OpenClawマルチエージェントワークフローの問題点：停止、コンテキスト喪失、トークン非効率

OpenClawマルチエージェントワークフローの課題

開発者は、OpenClawのマルチエージェントワークフローシステムにおける重大な問題、特に複雑なプロジェクト分析タスク中の自律性維持について詳細に報告しました。ユーザーはこれらの問題により、他のエージェントフレームワークに戻ることを検討しています。

技術的セットアップ

テストされた構成には以下が含まれていました：

• モデル： Gemini 3 ProおよびCodex
• 構造： 1つのCOOエージェント（オーケストレーター）と複数の専門タスクエージェント
• 構成： コンテキスト用のカスタムSOUL.md、IDENTITY.md、USER.mdファイル
• 統合： 様々なClawhub.aiスキル

報告された問題

ワークフローの停止

エージェントは動作中に頻繁にハングアップします。オーケストレーター（COO）はエージェントがまだ処理中であると想定しますが、ダッシュボードでは最初の10分後にアクティビティがゼロになります。「チェックイン」ループを実装しても、エージェント間の通信障害は解決しませんでした。

コンテキストの漏洩/喪失

カスタムドキュメントファイルを提供しているにもかかわらず、エージェントは基本的なプロジェクト事実について常に再プロンプトを必要とします。システムは長期的なタスク状態管理に苦労しているようです。

トークンの非効率性

ある実行では、実質的な出力がないまま4億トークン以上が消費されました。これは主に、エージェントが同じステップをループまたは再分析し、「アクション」フェーズに進まないことが原因でした。

ユーザー評価

開発者は、OpenClawが現在、安定した自律システムではなく、手動プロンプトのための「クールなUI」に過ぎないのではないかと疑問を呈しています。長期間のタスクにおいて、Claude Codeや基本的なAutoGPTセットアップよりも著しく不安定に感じると指摘しています。

ユーザーは具体的に質問しています：自律性の問題を実際に解決する特定の構成や「Clawhub」スキルは存在するのか、それとも現在のアーキテクチャはマルチエージェントループには脆弱すぎるのか？