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。