Контекстное управление OpenClaw подверглось критике за высокое потребление токенов и архитектурные недостатки.

Пользователь Reddit опубликовал подробную критику архитектуры OpenClaw, уделив особое внимание подходу к управлению контекстом. В посте утверждается, что фреймворк неэффективно обрабатывает состояние, используя контекстное окно LLM как "свалку" через ленивые, всеобъемлющие сбросы контекста.
Как OpenClaw обрабатывает контекст
Согласно источнику, OpenClaw не имеет надлежащего управления состоянием и изоляции временного состояния. Каждый раз, когда агент делает шаг, новое действие бездумно добавляется в глобальную историю. В течение трёх ходов промпт раздувается за счёт:
- Глобального системного промпта
- Всего файла долговременной памяти пользователя
- Списка всех доступных инструментов
- Необработанного вывода последней команды
- Всех предыдущих действий
Проблема с небольшими моделями
В посте описывается, что происходит при запуске OpenClaw на более быстрых и дешёвых моделях, таких как Flash или Mini варианты:
- Небольшие модели страдают от синдрома "потерянности в середине", когда тонут в 50k+ токенах старых выводов терминала, логов инструментов и глобальных промптов личности
- Эти модели буквально забывают первоначальную цель
- Они либо галлюцинируют, что задача уже выполнена
- Либо попадают в бесконечный цикл вызова одного и того же инструмента с одними и теми же аргументами
Зависимость от Claude Opus
Критика распространяется на зависимость OpenClaw от передовых моделей:
- OpenClaw утверждает, что агенты "очень способны", но эта способность достигается за счёт опоры на массивные передовые модели, такие как Claude Opus
- Claude Opus может смотреть на 80 000-токенный "пожар на свалке" и успешно игнорировать 79 500 токенов бесполезного исторического мусора, чтобы определить следующий шаг
- Это создаёт иллюзию, что фреймворк хорошо построен, хотя на самом деле Opus маскирует архитектурную некомпетентность
- Пользователи в итоге платят цены API уровня Opus, чтобы передовая LLM выступала в роли "раздутого фильтра для мусора" для плохо спроектированного контекста
Архитектурные рекомендации
В посте утверждается, что лучшее проектирование важнее грубой силы:
- Простая многошаговая задача в браузере или терминеле не должна требовать триллион-параметрической модели
- При правильном проектировании цикл должен заставлять модель наблюдать за окружением и предоставлять ей именно то, что нужно видеть прямо сейчас, и абсолютно ничего лишнего
- Такой подход мог бы достичь того же уровня успеха, используя долю вычислительных ресурсов на более дешёвых и быстрых моделях
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

ICML 2026 отклоняет 2% статей без рецензирования из-за нарушения политики проверки с помощью ИИ.
Конференция ICML 2026 отклонила 497 статей (около 2% от всех представленных работ) после обнаружения 795 рецензий (примерно 1% от всех рецензий), в которых рецензенты нарушили явные соглашения об отказе от использования LLM. Метод обнаружения включал водяные знаки в PDF-файлах со скрытыми инструкциями для LLM.

Пентагон обещает не использовать одного поставщика ИИ после инцидента с Anthropic, заключает сделки с AWS, Google, Microsoft, NVIDIA, OpenAI, Oracle, SpaceX
Заместитель министра обороны Эмиль Майкл заявляет, что Пентагон «никогда больше» не будет полагаться на единственного поставщика моделей ИИ, ссылаясь на сложность интеграции и недавний конфликт с Anthropic. Новые соглашения с восемью компаниями в сфере ИИ направлены на диверсификацию технологического стека.

Программа ACCESS в Medicare: модель оплаты для ИИ-агентов, подробности внутри
Программа ACCESS CMS оплачивает AI-управляемую хроническую помощь, а не только время с врачами. Голосовой ИИ Pair Team Flora сократил посещения отделений неотложной помощи на 50%. Когорта запускается 5 июля.

Поворот Meta в сторону ИИ: Цукерберг считает прогресс недостаточно быстрым, потрачено $145 млрд
Генеральный директор Meta Марк Цукерберг заявил сотрудникам, что разработка ИИ-агентов не ускорилась, как ожидалось. Компания потратила $145 млрд на инфраструктуру ИИ в этом году и уволила 8000 сотрудников для реорганизации вокруг ИИ.