OpenClaw オンボーディング:AIエージェントを正しくトレーニングする方法

OpenClawオンボーディング:AIエージェントを正しく訓練する方法
オンボーディングは、OpenClawを扱う上で最も重要な段階です。エージェントに自分自身をどのように「紹介」するかが、今後のすべての作業の質を決定します。これは30〜50ドルのトークン投資ですが、何倍ものリターンをもたらします。
なぜこれが重要なのか
「OpenClawを訓練しなければならない安価な労働力と考えてください—ゴミのような指示=ゴミのような出力」
エージェントは完成品ではなく、訓練可能なシステムです。より良く訓練すればするほど、より有用になります。
オンボーディングのモデル
Claude Opusを使用する
- エージェントに最高の「個性」を与える
- ニュアンスを理解する
- トークンで30〜50ドルのコスト
- セットアップ後は安価なモデルに切り替える
「他の何とも比べものになりません。あなたのボットに最も個性を与えます。」
エージェントに伝えること
自分自身について:
- 職業と仕事の分野
- 仕事の習慣
- 個人的な習慣
- スケジュール(仕事する時間、睡眠時間)
- タイムゾーン
興味について:
- 消費するコンテンツ
- 興味のあるニュース
- 趣味
- スポーツ
- 食べ物
目標について:
- なぜエージェントが必要なのか
- 自動化するタスク
- 最も時間がかかること
- 日常業務でイライラすること
Q&Aセッション
エージェントにあなたへのインタビューを依頼する:
「私自身、仕事の習慣、個人的な習慣、あなたを何に使いたいか、どんなことに興味があるか、どんなコンテンツを見るか、どんな食べ物が好きか、どんなスポーツをフォローしているかについて、非常に詳細なQ&Aをしてください。」
できるだけ詳細に答えてください。
個性を定義する
例:
- 『クアンタム・リープ』のジギー
- 『アイアンマン』のJARVIS
- 『Halo』のコルタナ
- あなた独自の個性
定義すること:
- あなたへの呼び方
- フォーマル/カジュアル
- ユーモアか真面目さか
- 話し方のトーン
- 絵文字の使用
オンボーディング後
/compactを実行 — コンテキストをクリア- 記憶にコミットするよう依頼
- 保存された内容を確認
- 安価なモデルに切り替え
オンボーディングに投資しましょう—それは永遠に利益をもたらします。
👀 See Also

複数の実プロジェクトを生き抜いたClaudeのコード構造
開発者が、複数のスキル、MCPサーバー、エージェントを備えたClaude Codeのセットアップを共有。2〜3件の実際のプロジェクトで安定して機能した。主な発見は、CLAUDE MDの使用による一貫性の確保、意図によるスキルの分割、フックの実装、コンテキスト使用率を60%以下に抑えること。

RTX 3090におけるQwen 3.6 27B/35Bの最適化:フラグ、量子化、自動ルーティング
あるユーザーが、RTX 3090(24GB)上でQwen 3.6 27Bおよび35B GGUFモデルに対するllama-serverのフラグを共有し、35Bの速度低下と27Bの信頼性の低いコード出力を報告しています。投稿では、より良い量子化、フラグの調整、モデルの自動切り替えについてアドバイスを求めています。

永続的なOpenClawエージェントコンテキストのための3層メモリアーキテクチャ
開発者は、エージェントがコンテキストなしで各セッションを開始するのを防ぐために、OpenClawのインフラ上に3層のメモリシステムを構築しました。このアーキテクチャには、毎ターン注入されるL1ワークスペースファイル、L2セマンティックメモリ検索、およびオンデマンドで開かれるL3参照ドキュメントが含まれています。

OpenClaw 2026.3.7はKimiツールコールに不具合を引き起こすため、2026.3.2にダウングレードすることで問題を解決できます。
OpenClawバージョン2026.3.7には、Kimi APIプロバイダーがツールを実行せずに生の<function_calls> XMLを出力するというリグレッションがあります。解決策は、バージョン2026.3.2にダウングレードし、互換性のある設定ファイルを復元することです。