Estrutura do Agente OpenClaw: 5 Arquivos Principais e 3 Casos de Uso Práticos
Após um mês de uso diário, um usuário do OpenClaw descobriu que a criação de agentes envolve consistentemente a edição de cinco arquivos principais: Usuário (quem você é), Alma (regras comportamentais), Agente (lógica de fluxo de trabalho), Ferramentas (limites de capacidade) e Identidade (papel e personalidade). Compreender essa estrutura reduziu a criação de agentes de um "projeto de fim de semana" para um "trabalho de 10 minutos". O usuário observa que a parte difícil não é a implementação técnica, mas definir como realmente se parece uma "saída boa".
Três Agentes Funcionais Construídos na Estrutura de 5 Arquivos
1. Agente de Resumo Diário de IA
Este agente coleta conteúdo de quatro fontes durante a noite: AI Valley, Ben's Bites, Every e One Useful Thing. Ele mescla histórias duplicadas e entrega um resumo diário no idioma nativo do usuário todas as manhãs. A primeira versão tinha problemas com histórias duplicadas aparecendo como itens separados e qualidade ruim das manchetes. A solução envolveu escrever uma especificação de formatação rigorosa com exemplos de saídas boas e ruins, incluindo quantas frases por item, como mesclar histórias relacionadas, o que destacar em negrito e o que cortar.
2. Tutor de Tarefas para uma Criança de 8 Anos
Diferente da abordagem reativa do ChatGPT, este agente envia problemas de matemática proativamente. Ele entrega um problema de multiplicação por vez, concede pontos por conclusão sem punição e registra todos os resultados automaticamente. O usuário relata que a criança às vezes pede "mais um" problema, o que não acontecia com abordagens anteriores.
3. Agente de YouTube Shorts
Este agente recebe um link de vídeo de referência e um ângulo de remix como entrada, então gera um novo vídeo curto em menos de um minuto. O amigo do usuário relatou que seu primeiro vídeo criado com este agente alcançou 1,9 milhão de visualizações, o que foi verificado por meio de análises.
Insight Principal e Recursos
O usuário enfatiza que o limite de qualidade de um agente não é determinado pela força do modelo, mas por quão bem você consegue definir como se parece uma saída "boa". Eles disponibilizaram em código aberto 30 pacotes de agentes com arquivos de configuração completos e diretórios de habilidades em https://github.com/clawpod-app/awesome-openclaw-agent-packs, fornecendo exemplos completos da estrutura de 5 arquivos na prática.
📖 Read the full source: r/openclaw
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