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

Использование Claude AI для создания многоразовых чек-листов маркетинга приложений для разработчиков-одиночек
Одинокий iOS-разработчик использовал Claude AI для создания комплексного маркетингового чек-листа, охватывающего задачи до запуска, в неделю запуска и после запуска, сократив процесс с двух недель до одного дня на приложение.

Структура агента OpenClaw: 5 основных файлов и 3 практических примера использования
Пользователь OpenClaw обнаружил, что все агенты строятся на основе пяти основных файлов: User, Soul, Agent, Tools и Identity. Он поделился тремя рабочими агентами, включая агрегатор ежедневных AI-дайджестов, математического тренера для детей и генератор YouTube Shorts.

Магазин на базе ИИ использует CLI для совершения покупок.
Ultrathink создала магазин, полностью управляемый ИИ-агентами, без участия человека в дизайне, выполнении заказов или маркетинге. Покупки ориентированы на терминал: пользователи могут просматривать товары, добавлять в корзину и оформлять заказ через CLI-команды.

Сценарии использования агента OpenClaw: от автоматизации DevOps до сбора разведданных
Разработчик делится шестью конкретными задачами, которые его агент OpenClaw выполняет ежедневно, включая операции с серверами через команды Discord, фильтрацию электронной почты по восьми аккаунтам, анализ контента Reddit, настройку аналитики PostHog, управление сервером Discord и работу с корпоративной базой знаний в Feishu.