MoLOS統合による多国間旅行計画のためのOpenClawのテスト
自動旅行計画のためのOpenClawとMoLOSスタック
開発者は、標準的なChatGPTの応答を超えるOpenClawの能力をテストするため、MoLOSと組み合わせて、最小限の手作業で中国・日本の複数都市旅行を計画しました。
技術的セットアップとプロセス
テストでは、以下のセルフホスト型スタックを使用しました：
- タスクとメモを管理する構造化された生産性メモリ層としてのMoLOS
- アクションを実行するAIエージェントオペレーターとしてのOpenClaw
プロセスには以下が含まれました：
- 旅行データ（日程、興味、予算）をシステムに投入
- OpenClawに計画タスクを自動生成させる
- 日別の旅程を生成
- フライトとホテルを提案
- 訪問場所を割り当て
- MoLOSがすべてをタスク/プロジェクトとして記録
成功した点
- 初期の旅程が構造化され、スケジュールの重複を検出
- 競合に対する自動的な時間調整
- MoLOSでの一元化されたデータ保存により、アプリ間でのデータ損失を防止
- 自動タスク作成（例：「北京-上海のフライトを予約」「JRパスを購入」）
- 承認ワークフロー：ユーザーが都市オプションと予約を確認し、決定をタスクに記入
- MoLOSが自動的にOpenClawと通信し、ワークフローを継続
- 編集可能な計画、50以上の完了タスク、完全な旅行文書を生成
特定された限界
- 移動時間の誤差（時折不正確）
- 一部の観光地が無効
- ビザやアクセス要件には依然として手動検証が必要
- まだ100%自律的なシステムではない
開発者はこの経験を、孤立したツールを使用することではなく、自分自身で考えるシステムを監督することに近いと述べ、OpenClawとMoLOSが現在、日々の生産性の原動力となっていると説明しました。
📖 Read the full source: r/openclaw
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