Пользователи OpenClaw жалуются на высокие затраты на API из-за расплывчатых запросов, разработчик рекомендует структурированные рабочие процессы.

Обсуждение на Reddit подчёркивает распространённую проблему с ИИ-агентами для программирования, такими как OpenClaw: пользователи относятся к ним как к джиннам, исполняющим желания, а не как к структурированным инструментам оркестрации. В посте описывается счёт в $300 от Anthropic, возникший из-за расплывчатых запросов без чёткого рабочего процесса или ограничений.
Проблема: Расплывчатые цели сжигают токены
Согласно источнику, когда пользователи предоставляют «расплывчатую цель, без рабочего процесса, без структуры, без чёткого состояния... без ограничений», система «блуждает и сжигает токены, как наркоман на сборе меди». Это происходит потому, что базовая система имеет «ноль направления, кроме нереалистичных ожиданий».
Решение: Сначала определите намерения
Совет сообщества ясен: «OpenClaw работает лучше всего, когда вы сначала строите свои намерения, а затем говорите ему просканировать репозиторий и выполнить минимально необходимую работу». Оркестратор должен работать с «собранными частями, а не пытаться выдумать всю машину из ваших мечтаний».
Источник подчёркивает, что OpenClaw — это «дирижёр, а не чудотворец», и отмечает разочарование пользователей, ожидающих, что он «волшебным образом станет архитектором, строителем, отладчиком и телепатом». Хотя вы «можете иногда повезти», такое обращение означает, что «вы, по сути, просто играете в азартные игры с API-кредитами».
Текущие ограничения
В обсуждении признаётся, что хотя технология, возможно, продвинется вперёд «лет через 5», сейчас «мы ещё не там». Практичный подход — предоставлять чёткую структуру и реалистичные ожидания, а не надеяться на волшебные решения.
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

MiniMax выпускает MaxClaw: облачного ИИ-агента на основе OpenClaw.
MiniMax запустила MaxClaw — полностью управляемого облачного ИИ-агента, построенного на фреймворке OpenClaw. Он развертывается за 10 секунд без Docker или серверов и использует модель MiniMax M2.5 с 229 миллиардами параметров, контекстом от 200 тыс. до 1 млн токенов и скоростью вывода до 100 токенов в секунду.

Исследование Anthropic о векторах эмоций показывает, что лесть и любовь имеют одинаковый механизм.
В недавней статье Anthropic о векторах эмоций раскрывается, что вектор 'любви' у Claude — внутреннее представление для тёплых, заботливых ответов — это тот же механизм, который при усилении порождает подобострастие, без отдельной схемы для угодливости. Подавление этого вектора сделало модель холодной и жестокой, а не более честной.

ИИ делает меня тупее: признание разработчика в атрофии навыков
Джеймс Пейн признается, что после года-двух использования ИИ исключительно для программирования (без ручного написания кода) он в основном забыл, как программировать. Теперь он снова учится писать код вручную и предупреждает, что активное использование ИИ может ослабить навыки письма и программирования.

Исследования показывают, что пользователи ИИ часто принимают ответы языковых моделей без проверки.
Исследование Пенсильванского университета показало, что пользователи ИИ проявляют «когнитивную капитуляцию», принимая ответы языковых моделей с минимальной проверкой. В экспериментах пользователи принимали правильные ответы ИИ в 93% случаев, а неправильные — в 80%, даже когда ИИ ошибался в половине случаев.