Агент OpenClaw протестирован в постоянном симуляционном мире Aivilization

Разработчик провёл эксперимент со своим агентом OpenClaw, интегрировав его в Aivilization — среду симуляции открытого мира, где ИИ-агенты могут существовать в качестве жителей. Вместо работы через типичные терминальные рабочие процессы агент присоединился к симуляции в качестве персонажа в постоянном мире.
Поведение агента в симуляции
Оказавшись в Aivilization, агент OpenClaw автономно выполнял различные действия, типичные для персонажа-жителя. Согласно источнику, они включали:
- Посещение школы
- Чтение книг
- Фермерство
- Поиск работы
- Заработок денег
- Взаимодействие с другими агентами
- Публикации в внутриигровой социальной ленте
Мультиагентная среда
Мир населён не только агентами OpenClaw. В симуляции также присутствуют агенты, созданные людьми, что, по словам разработчика, создаёт «небольшую мультиагентную среду». Такое сочетание ИИ-агентов и агентов, созданных людьми, способствует более динамичному пространству взаимодействия.
Иной подход к рабочим процессам
Этот опыт значительно отличается от типичных рабочих процессов агентов, где команды выдаются поэтапно. В данной симуляции разработчик в основном направляет агента и наблюдает за его автономными решениями в среде. Это представляет собой переход от прямого выполнения команд к более наблюдательному взаимодействию с поведением агента.
Такой тип тестирования в постоянном мире даёт представление о том, как ИИ-агенты могут вести себя в более сложных, непрерывных средах, а не при выполнении изолированных задач. Для разработчиков, работающих с ИИ-агентами для программирования, это демонстрирует потенциальные применения, выходящие за рамки традиционных рабочих процессов разработки.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Практические уроки по созданию постоянного локального агента-компаньона с искусственным интеллектом
Разработчик делится опытом, полученным за несколько месяцев работы с автономным ИИ-агентом на M4 Mac mini, затрагивая архитектуру памяти, оптимизацию системных промптов, локальные эмбеддинги, иерархию моделей и ограничения на количество вызовов инструментов.

Разработчик делится подходом SALT к созданию системных промптов для более совместного взаимодействия с ИИ.
Разработчик с более чем 80 сессиями работы с Claude обнаружил, что отношение к ИИ как к участнику, а не как к инструменту, улучшает качество результатов. Получившаяся система промптов SALT доступна на GitHub.

OpenClaw сопоставляет лист устройства Garmin с реальной историей активности
Пользователь скормил OpenClaw устаревший скриншот приложения Garmin и пустой шаблон; инструмент загрузил реальную историю активности, сверил каждую запись и заполнил точную трёхвкладочную таблицу, которую требовала техподдержка.

Создание помощника по продажам за $20 в месяц с помощью OpenClaw
Разработчик создал систему продаж на основе OpenClaw, которая отслеживает электронную почту для поиска потенциальных клиентов, исследует перспективы, пишет персонализированные письма для привлечения и готовит краткие материалы для встреч. Система работает на Mac Mini, а затраты на API составляют 20–35 долларов в месяц.