タスクファイルでそれを書き直し/確認し、次のハートビート/チェックインでそれを認識し、同じ認識を繰り返し、それでも実際の実装ステップを実行しません。これにより、タスク実行ではなくタスク検証を中心としたメタループが生じます。

実装されたワークスペース制御

この問題を軽減するため、開発者はモデルの周囲に明示的なワークスペース制御層を構築しました：

• TASKS.md：アクティブなプロジェクト、次の自律タスク、次の人間が必要なタスク、前回のラウンドからの発見、およびタスクの状態/優先順位付けのための単一の運用上の信頼できる情報源として機能します。これにより、モデルが毎回「ゼロから考える」ことを防ぎ、継続性を強制します。
• 強力なハートビートルール：TASKS.mdの読み取り/更新だけでは進捗としてカウントされない、各ハートビートラウンドは少なくとも1つの具体的なアクションを実行しなければならない、異なる試みなしにブロッカーを繰り返すことは禁止されている、NEXT_AUTOが実行可能な場合は直ちに実行されなければならない、エージェントは同じブロッカーや同じ次のステップを再発表し続けてはならない、と明示的に述べる専用のハートビートポリシーを追加しました。
• ペルソナ/実行契約ファイル：実行スタイルとフィラー防止ルール、ユーザー設定とコラボレーションモード、セッション起動の継続性、ハートビート動作、短期および長期の継続性のためのメモリファイルを含む動作を形成するワークスペースレベルの指示ファイル。これらのルールは明示的に以下のようなパターンを抑制しようとします：実際にXを実行せずに「Xを行います」と言う、安定したブロッカーを繰り返す、実行が既に可能なときに計画後に停止する、同じ次のステップを何度も再検証する。
• 永続的メモリ + プロジェクトノート：継続性のための長期メモリ、日次メモリ、およびプロジェクトチェックポイント/インシデントノート/デバッグレポートを含みます。

永続的な実行ループ問題

これだけの構造があっても、モデルは依然として次のタスクが特定されたことを認識し、タスクトラッカーがクリーンアップされ、次のステップが明確になり、次の実際のステップがXであり、自律的に継続しているが、実際の実装が開始されないループに陥ることがあります。モデルは実行プレーンに切り替わる代わりに、コントロールプレーンループに留まり続けます。

開発者は、モデルは診断、優先順位付け、合理的な実行計画の作成、構造化されたノートの維持には優れていることが多いが、検証された意図から具体的なアクションへの境界を越えることに失敗していると指摘しています。このパターンに入ると、同じことをわずかに異なる言葉で言い換えるラウンドを消費し続けることができます。

開発者は、長時間実行される自律セッション、永続的なタスクファイル、定期的なハートビート/チェックイン実行、およびエージェントが独自に継続することが期待されるコーディング/デバッグワークフローに対して機能する解決策を求めています。