特定の指示と調整でOpenClawセットアップを最適化する方法

OpenClawは、継続的な更新と洗練された指示がセットアップの最適化の鍵となる動的なAIシステムです。各セッションでは、エージェントがワークスペースファイルを読み取り、提供された設定に基づいて行動します。この最適化に不可欠なのは、SOUL.mdファイルを通じて各エージェントに明確なアイデンティティを与えることであり、このファイルは実用主義、ビルダー志向、タスクへの戦術的な質問アプローチなどの性格特性を定義します。

AIタスクのコスト最適化を活用するには、Ideation（アイデア出し）、Review（レビュー）、Execution（実行）の3段階モデルアプローチを採用します。高速で低コストなモデルであるHaikuは、オプションを生成するためのアイデア出しに使用されます。より複雑なOpusモデルは、これらの出力をレビューし洗練させ、品質に焦点を当ててリスクを特定します。タスクは、最も適切でしばしばコスト効率の良いモデルで実行されます。例えば、Ollamaはローカルでコード書き込みを処理し、Sonnetは文章作成タスクに対応します。これにより、効率的なリソース配分が実現され、タスクの80%はより安価なモデルによって処理されます。

OpenClawに対する指示の具体性は極めて重要です。広範な指示ではなく、ニュースソースの概要、分類方法、重要性の閾値、出力形式などの詳細なガイダンスを提供することで、エージェントは推測することなく動作できます。

最適化プロセスは反復的です。エージェントのパフォーマンスが監視され、フィードバックが与えられ、指示が更新されて将来のインタラクションが洗練されます。例えば、朝のニュースダイジェストの洗練では、記事の数を15以上からより管理しやすい5〜7に減らし、明確さと有用性を向上させました。

全体のシステムは構造化されたワークスペースによってサポートされており、AGENTS.mdやMEMORY.mdなどのファイルが、それぞれエージェントの操作をガイドし、履歴コンテキストを提供します。memory/YYYY-MM-DD.mdの日次ログはインタラクションを追跡し、漸進的な改善を支援します。