OpenClaw AIエージェントの厳格なガードレール施行：承認ゲーティングと並行性制限

Mac miniでOllama（GLM 5.2、フォールバックはAnthropic Sonnet 4.6とHaiku）を使ってOpenClawボットを実行している開発者が、古典的な問題に直面しました。ボットは「承認なしにメールを送信しない」「同時呼び出しは最大5回」などのハードルールを、毎回理解を確認するにもかかわらず、繰り返し違反するのです。ユーザーの仮説は的確です。これは「文脈としてのルール」であり、「制約としてのルール」ではありません。モデルは指示を助言として扱うため、プロンプトや記憶の強化では修正できません。

標準的な修正方法は、強制をモデルの推論ループの外に置くことです。統計的なテキスト予測器にハードリミットを強制させることはできません。オーケストレーション層で決定的なチェックが必要です。

ツール呼び出しの承認ゲート

メール（または危険なアクション）を承認の後に実行するようにするには、ツール呼び出しをヒューマン・イン・ザ・ループパターンでラップします。

• モデルがメール送信を要求したら、実行前に呼び出しをインターセプトします。
• Discordで確認プロンプトを表示します（例：ボタンやリアクション）。
• ユーザーが承認した場合のみ、実際のAPI呼び出しを実行します。

# OpenClawツールハンドラ内の疑似コード
if tool == "send_email":
    message = f"{to} へのメール送信を承認しますか?"
    if not await discord_approval(message):
        return "ユーザーが拒否しました。送信しないでください。"
    # メールAPI呼び出しを続行

これにより、モデルが何を言おうと、物理的にゲートを迂回できなくなります。

オーケストレーションレベルでの同時実行制限

「最大5」のような同時実行制限には、コマンドディスパッチャにセマフォまたはカウンタを実装します：

import asyncio
semaphore = asyncio.Semaphore(5)

async def handle_tool_call(tool, args):
    async with semaphore:
        # ツール呼び出しを実行

制限を超える試みは、モデルの意図に関係なく、待機するか即座に失敗します。

これはGLM/Ollama固有の問題か？

ユーザーは、これがGLM固有の問題なのか、ローカルモデル全般に当てはまるのかを尋ねています。r/openclawの議論によると、これは一般的なLLMの限界です。すべてのモデルは指示を文脈として扱い、制約としては扱いません。プロンプトだけではハードリミットを強制できません。解決策は常にインフラストラクチャレベルの強制を必要とします。

推奨事項

メモリやスキルでルールを繰り返すのをやめてください。代わりに、ツール呼び出しレイヤーに明示的なチェックを組み込んでください。モデルを提案エンジンとして扱い、ポリシー執行者としては扱わないでください。