Агент OpenClaw реализует контекстные напоминания с подсказками на основе отношений.

Пользователь OpenClaw внедрил систему персонального агента с контекстными напоминаниями, которые работают иначе, чем традиционные запланированные уведомления. Система использует несколько факторов для определения момента срабатывания напоминаний, включая загрузку календаря, текущие задачи и время суток, гарантируя, что напоминания появляются только тогда, когда пользователь действительно может на них отреагировать.
Детали системы напоминаний
Система напоминаний включает эскалационную лестницу с тремя уровнями:
- Первое напоминание: Мягкое уведомление
- Второе напоминание: Более настойчивое уведомление
- Третье напоминание: Спрашивает, актуально ли напоминание, затем замолкает
Пользователь отмечает, что такой подход позволяет избежать назойливости, сохраняя настойчивость для важных напоминаний.
Функции памяти и взаимоотношений
Благодаря регулярному ведению дневника с агентом система формирует память о:
- С кем общается пользователь
- Что обсуждалось в разговорах
- Сколько времени прошло с момента контакта с конкретными людьми
Эта память обеспечивает две ключевые функции:
- Подталкивания к общению: Агент напоминает пользователю связаться с людьми, с которыми он давно не общался (например, с другом, с которым не было контакта три месяца)
- Подготовка к встречам: Перед встречами агент поднимает предыдущие темы обсуждения, чтобы пользователь не приходил неподготовленным
Подход к реализации
Пользователь документирует эту систему в книге под названием "The OpenClaw Playbook", которая фокусируется на создании персональных систем с использованием промптов, а не кода. Часть II книги теперь доступна.
Пользователь сообщает, что хотя он считает систему эффективной для практических напоминаний, таких как покупка продуктов или время тренировки, у него возникают смешанные чувства по поводу подталкиваний к общению. После напоминания позвонить другу, с которым он не общался три месяца, у них состоялся хороший разговор, но он задался вопросом, сделал бы он этот звонок без подсказки.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Агент OpenClaw реализует автономный цикл самосовершенствования с ночными циклами "сновидений".
Пользователь OpenClaw настроил своего агента на выполнение ночного 'цикла сновидений', который сканирует исследования в области ИИ, анализирует производительность и самостоятельно внедряет безопасные улучшения. Цикл стоит примерно $0,40 за ночь благодаря использованию маршрутизации моделей: Haiku для сканирования и Opus для принятия решений.

Разработчик игр использует OpenClaw для автоматического сбора обратной связи и рефакторинга кода.
Разработчик игр запускает OpenClaw в качестве фоновой службы на MacBook для управления двумя проектами: Heretical (игра в Steam) и Duskland (проект на TypeScript). Система использует модели Claude через Discord и Telegram с локальными файлами памяти в формате Markdown.

Пользователь OpenClaw развивает навыки суммирования банковских выписок и отчетов по кредитным картам.
Новый пользователь OpenClaw самостоятельно разместил инструмент на защищённом сервере и использовал его для разработки двух пользовательских навыков: один для обобщения и категоризации банковских выписок, а другой — для обобщения выписок по кредитным картам с категоризацией и обнаружением разрывов. Навыки автоматически генерируют отчёты при появлении новых выписок и отправляют уведомления в Telegram.

Некодер создает криптографически безопасный микросервис ИИ с помощью Claude, Gemini и ChatGPT.
60-летний человек без опыта программирования создал микросервис ИИ под названием AgentGate за одну неделю, используя Claude Code для написания кода, с перекрестной проверкой Gemini и ChatGPT. Система включает базу данных SQLite, прогрессивное ограничение скорости, криптографическую подпись Ed25519 и более 50 успешных тестов.