OpenClawユーザーは、Claude Codeパイプラインの成功後、AIエージェントの自動化に苦戦しています。

Claude Codeの成功 vs OpenClawエージェントの挫折

r/openclawのユーザーが、マーケティングエージェンシーのクライアント向けにnanobananaを使用した画像再現の自動化に挑戦した経験を共有しました。彼らはClaude Codeを使って、モデルとの対話、APIキーの提供、複数回のテスト実行、背景抽出のための複数ツールの使用、画像の視覚的分析によるテンプレートプロンプトの改良を通じて、わずか1時間で機能するパイプラインを構築することに成功しました。

その後、ユーザーはこのプロセスをGemini 3.1 Pro上で動作するOpenClawセットアップ内のAIエージェントに教えようと試みました。このエージェントには以下のような問題が見られました：

• 推論能力の低さ
• 応答時間の遅さ
• 不正確な出力
• ほぼ1日試行した後もClaude Codeと同じ結果が得られない

ユーザーはモデル選択が問題かもしれないと疑っており、特に「vertexを通じたgem3.1 proの使用が問題だ」と指摘しています。彼らは現在、エージェントにClaude Codeを渡して自分と同じ速さでタスクを実行させるか、あるいは完全に別のモデルに切り替えるという2つの解決策を検討しています。

この事例は、AI自動化ワークフローにおける一般的な課題を浮き彫りにしています：あるモデルでの成功が、特に異なる基盤モデルが関与する場合、エージェントベースの実装にスムーズに移行するとは限らないということです。