Структура агента OpenClaw: 5 основных файлов и 3 практических примера использования

После месяца ежедневного использования пользователь OpenClaw обнаружил, что создание агентов всегда связано с редактированием пяти основных файлов: User (кто вы), Soul (поведенческие правила), Agent (логика рабочего процесса), Tools (границы возможностей) и Identity (роль и личность). Понимание этой структуры сократило создание агента с "проекта на выходные" до "работы на 10 минут". Пользователь отмечает, что сложность заключается не в технической реализации, а в определении того, как на самом деле выглядит "хороший результат".

Три рабочих агента, построенных на основе 5-файловой структуры

1. Агент ежедневного AI-дайджеста

Этот агент собирает контент из четырёх источников ночью: AI Valley, Ben's Bites, Every и One Useful Thing. Он объединяет дублирующиеся истории и каждое утро доставляет ежедневный дайджест на родном языке пользователя. Первая версия имела проблемы с дублирующимися историями, которые появлялись как отдельные элементы, и низким качеством заголовков. Решение заключалось в написании строгой спецификации форматирования с примерами хорошего и плохого вывода, включая количество предложений на элемент, как объединять связанные истории, что выделять жирным и что обрезать.

2. Тренер по домашним заданиям для 8-летнего ребёнка

В отличие от реактивного подхода ChatGPT, этот агент проактивно предлагает математические задачи. Он выдаёт по одной задаче на умножение за раз, начисляет баллы за выполнение без наказаний и автоматически записывает все результаты. Пользователь сообщает, что ребёнок иногда просит "ещё одну" задачу, чего не случалось при предыдущих подходах.

3. Агент YouTube Shorts

Этот агент принимает ссылку на эталонное видео и угол ремикса в качестве входных данных, а затем генерирует новое короткое видео менее чем за минуту. Друг пользователя сообщил, что его первое видео, созданное с помощью этого агента, набрало 1,9 миллиона просмотров, что было подтверждено аналитикой.

Ключевое понимание и ресурсы

Пользователь подчёркивает, что потолок качества агента определяется не силой модели, а тем, насколько хорошо вы можете определить, как выглядит "хороший" результат. Они открыли исходный код 30 наборов агентов с полными файлами конфигурации и каталогами навыков на https://github.com/clawpod-app/awesome-openclaw-agent-packs, предоставив полные примеры 5-файловой структуры на практике.