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

Изучение преимуществ и недостатков: Облачные LLM против локальных ИИ-агентов
Дебаты между облачными ИИ-моделями и локальной обработкой ИИ продолжают привлекать внимание, каждый из вариантов предлагает свои преимущества и вызовы. Изучите наш анализ, чтобы понять ключевые моменты.

Создание личного ИИ-помощника в Telegram: 7 проблем и детали стека
Разработчик создал личного ИИ-помощника в Telegram на основе Claude Sonnet API, Notion, Google Calendar и Gmail. Он рассказывает, что работает (обработка встреч, утренние сводки) и о 7 нерешённых проблемах: потеря памяти, реактивность, устаревшие контекстные файлы.

Клод Опус 4.6 анализирует письма Баффетта, чтобы вслепую выбирать акции.
Разработчик использовал Claude Code с сабагентами для извлечения инвестиционных принципов Уоррена Баффетта из 48 лет писем акционерам (561 849 слов), затем применил их для оценки 50 анонимизированных акций. Opus 4.6 правильно определил 60% реальных холдингов Berkshire в своих топ-10 выборах, одновременно отвергнув анти-баффеттовские контрольные акции.
周末搭了个AI租房工具:爬Reddit反中介垃圾信息
Выходные работы с использованием Claude Haiku 4.5 для скрапинга Reddit в поисках объявлений об аренде, обходя сайты, забитые спамом от брокеров, такие как NoBroker и MagicBricks. Демо: https://trurent-five.vercel.app/